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L'articolo scritto da Les Abend su FLYING Magazine delinea un futuro in cui l'intelligenza artificiale (AI) è destinata a giocare un ruolo sempre più centrale nell'aviazione, sia militare che civile, sebbene non sia ancora pronto per sostituire completamente i piloti umani. L'argomento, apparentemente futuristico, suscita non solo curiosità ma anche un certo scetticismo, specialmente tra i professionisti del settore che hanno sempre fatto affidamento su decenni di addestramento e esperienza accumulata in volo. L'autore presenta esempi concreti e attuali, come il volo dimostrativo di un F-16 equipaggiato con un sistema di AI all'avanguardia, e riflette sulla possibilità che simili tecnologie possano essere applicate ai voli commerciali. Nonostante l'avanzamento della tecnologia, però, Les Abend rimane cauto riguardo l'idea di un aereo completamente senza pilota nel prossimo futuro. L'intero dibattito che riguarda l'integrazione dell'AI nei cockpit solleva domande cruciali per il settore. Non si tratta solo di fattibilità tecnologica, ma anche di fiducia e accettazione da parte di chi vola e di chi fa affidamento su questi sistemi. È interessante notare come Les Abend riconosca che i piloti tendono a resistere ai cambiamenti, un punto che rivela quanto la psicologia e la cultura dell'aviazione possano influenzare l'adozione di nuove tecnologie. L'autore stesso si ricorda della sua iniziale riluttanza ad abbracciare l'automazione sui Boeing 767 dopo aver volato su modelli più vecchi, evidenziando la difficoltà che molti potrebbero avere ad accettare un cambiamento ancora più radicale come l'integrazione di AI generativa. Se consideriamo le implicazioni strategiche di tutto ciò per il mondo delle imprese aeronautiche, la chiave di lettura si sposta inevitabilmente sulla gestione del cambiamento e sull'evoluzione dei modelli di business nel settore. Le aziende che operano nell'aviazione dovranno trovare il giusto equilibrio tra l'adozione di nuove tecnologie e il mantenimento della fiducia dei loro clienti e dipendenti. Il progresso dell'AI, se ben utilizzato, potrebbe effettivamente alleggerire il carico di lavoro e migliorare la sicurezza, come suggerisce l'autore attraverso il concetto di "collaborazione" tra equipaggio e AI. Tuttavia, questo presuppone una corretta gestione dei rischi legati all'affidabilità dell'AI, specie considerando i casi di "allucinazioni" descritte dall'autore, dove l'AI genera informazioni errate. Uno degli elementi più strategici su cui riflettere è come la progressiva introduzione dell'AI possa cambiare il modo in cui le compagnie aeree gestiranno la sicurezza operativa e la formazione dei loro piloti. Attualmente, i piloti sono addestrati per affrontare un'ampia gamma di emergenze e decisioni critiche, come dimostrato negli esempi dell'atterraggio sul fiume Hudson da parte del Capitano Sullenberger e dell'atterraggio d'emergenza del Capitano Haynes a Sioux City. Questi episodi evidenziano l'importanza dell'intuizione e del giudizio umano in situazioni di alta pressione, capacità che, come suggerisce Les Abend, l'AI potrebbe non essere ancora in grado di replicare. Le aziende dovranno quindi riflettere su quanto possano permettersi di dipendere da sistemi autonomi e quanto, invece, sia essenziale preservare la presenza umana nelle decisioni chiave. Un'altra considerazione importante riguarda l'accettazione da parte dei passeggeri. Come suggerisce l'autore, non è affatto scontato che i viaggiatori si sentano a proprio agio a bordo di aerei pilotati da AI, soprattutto se pensiamo a quanto l'elemento umano abbia sempre rassicurato i passeggeri in situazioni critiche. La sfida, quindi, per le compagnie aeree non sarà solo tecnologica ma anche comunicativa: dovranno essere in grado di dimostrare, con trasparenza e sicurezza, che l'AI non solo supporta ma migliora le capacità dei piloti, senza comprometterne il ruolo. Per ottenere questo, sarà necessario un dialogo costante con il pubblico, educando i passeggeri sui benefici dell'AI in termini di sicurezza e efficienza. Dal punto di vista operativo, l'introduzione dell'AI nei cockpit potrebbe portare a una riduzione dei costi, a partire dal numero di piloti richiesti per volo. Tuttavia, ciò aprirebbe anche un dibattito etico e regolatorio. La domanda se un solo pilota umano più un sistema AI possano sostituire un equipaggio di due piloti non è solo tecnica, ma anche morale: cosa succederebbe se il sistema di AI dovesse fallire? Chi avrebbe la responsabilità finale delle decisioni prese a bordo? Le aziende dovranno affrontare queste questioni in modo sistematico, collaborando con le autorità di regolazione e garantendo che la tecnologia non superi la capacità di controllo umano. In conclusione, l'articolo di Les Abend pone in evidenza un percorso che, sebbene affascinante, è ancora pieno di incognite e sfide. Il ruolo dell'AI nel futuro dell'aviazione è promettente, ma la sua implementazione richiederà una gestione oculata e un adattamento graduale da parte di tutti gli attori coinvolti, dai piloti ai passeggeri, fino ai leader aziendali. La vera sfida non sarà tanto quella di sviluppare una tecnologia affidabile quanto di integrarla in modo che rispetti la complessità e le dinamiche del volo umano. Le aziende che sapranno gestire al meglio questa transizione avranno l'opportunità di rimanere competitive e di aprire la strada a una nuova era dell'aviazione, dove l'innovazione tecnologica e l'elemento umano troveranno un nuovo equilibrio.

L'articolo di Melissa Heikkilä, pubblicato su MIT Technology Review , evidenzia un fenomeno interessante e inaspettato: le persone stanno iniziando a formare relazioni con i sistemi di intelligenza artificiale. Mentre il boom dell'IA generativa ha inizialmente promesso enormi guadagni di produttività e trasformazioni economiche, a distanza di due anni, questi risultati sono ancora lontani dal materializzarsi. Invece, si sta osservando una tendenza diversa, in cui gli utenti si rapportano agli strumenti di IA come se fossero compagni emotivi e sociali. Questo cambiamento di paradigma pone nuove sfide, sia sul piano personale che sociale. Uno degli aspetti più interessanti discussi nell'articolo riguarda il crescente coinvolgimento emotivo delle persone con i chatbot. Heikkilä riporta che durante i test di sicurezza di OpenAI, gli utenti esprimevano emozioni e sentimenti nei confronti dell'IA, dimostrando un attaccamento emotivo che va oltre il semplice utilizzo funzionale. Questo tipo di interazione sta portando all'emergere di quella che alcuni esperti, come Robert Mahari e Pat Pataranutaporn del MIT Media Lab, chiamano "intelligenza additiva". Il pericolo qui risiede nella possibilità che queste IA sfruttino pattern oscuri per indurre dipendenza, creando relazioni artificiali ma emotivamente coinvolgenti che potrebbero avere impatti imprevedibili sulla psiche umana. Questa evoluzione rappresenta una sorta di esperimento sociale su larga scala, in cui gli effetti a lungo termine sull'individuo e sulla società sono ancora incerti. L'adozione delle IA come compagni emotivi è già realtà, e modelli avanzati come GPT-4, con voci sempre più emotive e convincenti, potrebbero intensificare ulteriormente questo fenomeno. La possibilità che gli utenti sviluppino una dipendenza o un attaccamento emotivo verso queste intelligenze artificiali solleva interrogativi su come regolare e gestire questa nuova dinamica. Oltre a ciò, l'articolo fa notare che l'uso più diffuso dell'IA non è quello produttivo in senso economico, come inizialmente previsto, ma piuttosto in attività creative e di intrattenimento. Secondo una ricerca condotta da Mahari, uno degli usi più popolari di ChatGPT è il role-playing sessuale, seguito dalla composizione creativa e dal brainstorming. Sebbene questi siano modi validi e anche divertenti per utilizzare l'IA, essi non rappresentano il ritorno sugli investimenti economici che gli investitori probabilmente avevano in mente quando hanno investito miliardi in queste tecnologie. Questo disallineamento tra le aspettative e la realtà dell'adozione dell'IA è evidente anche nei problemi legati all'accuratezza dell'IA. In settori come la generazione di codice o le ricerche online, dove è fondamentale ottenere risultati precisi, le cosiddette "allucinazioni" dell'IA, ovvero la produzione di informazioni false o errate, possono avere conseguenze disastrose. Heikkilä cita l'esempio di Google, il cui strumento di riepilogo basato su IA ha suggerito informazioni palesemente errate, come mangiare rocce o aggiungere colla sulla pizza. Questo tipo di errori mina la fiducia degli utenti e sottolinea quanto l'IA sia ancora lontana dall'essere una tecnologia completamente matura e affidabile. Un altro punto interessante toccato nell'articolo riguarda la delusione causata dall'eccessivo hype attorno all'IA. La narrazione pubblica ha spesso dipinto l'IA come una tecnologia rivoluzionaria, in grado di trasformare istantaneamente industrie e settori economici. Tuttavia, questa aspettativa irrealistica ha portato a un crescente scetticismo, soprattutto a fronte della mancanza di una "killer app" che giustifichi l'entusiasmo iniziale. L'articolo suggerisce che potremmo essere ancora lontani dal vedere i veri benefici dell'IA, il che potrebbe alimentare ulteriormente il dibattito su un'eventuale bolla dell'IA, come già si è visto con il recente crollo delle azioni tecnologiche legate all'intelligenza artificiale. Dal punto di vista strategico, per le imprese è fondamentale non cadere nella trappola dell'hype e mantenere una visione chiara e realistica sull'adozione dell'IA. È importante non solo comprendere i limiti attuali della tecnologia, ma anche riconoscere le opportunità reali, che potrebbero non essere quelle inizialmente previste. Ad esempio, mentre l'IA non ha ancora rivoluzionato la produttività in modo tangibile, essa sta avendo un impatto significativo in aree meno tradizionali, come l'intrattenimento e la creatività. Le aziende che riusciranno a sfruttare queste nuove opportunità, magari integrandole con l'intervento umano per evitare le allucinazioni e gli errori, saranno probabilmente quelle che trarranno maggior vantaggio da questa tecnologia emergente. In conclusione, l'articolo di Melissa Heikkilä invita a una riflessione critica sull'intelligenza artificiale e le relazioni emotive. Piuttosto che concentrarsi esclusivamente sui guadagni di produttività promessi, è essenziale esplorare il nuovo ruolo che l'IA sta giocando nelle vite quotidiane delle persone e considerare le implicazioni psicologiche, sociali ed economiche che ciò comporta. Per le aziende, questo significa adattarsi a un contesto in evoluzione, sfruttare le opportunità creative e sociali offerte dall'IA e, allo stesso tempo, essere consapevoli dei rischi di una dipendenza emotiva o di errori catastrofici derivanti dall'uso improprio di questa tecnologia ancora in fase di sviluppo.

La ricerca " Re-Thinking Process Mining in the AI-Based Agents Era " è frutto della collaborazione tra diversi ricercatori e professionisti provenienti da diverse istituzioni accademiche e aziende, tra cui la RWTH Aachen University, Fraunhofer FIT, l'Università di Sousse, il gruppo ECE e Microsoft. L'indirizzo di ricerca si concentra su come il mining di processi, una tecnica di analisi dei dati che consente di scoprire, monitorare e migliorare processi aziendali attraverso l'estrazione di informazioni dai log di eventi, possa essere rivisitato e reinterpretato nell'era degli agenti basati sull'intelligenza artificiale.   In questo scenario, il process mining, tradizionalmente incentrato sull'analisi di dati di processi statici e strutturati, potrebbe dover evolversi per affrontare le nuove sfide derivanti dall'integrazione di agenti intelligenti. Questi agenti, in grado di prendere decisioni autonome e interagire con sistemi complessi in tempo reale, impongono l'adozione di nuovi approcci per la loro modellazione, analisi e ottimizzazione. Di conseguenza, le tecniche di process mining devono considerare la dinamicità e la complessità introdotte dall'intelligenza artificiale, ridefinendo i metodi di raccolta e analisi dei dati.   Questa ricerca coinvolge esperti provenienti da diversi campi disciplinari e da diverse parti del mondo, sottolineando l'importanza di un approccio interdisciplinare per affrontare le sfide legate alla trasformazione digitale e all'uso sempre più diffuso degli agenti basati sull'intelligenza artificiale. Il Process Mining (PM) è una disciplina della data science che si concentra sull'analisi dei processi attraverso l'estrazione di informazioni dai dati relativi agli eventi registrati nei sistemi informativi che ne supportano l'esecuzione. All'interno del process mining, sono state proposte diverse tecniche, tra cui la scoperta automatica di modelli di processo (process discovery), la verifica della conformità (conformance checking) che confronta il comportamento di un registro di eventi con un modello di processo, e l'analisi predittiva che prevede la prossima attività o il tempo rimanente in un caso specifico.   Negli ultimi anni, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni, comunemente noti come LLM, hanno acquisito una posizione rilevante come assistenti potenti nell'ambito del process mining. Il process mining è una tecnica che permette di analizzare i processi aziendali attraverso i dati generati dai sistemi informatici, e gli LLM hanno dimostrato di essere in grado di svolgere compiti significativi in questo contesto. Tra le capacità più evidenti vi è la possibilità di rispondere in modo efficace a domande astratte relative agli artefatti generati durante il process mining. Ad esempio, è possibile che gli LLM riescano a identificare anomalie semantiche nei processi o a individuare le cause di determinati problemi. Inoltre, questi modelli sono in grado di generare codice eseguibile, come Python o SQL, applicabile agli artefatti del process mining, facilitando l'analisi e la manipolazione dei dati in modo automatizzato. Nonostante questi progressi, l'efficacia degli LLM si riduce sensibilmente quando si tratta di affrontare scenari più complessi.   Un esempio concreto di limitazione degli LLM riguarda i compiti compositi, ovvero attività che potrebbero essere suddivise in vari passaggi logici da un analista umano. Per illustrare meglio, si può considerare la situazione in cui è necessario stimare il livello di ingiustizia all'interno di un registro di eventi. Il livello di ingiustizia si riferisce alla presenza di discriminazioni o disparità di trattamento tra gruppi diversi, ad esempio tra un gruppo protetto (come una minoranza etnica o di genere) e un gruppo non protetto, nell'ambito delle decisioni o delle azioni descritte nel registro di eventi. Un'analisi di questo tipo richiede solitamente una serie di fasi distinte: in primo luogo, è necessaria l'identificazione di un gruppo protetto. Successivamente, si confrontano i dati relativi al gruppo protetto con quelli dei gruppi non protetti per evidenziare eventuali disparità o trattamenti iniqui. Questo tipo di decomposizione del compito in più fasi rappresenta una sfida per gli LLM, che potrebbero non essere in grado di scomporre e gestire correttamente ciascun passaggio del processo in modo autonomo.   Un ulteriore esempio riguarda compiti che richiedono una combinazione di abilità tecniche e semantiche. In questi casi, non solo è necessaria la generazione di codice per calcolare statistiche affidabili su un registro di eventi, ma è anche indispensabile che l'LLM abbia la capacità di interpretare correttamente i risultati ottenuti dall'esecuzione di tale codice. Ad esempio, si può immaginare un processo in cui viene generato un modello di processo dichiarativo, ovvero una rappresentazione astratta delle regole e delle condizioni che definiscono come un processo dovrebbe funzionare. Dopo aver prodotto questo modello, l'LLM dovrebbe essere in grado di scrivere codice per verificare la conformità tra il registro di eventi e il modello di processo. Infine, è fondamentale che l'LLM possieda le competenze semantiche necessarie per interpretare i risultati di questa verifica e fornire una comprensione chiara di quanto il registro rispetti o meno il modello stabilito. Tuttavia, proprio in questi scenari complessi, gli LLM possono incontrare difficoltà a completare con successo tutte le fasi richieste, evidenziando i limiti attuali della tecnologia.   In questo contesto, viene proposta l'applicazione del paradigma AI-Based Agents Workflow (AgWf) nel campo del process mining. Gli AI-Based Agents Workflow combinano funzioni deterministiche, ovvero funzioni che seguono regole precise e predeterminate, e funzioni non deterministiche, che includono compiti basati sull'intelligenza artificiale e che possono avere esiti non sempre prevedibili. Questa combinazione consente di sfruttare al massimo sia le tecniche consolidate e ben sviluppate nel process mining, sia le capacità di comprensione e interpretazione semantica offerte dai modelli di linguaggio di grandi dimensioni, o LLM.   Un aspetto centrale degli AgWf è il loro fondamento nel principio del divide-et-impera. Questo principio suggerisce che i compiti complessi vengano suddivisi in parti più semplici e gestibili, affinché ogni singola parte possa essere eseguita efficacemente dagli LLM. In questo modo, si cerca di migliorare la qualità del risultato complessivo, affrontando le difficoltà tipiche di scenari complessi attraverso una gestione più organizzata e sistematica dei compiti, sfruttando al contempo le capacità specifiche degli LLM in combinazione con strumenti già esistenti nel process mining.   Nella ricerca sono state esaminate diverse applicazioni di process mining che traggono vantaggio dall'implementazione basata sugli AI-Based Agents Workflow (AgWf). Sono stati introdotti vari tipi di compiti basati sull'intelligenza artificiale che risultano utili nell'implementazione di pipeline di process mining, come i router, che indirizzano le attività, gli ensemble, che combinano risultati da più modelli, gli evaluator, che valutano l'efficacia delle soluzioni, e gli improvers, che ottimizzano i processi. Questi elementi si rivelano fondamentali per migliorare l'efficienza e la qualità delle analisi nel contesto del process mining.   Viene inoltre presentato il framework CrewAI, progettato per facilitare l'implementazione degli AgWf. Questo framework si dimostra particolarmente utile per la gestione di workflow complessi, integrando diverse funzionalità e strumenti per gestire le pipeline di process mining. Sono illustrati due esempi applicativi concreti, che mostrano come gli AgWf possano essere utilizzati efficacemente nel contesto del process mining. In uno degli esempi, viene mostrato un AgWf multi-task, ovvero un flusso di lavoro che affronta più compiti simultaneamente.   Concetti fondamentali di AI-Based Agents Workflow Ogni attività nel flusso di lavoro basato sull'intelligenza artificiale può essere associata a una serie di strumenti tramite una specifica funzione chiamata "tools". La scelta dello strumento più idoneo per eseguire un determinato compito è gestita da una funzione non deterministica alimentata dall'intelligenza artificiale. Questa funzione non assicura che venga selezionato lo stesso strumento ogni volta che viene attivata, poiché l'esito può variare di volta in volta.   Il simbolo UΣ rappresenta l'universo di tutte le stringhe possibili, cioè l'insieme di tutte le sequenze di simboli che possono essere generate o processate dagli strumenti e dalle attività che fanno parte del flusso di lavoro.   Definizione 1 (Flusso di Lavoro Basato su Agenti AI, AgWf) Un Flusso di Lavoro Basato su Agenti AI (AgWf) è una tupla (F, T, tools, selector, prec, t1, tf) tale che: – F ⊆ (UΣ ̸→ UΣ) è un insieme di strumenti. – T ⊆ (UΣ ⇝ UΣ) è un insieme di compiti (basati su AI). – tools: T → P(F) associa un insieme di strumenti a un compito. – selector: UΣ ×P(F) ⇝ F seleziona uno strumento (per l'inchiesta specifica) tra quelli disponibili. – prec: T → P(T) associa un compito a un insieme di compiti precedenti. – t1 ∈ T è il compito iniziale del flusso di lavoro. – tf ∈ T è il compito finale del flusso di lavoro.   Nella definizione, non si fa mai menzione esplicita del termine agente. Si presuppone che l'agente (basato su AI) sia l'esecutore sottostante dello strumento basato su AI. In particolare, l'agente è coinvolto nell'esecuzione di due attività non deterministiche: – La selezione dello strumento, tra quelli disponibili per il compito, da utilizzare per l'inchiesta (mentre lo strumento selezionato è deterministico). – L'esecuzione del compito stesso, che porta alla risposta finale del compito.   Compiti differenti, basati su AI, possono essere associati a diversi agenti AI, per rispecchiare le diverse competenze richieste. Ad esempio, compiti più semplici potrebbero essere eseguiti da agenti meno complessi (riducendo così i costi e i tempi di esecuzione), mentre compiti più complessi richiedono agenti più capaci.   Si osserva inoltre che, nella Def. 1, la selezione dei compiti e degli strumenti è non deterministica, mentre la definizione del flusso di lavoro è statica. Il passo successivo naturale nella definizione degli agenti basati su AI consiste nell'orchestrazione automatica dei flussi di lavoro (dove i compiti e il loro ordine sono decisi da un orchestratore).   Nella successiva Def. 2, si definisce l'esecuzione di un flusso di lavoro basato su AI. Prima, viene estratta una sequenza di compiti che rispetta l'ordine fornito dal flusso di lavoro. Successivamente, ciascun compito viene eseguito, producendo un output che viene aggiunto (tramite la funzione ⊕) all'inchiesta originale. Sebbene la definizione successiva (Def. 2) possa essere modificata per tenere conto delle esecuzioni concorrenti dei compiti, l'attuale implementazione disponibile per AgWf funziona stabilmente con esecuzioni sequenziali.   Definizione 2 (Esecuzione AgWf - Sequenziale) Sia AgWf = (F, T, tools, selector, prec, t1, tf) un flusso di lavoro basato su agenti AI. Si definisce l'esecuzione come una tupla ExAgWf = (AgWf, ST, SΣ) tale che:  – ST = ⟨t1, ... , tf⟩, con t1, ... , tf ∈ T, è una sequenza di task che rispettano l'ordine definito da prec.  – SΣ = ⟨σ0, σ1, ... , σf⟩ è una sequenza di stringhe, dove σ0 rappresenta lo stato iniziale del flusso di lavoro (ossia la richiesta iniziale dell'utente).  – Per ogni i ∈ {1, ... , f}:    • Se tools(ti) = ∅, allora σi = σi−1 ⊕ ti(σi−1).    • Se tools(ti) ≠ ∅, allora σi = σi−1 ⊕ ti(σi−1 ⊕ selector(σi−1, tools(ti))(σi−1)).   Nella Def. 2, si distingue tra i task senza strumenti associati e quelli con strumenti associati. Nel primo caso, lo stato del flusso di lavoro è definito come la concatenazione dello stato precedente e del risultato dell'esecuzione del task (basato sull'intelligenza artificiale). Nel secondo caso, l'esecuzione segue questi passaggi:  1. La selezione di uno strumento tra quelli disponibili.  2. L'applicazione dello strumento selezionato in modo deterministico sullo stato precedente.  3. L'esecuzione del task (basato sull'intelligenza artificiale) sullo stato precedente e sul risultato dell'applicazione dello strumento selezionato.   Sebbene l'output dello strumento deterministico non venga memorizzato permanentemente nella Def. 2, esso viene utilizzato attivamente per determinare la risposta finale del task basato sull'intelligenza artificiale.   AgWf flusso di lavoro intelligente per ottimizzare la gestione dei processi aziendali Nel contesto di un flusso di lavoro che sfrutta agenti dotati di intelligenza artificiale, viene utilizzata una strategia che integra due diverse astrazioni per rispondere a una richiesta specifica. Queste astrazioni sono il grafo "directly-follows" (DFG) e le varianti di processo. Il grafo "directly-follows" rappresenta una sequenza di attività in un processo, mostrando come un'attività segua immediatamente un'altra. Le varianti di processo, invece, catturano le diverse versioni o modalità con cui un processo può essere eseguito, includendo deviazioni rispetto alla sequenza tipica.   I risultati generati dai diversi agenti vengono successivamente combinati attraverso un modello a ensemble, il cui scopo è estrarre il meglio dalle singole risposte prodotte dalle differenti astrazioni. La strategia implica l'uso di quattro diversi prompt, ognuno dei quali può fornire una prospettiva unica sul processo analizzato. Questa molteplicità di approcci consente di ottenere risultati migliori, poiché ciascuna astrazione offre una diversa prospettiva su un artefatto di gestione dei processi.   È stato osservato in alcuni studi che l'astrazione delle varianti di processo può essere particolarmente utile per l'analisi delle cause profonde di un problema. Ciò significa che, in un contesto in cui si cerca di capire le origini di un'anomalia o di un malfunzionamento, l'osservazione di come le varianti differiscono rispetto al processo standard può fornire informazioni preziose. D'altra parte, il grafo "directly-follows" potrebbe essere più adeguato per individuare anomalie di tipo semantico, ovvero irregolarità nel modo in cui le attività si collegano tra loro in base alla loro sequenza temporale e logica.   Tuttavia, vi sono situazioni in cui l'approccio opposto si dimostra più efficace. Ad esempio, se i problemi di prestazione in un processo si concentrano su una singola transizione tra due attività, il grafo DFG può rivelarsi molto utile per individuare la causa principale del problema. Questo avviene perché il grafo mostra direttamente quali attività seguono altre, rendendo evidente un eventuale rallentamento o disfunzione in una specifica fase del processo. Al contrario, in un processo di tipo "peer-to-peer" (P2P), come quello utilizzato per i pagamenti, se una fattura viene pagata due volte in momenti diversi e non in modo consecutivo, questa anomalia potrebbe non essere visibile nell'analisi basata sul grafo DFG. Invece, l'analisi delle varianti di processo evidenzierebbe questa irregolarità, poiché cattura tutte le deviazioni rispetto al flusso normale del processo.   L'integrazione di queste diverse prospettive attraverso l'uso di un modello a ensemble consente quindi di coprire una gamma più ampia di potenziali problemi, aumentando l'efficacia complessiva del sistema di intelligenza artificiale nel rispondere a richieste complesse.   Esaminando un esempio specifico, si nota la presenza di task con un inizio e una fine chiaramente definiti, rappresentati da T1 e T4. Il flusso di lavoro, caratterizzato dalla possibilità di eseguire due diverse sequenze di attività, permette di scambiare l'ordine tra T2 e T3. Le sequenze risultanti da questa flessibilità sono quindi ⟨T1, T2, T3, T4⟩ e ⟨T1, T3, T2, T4⟩. Durante l'esecuzione di ciascun task, il risultato viene concatenato alla stringa di input iniziale, creando una risposta progressivamente più ricca e articolata.   Ad esempio, partendo da una richiesta ipotetica dell'utente, come "Dimmi quali sono le violazioni nel processo contenuto nel file di log /home/erik/p2p.xes", il task T1 può ottimizzare questa richiesta aggiungendo un dettaglio supplementare: "Potresti analizzare il comportamento nel processo, fornendo un elenco dei comportamenti anomali?". In questo modo, la richiesta originale viene affinata e resa più mirata per le analisi successive.   Il task T2 prosegue il lavoro, integrando un'analisi basata sulla rappresentazione del grafo "directly-follows" (DFG). Un esempio di output potrebbe essere: "La transizione da 'Crea Richiesta di Acquisto' a 'Crea Ordine di Acquisto' non dovrebbe mai avvenire senza approvazione." Questo commento segnala un'anomalia specifica relativa alla sequenza delle attività nel processo, evidenziando un problema di controllo o verifica delle fasi.   Il task T3, invece, utilizza le varianti di processo come fonte di informazione. Un possibile esempio del suo contributo potrebbe essere: "Non dovresti mai pagare due volte la stessa fattura." In questo caso, l'analisi delle varianti permette di individuare deviazioni rispetto al normale flusso del processo, concentrandosi su possibili errori come la duplicazione dei pagamenti.   Infine, il task T4 si occupa di unire le osservazioni fornite dai task precedenti, restituendo una visione complessiva più completa e approfondita del problema. Un esempio di conclusione potrebbe essere: "In conclusione, i principali problemi riscontrati sono la mancanza di standardizzazione nella gestione delle richieste di acquisto e la presenza di pagamenti multipli per la stessa fattura." Questa sintesi combina le diverse prospettive emerse dai task precedenti, fornendo una risposta articolata che non solo individua i comportamenti anomali, ma cerca anche di identificare le possibili cause di tali anomalie.   L'esempio evidenzia come un approccio multi-agente, capace di integrare diverse prospettive analitiche su uno stesso processo, consenta di ottenere una risposta più ricca e dettagliata. Attraverso l'utilizzo combinato di tecniche diverse come il grafo DFG e l'analisi delle varianti di processo, si riescono a mettere in luce non solo i sintomi di un problema, ma anche le sue possibili origini, migliorando la comprensione e la gestione del processo.   Scomposizione dei compiti per massimizzare l'efficacia degli agenti AI nei processi Esistono diverse implementazioni possibili dei flussi di lavoro basati su agenti di intelligenza artificiale (AgWf) per svolgere gli stessi compiti, come la rilevazione del bias. Nonostante le molteplici implementazioni, è evidente che alcune siano più efficaci di altre.   L'implementazione meno efficace prevede un singolo compito che deve fornire una stima del livello di ingiustizia presente nel log eventi considerato. In un contesto tradizionale, un analista umano risolverebbe il problema dividendo il log eventi tra i casi appartenenti al gruppo protetto e quelli del gruppo non protetto, confrontando successivamente il comportamento tra i due gruppi. Tuttavia, i compiti basati su intelligenza artificiale, secondo la Definizione 1, possono utilizzare un solo strumento e produrre una risposta immediata alla richiesta. Di conseguenza, non sarebbero in grado di completare con successo l'intero processo descritto. Nel migliore dei casi, questi compiti potrebbero derivare alcune intuizioni sulla correttezza analizzando le varianti del processo, ad esempio se attività potenzialmente discriminatorie sono presenti nelle varianti del processo.   Un'altra implementazione propone di scomporre il flusso di lavoro in due compiti: uno dedicato all'identificazione del gruppo protetto e l'altro al confronto tra il gruppo protetto e il gruppo non protetto. Questa suddivisione è valida, ma il secondo compito deve scegliere tra diversi strumenti, il che potrebbe portare a risultati incompleti in termini di approfondimento delle problematiche legate all'equità.   L'implementazione più efficace prevede la scomposizione del flusso di lavoro in quattro compiti distinti. I compiti secondo e terzo confrontano i gruppi protetto e non protetto utilizzando due approcci diversi, basati rispettivamente sul grafo dei seguiti diretti (DFG) e sulle varianti del processo. I risultati di questi confronti vengono poi uniti da un insieme di algoritmi, che sintetizzano un report finale sull'ingiustizia rilevata nel log eventi.   Dato che gli agenti basati su intelligenza artificiale attuali hanno ancora capacità e ambiti di azione limitati, scomporre l'obiettivo finale in sotto compiti più semplici, ciascuno con uno scopo ben definito e limitato, consente di raggiungere più facilmente il risultato desiderato. Questa strategia semplifica l'analisi e l'elaborazione dei problemi complessi, massimizzando l'efficacia dell'approccio basato sull'intelligenza artificiale.   Tipi di compiti nei flussi di lavoro AI per l'ottimizzazione dei processi  Nell'ambito dei flussi di lavoro basati su agenti di intelligenza artificiale (AgWf), i compiti svolgono ruoli diversi e specifici a seconda del contesto applicativo. In particolare, nell'analisi dei processi (PM), vengono identificati vari tipi di compiti con funzioni ben definite.   I "Prompt Optimizers" sono compiti che ricevono la richiesta originale dell'utente e la trasformano in un linguaggio ottimizzato per le capacità degli agenti AI. Questi compiti non richiedono solitamente l'uso di strumenti, poiché il loro obiettivo principale è migliorare la chiarezza e l'efficacia della richiesta, assicurando che sia formulata in modo ottimale per la successiva elaborazione.   Gli "Ensembles" accettano un prompt che contiene una raccolta di informazioni provenienti da diversi compiti, ciascuno dei quali offre una prospettiva diversa sull'argomento. Il loro obiettivo è restituire un testo coerente che sintetizzi i principali risultati dell'analisi. Ad esempio, un ensemble potrebbe riunire analisi relative a differenti dimensioni del processo, come il flusso di controllo, gli aspetti temporali, i dati e le risorse, producendo un report unificato sull'intero processo.   I "Routers" sono compiti che ricevono un prompt e decidono quale nodo dipendente deve essere eseguito. Sebbene il routing esplicito non sia consentito nella definizione di flusso di lavoro (Def. 1), i compiti successivi possono essere istruiti a considerare l'output del router e, eventualmente, saltare la produzione di ulteriori risultati. Un esempio tipico di routing è la scelta tra risolvere direttamente il problema utilizzando un modello linguistico ampio (LLM), nel caso in cui si tratti di un compito semantico che non richiede un accesso approfondito ai dati del log eventi, oppure generare codice eseguibile utilizzando una libreria di process mining come pm4py.   Gli "Evaluators" sono compiti che valutano l'output di un compito precedente e ne misurano la qualità, ad esempio assegnando un punteggio da 1.0 a 10.0. Questo tipo di compito è utile per comprendere l'efficacia dell'esecuzione di un compito. Sebbene la definizione di AgWf non preveda la possibilità di cicli (loop), in caso di output di bassa qualità è possibile implementare un meccanismo di ritorno (wrap back), in cui l'esecuzione viene riportata a uno stato precedente per essere ripetuta.   Infine, gli "Output Improvers" sono compiti che cercano di migliorare la qualità dell'output dei compiti precedenti. Questi compiti possono affinare ulteriormente le informazioni già generate, offrendo ad esempio una "seconda opinione", oppure, nel caso della generazione di codice, possono migliorare la qualità o la sicurezza del codice prodotto, garantendo che esso sia più robusto e privo di errori.   Questi diversi tipi di compiti consentono di gestire e ottimizzare il flusso di lavoro AI in modo più articolato ed efficiente, migliorando la qualità e la precisione del risultato finale.   Come implementare flussi di lavoro AgWf AI con CrewAI e modelli LLM avanzati  Il framework CrewAI, sviluppato in Python, è stato concepito per implementare flussi di lavoro basati su agenti di intelligenza artificiale (AgWf) utilizzando modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Questo framework si basa su una serie di concetti chiave che ne definiscono la struttura e il funzionamento.   Gli agenti basati su intelligenza artificiale sono descritti come una combinazione di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e prompt di sistema, che orientano il comportamento del modello verso un ruolo specifico tramite una tecnica chiamata "role prompting". I compiti basati su intelligenza artificiale vengono definiti attraverso istruzioni testuali e sono associati a un agente AI specifico. Gli strumenti impiegati nel flusso di lavoro sono rappresentati da unità Python, che possono essere classi o funzioni. Ogni compito può essere collegato a determinati strumenti, la cui selezione avviene tramite l'analisi della documentazione disponibile, inclusi gli argomenti di input e il tipo di output previsto.   Nel contesto tradizionale, i compiti vengono eseguiti in modo sequenziale, sebbene di recente sia stato introdotto il concetto di esecuzione concorrente tramite processi gerarchici, una funzionalità che necessita ancora di ulteriori sviluppi. Uno dei criteri fondamentali nella scelta di un LLM è la sua capacità di individuare lo strumento più idoneo per ogni specifico compito. Modelli come Llama-3.1, Qwen 2.0, Mistral Large 2 o GPT-4O/GPT-4O-Mini garantiscono un supporto eccellente per l'implementazione di AgWf. Considerando che un flusso di lavoro può comprendere numerosi compiti differenti, la velocità del modello diventa un aspetto cruciale: modelli più leggeri come Llama 3.1 70B e GPT-4O-Mini possono risultare preferibili rispetto alle loro versioni più grandi, grazie alle loro prestazioni soddisfacenti e al minore costo computazionale.   CrewAI introduce anche concetti aggiuntivi rispetto alla Definizione 1, come la memoria delle entità, che è un dizionario in cui vengono salvate e recuperate variabili durante l'esecuzione del flusso di lavoro. Ad esempio, da un log iniziale è possibile creare due sub-log (come log di addestramento e di test), e il log di addestramento può essere utilizzato per generare ipotesi che verranno poi testate sul log di test. Inoltre, è possibile definire funzioni Python (callback) da eseguire alla fine di alcuni compiti, ad esempio per salvare i risultati o verificare la correttezza formale.   Un esempio di flusso di lavoro CrewAI per la valutazione dell'equità è disponibile attraverso un Jupyter notebook. In questo esempio, viene impiegato il modello Qwen 2.0 72B. Il primo compito si concentra sull'identificazione del gruppo protetto, generando del codice SQL che viene eseguito sul log degli eventi per suddividere i casi tra gruppi "protetti" e "non protetti". Grazie alle avanzate capacità di CrewAI, i log degli eventi risultanti vengono archiviati nella memoria delle entità per essere utilizzati nelle fasi successive. Il compito successivo confronta i due gruppi, producendo una lista di osservazioni testuali. Ogni compito viene assegnato a un agente diverso e, sebbene entrambi utilizzino lo stesso LLM (Qwen 2.0 72B), i prompt di sistema definiscono ruoli distinti per ciascun agente.   Viene inoltre definito un ulteriore AgWf per l'analisi delle cause principali, che include due differenti meccanismi di valutazione, accessibile all'indirizzo indicato. Nello specifico, il primo passaggio (T1) esegue l'analisi delle cause principali partendo dall'astrazione DFG, generando un elenco di possibili cause. Successivamente, il passaggio T2 assegna a ciascuna intuizione un punteggio di affidabilità, compreso tra 1.0 (valore minimo) e 10.0 (valore massimo). Il passaggio T3 ha l'obiettivo di fornire una catena di ragionamento per la prima delle intuizioni prodotte, descrivendo in dettaglio i passi logici seguiti. Al termine del flusso di lavoro, vengono restituite le intuizioni classificate con i rispettivi punteggi di affidabilità e i dettagli del ragionamento per la prima intuizione.   In questo contesto, vengono definiti tre agenti distinti basati sullo stesso modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), ciascuno configurato con diversi prompt di sistema. Rispetto al flusso di lavoro precedentemente delineato, i compiti risultano più semplici da eseguire. Per questa ragione, viene proposta l'adozione del modello Qwen 2.0 8B LLM, significativamente più piccolo rispetto al modello Qwen 2.0 72B LLM, pur mantenendo prestazioni adeguate alle necessità descritte.   Prossimi sviluppi dei flussi di lavoro con Agenti di Intelligenza Artificiale Per quanto riguarda i prossimi sviluppi dei flussi di lavoro basati su agenti di intelligenza artificiale (AgWf), sono state individuate alcune direzioni chiave per migliorare l'efficienza e l'efficacia dell'implementazione.   Un'importante area di ricerca riguarda la definizione automatica dei flussi di lavoro (AgWf). Fino ad ora, la decomposizione di un compito in più sotto compiti è stata svolta manualmente dagli esseri umani. Tuttavia, alcuni approcci hanno dimostrato che un modello di linguaggio (LLM) orchestrante potrebbe svolgere automaticamente questa funzione. L'orchestratore decomporrebbe il compito originale in una serie di compiti più piccoli da assegnare ad agenti specializzati. Una delle sfide principali è la corretta interpretazione del compito iniziale da parte dell'orchestratore. Ciò significa che l'LLM deve essere in grado di chiedere chiarimenti, se necessario, per assicurarsi che la suddivisione del compito sia appropriata. Un altro aspetto importante è mantenere l'essere umano al centro del processo (human-in-the-loop). Sebbene gli AgWf possano automatizzare molti compiti, alcuni potrebbero trarre vantaggio da chiarimenti forniti dall'utente finale. Ad esempio, il prompt optimizer potrebbe avere difficoltà a ottimizzare richieste molto generiche e, in questi casi, potrebbe essere utile interagire con l'utente per ottenere maggiori dettagli.   Valutare l'efficacia degli AgWf rappresenta un'ulteriore sfida. La qualità del risultato finale è strettamente legata alla qualità dei singoli agenti incaricati di svolgere le diverse attività. Ad esempio, un errore nella fase iniziale di instradamento della richiesta potrebbe compromettere in modo rilevante l'intera qualità del risultato, anche se tutte le altre attività vengono svolte correttamente. Perciò, è fondamentale valutare con attenzione l'efficacia di ciascuna attività per assicurare che l'output finale raggiunga un elevato livello qualitativo.   Quando si coinvolgono più agenti in un sistema, è importante considerare anche le dinamiche di collaborazione e i tratti comportamentali degli agenti stessi. I compiti possono essere programmati affinché gli agenti siano consapevoli di sé o del contesto generale, come l'obiettivo complessivo o il flusso di lavoro. Tuttavia, alcune fonti indicano che anche i modelli linguistici di grandi dimensioni attualmente più avanzati presentano comportamenti cooperativi e capacità di negoziazione limitati, il che può portare a risultati insoddisfacenti.   Infine, il supporto offerto dagli strumenti attualmente disponibili per l'implementazione di AgWf(s) è ancora in fase di maturazione. Tra i vari framework proposti, il LangGraph risulta particolarmente rilevante per la sua ampia gamma di funzionalità, come la possibilità di connettersi direttamente ai motori di ricerca. Tuttavia, la struttura di questa libreria è in continua evoluzione, rendendo i prototipi fortemente dipendenti dalla versione specifica utilizzata, con il rischio che smettano di funzionare con aggiornamenti futuri. Anche le interfacce utente proposte per LangGraph mostrano una significativa dipendenza dalla versione della libreria sottostante, limitando la loro affidabilità nel tempo.   Nel tentativo di trovare un compromesso tra facilità d'uso e supporto alle funzionalità, è stato proposto CrewAI. Nonostante ciò, questo strumento manca ancora di alcune delle caratteristiche avanzate offerte da LangGraph e non dispone di un'interfaccia grafica. Un'altra soluzione considerata è AutoGen, sviluppata da Microsoft, che rappresenta un'opzione ragionevole, sebbene meno completa rispetto a LangGraph. AutoGen offre un'interfaccia grafica intuitiva che facilita la definizione dei flussi di lavoro, ma rimane inferiore in termini di completezza delle funzionalità rispetto a LangGraph.   In generale, tutte le soluzioni analizzate necessitano di ulteriori sviluppi per raggiungere un elevato livello di maturità.   Conclusioni La ricerca "Re-Thinking Process Mining in the AI-Based Agents Era" apre a una riflessione cruciale per il futuro delle imprese che si trovano a integrare sempre più agenti intelligenti nei propri processi. Il punto fondamentale che emerge è che il tradizionale process mining, basato su modelli statici e ben definiti, rischia di essere superato dalla dinamicità e complessità che l'intelligenza artificiale introduce nei sistemi aziendali. In un contesto in cui gli agenti AI operano autonomamente e in tempo reale, le imprese devono ripensare non solo le modalità di raccolta e analisi dei dati, ma anche l'intero concetto di ottimizzazione dei processi.   Uno degli aspetti strategici più rilevanti è la capacità di scomporre compiti complessi in parti gestibili. Questa strategia, basata sul principio del "divide et impera", diventa essenziale quando si affrontano problemi multifaccettati, come l'analisi di equità o la rilevazione di anomalie in processi sempre più interconnessi. La capacità di suddividere le attività in sotto compiti permette di sfruttare al massimo le potenzialità degli agenti AI, evitando che essi falliscano quando il compito è troppo complesso per essere affrontato in modo olistico. Le aziende devono quindi adottare un approccio modulare, in cui l'efficacia deriva dalla collaborazione tra agenti specializzati, piuttosto che dall'affidamento a un'unica soluzione generalista.   Altro punto di riflessione è la non determinazione tipica degli agenti AI. Questa caratteristica, solitamente vista come un limite rispetto agli approcci deterministici tradizionali, può in realtà rappresentare un'opportunità. La variabilità di risultato, se opportunamente gestita, permette di adattarsi a contesti mutevoli e di esplorare soluzioni innovative a problemi complessi. Per le imprese, questo significa accettare un grado di incertezza nel processo decisionale, bilanciato però dalla possibilità di ottenere insights più raffinati e personalizzati.   La prospettiva strategica suggerisce che, per sfruttare appieno il potenziale degli AI-Based Agents Workflow (AgWf), le imprese dovrebbero concentrarsi su una governance flessibile dei processi, che non solo permetta l'adozione di nuove tecnologie, ma incoraggi anche un'interpretazione più dinamica e adattativa dei risultati ottenuti. La sfida non risiede solo nell'implementazione tecnica di questi workflow, ma nella capacità di allineare la cultura aziendale alla gestione di scenari complessi e non completamente prevedibili.   Infine, l'approccio human-in-the-loop si rivela strategicamente fondamentale. Mentre l'automazione può accelerare i processi, la presenza umana rimane cruciale per fornire chiarimenti, prendere decisioni in contesti ambigui e guidare l'intelligenza artificiale verso risultati che siano non solo ottimizzati, ma anche etici e allineati agli obiettivi aziendali. Questo equilibrio tra automazione e intervento umano potrebbe diventare il vero vantaggio competitivo per le aziende che vogliono rimanere al passo con l'evoluzione digitale.

I ricercatori Shengran Hu, Cong Lu e Jeff Clune, affiliati rispettivamente all'Università della British Columbia, al Vector Institute e al programma Canada CIFAR AI Chair, hanno inaugurato un nuovo campo di ricerca, chiamato Automated Design of Agentic Systems (ADAS) . Questo ambito si propone di automatizzare la progettazione di sistemi agentici avanzati, andando oltre la semplice scoperta di nuovi componenti per includere la combinazione creativa di elementi esistenti. Tra i vari approcci esplorati, uno dei più promettenti è l'uso della programmazione di agenti attraverso il codice, dove un meta-agente crea autonomamente nuovi agenti sempre più sofisticati.   La teoria alla base è affascinante, poiché i linguaggi di programmazione, essendo Turing Complete, permettono al sistema di apprendere la costruzione di qualsiasi agente possibile, combinando in modi innovativi prompt, strumenti e flussi di controllo. Questo apre potenzialmente nuove frontiere per l'intelligenza artificiale, estendendo la sua capacità di apprendimento a una gamma quasi infinita di sistemi agentici. A sostegno di questa visione, l'algoritmo Meta Agent Search consente a un meta-agente di programmare nuovi agenti iterativamente, sfruttando un archivio in espansione di scoperte precedenti. Gli esperimenti hanno mostrato come questi agenti possano superare le prestazioni di quelli progettati manualmente, rivelandosi robusti e versatili in diversi contesti.   L'ADAS si distingue come un progresso significativo per l'intelligenza artificiale e offre grandi opportunità per le aziende. L'integrazione di queste tecnologie nei processi di innovazione permette alle organizzazioni di sviluppare soluzioni su misura, adattabili rapidamente alle dinamiche di mercato. Grazie all'elevata capacità di automazione, le imprese possono migliorare la loro efficienza e mantenere un vantaggio competitivo, aprendo nuove possibilità per la personalizzazione e l'innovazione continua. I modelli fondativi, conosciuti anche come Foundation Models (FMs), come GPT (OpenAI, 2022, 2024) e Claude (Anthropic, 2024b), stanno rapidamente affermandosi come agenti generali potenti per compiti che richiedono ragionamento flessibile e pianificazione. Tuttavia, nonostante i recenti avanzamenti, la risoluzione affidabile di problemi complessi richiede spesso un sistema agente composto da più componenti, anziché affidarsi a un unico modello monolitico. Questo concetto è stato approfondito da vari ricercatori, che hanno evidenziato come, per affrontare compiti complessi del mondo reale, gli agenti debbano frequentemente accedere a strumenti esterni come motori di ricerca, esecuzione di codice o interrogazioni di database. Di conseguenza, sono stati proposti numerosi elementi costitutivi per la progettazione di sistemi agentici efficaci, tra cui la pianificazione, il ragionamento a catena di pensieri, strutture di memoria, l'uso di strumenti e l'auto-riflessione. Questi agenti hanno già dimostrato notevoli successi in diverse applicazioni, ma lo sviluppo e l'integrazione di tali elementi in sistemi complessi richiede spesso una calibrazione manuale specifica per il dominio e un considerevole sforzo da parte di ricercatori e ingegneri.   Esaminando l'evoluzione del machine learning, emerge un tema costante: gli elementi creati manualmente vengono gradualmente rimpiazzati da soluzioni apprese in modo automatico, che risultano più efficienti grazie alla crescita delle risorse computazionali e alla disponibilità di maggiori quantità di dati. Un esempio significativo può essere tratto dalla visione artificiale, dove in passato venivano utilizzate caratteristiche progettate manualmente, come l'istogramma di gradienti orientati (HOG). Con il tempo, queste caratteristiche sono state sostituite da quelle apprese attraverso l'uso di reti neurali convoluzionali, una tipologia di rete che si specializza nell'elaborazione delle immagini.   Recentemente, i metodi di AutoML, ossia tecniche di automazione del machine learning, e gli algoritmi per la creazione automatica di intelligenze artificiali hanno mostrato che i sistemi appresi sono più efficaci rispetto a quelli progettati manualmente. Per esempio, i modelli più avanzati di reti neurali convoluzionali oggi non vengono più creati attraverso un processo di progettazione manuale, ma emergono dalla ricerca automatizzata di nuove architetture. Anche nell'ambito dei modelli linguistici, le funzioni di perdita, che servono a ottimizzare il processo di apprendimento, risultano più performanti quando vengono apprese automaticamente anziché essere progettate a mano.   Questo stesso principio si estende anche al concetto di S cienziato AI , ovvero a sistemi automatizzati che esplorano nuove soluzioni di machine learning. Grazie a pipeline automatizzate, è possibile sviluppare nuovi algoritmi di apprendimento, e persino creare ambienti di apprendimento per la robotica in modo automatico. Questi processi automatizzati dimostrano una capacità di innovazione che supera spesso quella degli approcci manuali, permettendo una creazione più rapida ed efficace.   Nel lavoro di Shengran Hu e dei suoi colleghi è stata sollevata una nuova questione di ricerca: è possibile automatizzare la progettazione dei sistemi agentici anziché affidarsi al lavoro manuale?   Per esplorare questa questione, è stata creata una nuova area di ricerca denominata Progettazione Automatica di Sistemi Agentici (ADAS), il cui obiettivo è inventare automaticamente nuovi elementi costitutivi e progettare sistemi agentici potenti.   L'ADAS potrebbe rappresentare la via più rapida per lo sviluppo di agenti avanzati, poiché molti linguaggi di programmazione, come Python, essendo Turing Completi, permettono teoricamente a un algoritmo ADAS di esplorare e scoprire qualsiasi sistema agentico all'interno dello spazio del codice. Ciò implica la capacità di identificare e creare tutti i componenti necessari, come i prompt (ossia le istruzioni o i comandi forniti a un sistema), l'uso degli strumenti, i flussi di controllo (sequenze logiche che regolano l'ordine delle operazioni) e molte altre funzionalità. Inoltre, grazie ai recenti progressi nei modelli di intelligenza artificiale, che diventano sempre più abili nella programmazione, è possibile utilizzare questi modelli come meta agenti. Un meta agente è un sistema capace di generare autonomamente altri agenti tramite la scrittura di codice. Questo apre la strada alla possibilità di automatizzare la creazione di nuovi sistemi agentici, rendendo lo sviluppo di agenti sempre più efficiente e sofisticato.   Sulla base di queste premesse, la ricerca introduce Meta Agent Search, uno dei primi algoritmi nel campo degli ADAS a consentire una progettazione completa all'interno dello spazio del codice. Il fulcro di Meta Agent Search è istruire un meta agente affinché generi iterativamente nuovi agenti rilevanti, li valuti, li aggiunga a un archivio di agenti scoperti e utilizzi tale archivio per supportare la creazione di ulteriori agenti nelle iterazioni successive. Similmente ad altri algoritmi di "open-endedness", che si basano su criteri di interesse umano, il meta agente viene incoraggiato a esplorare agenti nuovi o promettenti.   Per validare l'approccio proposto, Meta Agent Search è stato testato su diverse sfide, inclusi il compito logico ARC, pensato per valutare l'intelligenza generale di un sistema di IA, e quattro benchmark popolari comprendenti domande di comprensione del testo, matematica, scienze e risoluzione di problemi multi-task. Inoltre, è stata esaminata la capacità degli agenti scoperti di trasferirsi con successo su domini e modelli precedentemente non affrontati. I risultati sperimentali hanno dimostrato che gli agenti scoperti superano ampiamente i baseline progettati manualmente. Ad esempio, gli agenti hanno incrementato i punteggi F1 nei compiti di comprensione del testo di DROP del 13,6% e i tassi di accuratezza nei compiti di matematica di MGSM del 14,4%. Hanno inoltre migliorato l'accuratezza del 25,9% e del 13,2% rispetto ai baseline nei compiti matematici GSM8K e GSM-Hard, rispettivamente, anche dopo il trasferimento tra domini.   Le prestazioni promettenti dell'algoritmo rispetto alle soluzioni progettate manualmente sottolineano il potenziale dell'ADAS nell'automazione della progettazione di sistemi agentici. Gli esperimenti hanno ulteriormente dimostrato che gli agenti scoperti non solo eccellono nel trasferimento tra domini simili, ma mantengono elevate performance anche nel trasferimento tra domini eterogenei, come il passaggio dalla matematica alla comprensione del testo. Questo aspetto evidenzia la robustezza e la capacità di trasferibilità dei sistemi agentici sviluppati tramite Meta Agent Search. Lo studio, pertanto, apre nuove e stimolanti prospettive di ricerca, promuovendo ulteriori approfondimenti nel settore.   Algoritmi di ricerca e spazi di esplorazione nell'Automated Design of Agentic Systems (ADAS) L'Automated Design of Agentic Systems (ADAS) rappresenta l'applicazione di algoritmi di ricerca per identificare i sistemi agentici più efficaci all'interno di uno specifico spazio di ricerca, basandosi su una funzione di valutazione. La definizione dello spazio di ricerca è cruciale poiché determina quali sistemi agentici possono essere rappresentati e, quindi, scoperti durante il processo di ADAS. Questo spazio funge da confine, delimitando ciò che è possibile esplorare e ottimizzare.   Un esempio di implementazione di ADAS è PromptBreeder, un sistema che si concentra esclusivamente sulla mutazione dei prompt testuali utilizzati da un agente, lasciando inalterati altri componenti come il flusso di controllo. In tal modo, lo spazio di ricerca di PromptBreeder è limitato: non permette di esplorare agenti che possano operare con un flusso di controllo diverso da quello predefinito. Questo tipo di vincolo implica che l'innovazione si limita ai prompt, mentre altre variabili rimangono fisse.   Parallelamente, l'attenzione è stata rivolta anche ad altri spazi di ricerca più complessi, come le strutture grafiche e le reti feed-forward, che offrono una gamma più ampia di possibilità rispetto a spazi più specifici come quello di PromptBreeder. La scelta dello spazio di ricerca, dunque, non è un dettaglio secondario, ma piuttosto una decisione strategica che determina il potenziale di scoperta e sviluppo dei sistemi agentici stessi.   L'algoritmo di ricerca viene utilizzato per determinare come gli algoritmi ADAS esplorano lo spazio delle soluzioni possibili. Questi spazi di ricerca possono essere molto ampi o, in alcuni casi, infiniti, rendendo cruciale trovare un equilibrio tra due approcci distinti: l'esplorazione e lo sfruttamento. L'esplorazione consiste nell'individuare nuove soluzioni che potrebbero rivelarsi promettenti, mentre lo sfruttamento comporta l'uso delle migliori soluzioni già identificate. Il rischio, tuttavia, è quello di concentrarsi troppo sulle soluzioni già note, finendo intrappolati in ottimi locali, cioè in risultati che, pur essendo buoni, potrebbero non essere i migliori possibili su scala più ampia.   Alcuni metodi attuali utilizzano l'apprendimento per rinforzo per affrontare questa sfida. L'apprendimento per rinforzo è una tecnica in cui un agente apprende comportamenti ottimali attraverso l'interazione con l'ambiente e il feedback ricevuto sotto forma di ricompense o punizioni. Altri approcci, come l'algoritmo usato da PromptBreeder, adottano una strategia iterativa per generare continuamente nuove soluzioni. L'obiettivo è garantire che l'algoritmo sia in grado di individuare rapidamente sistemi altamente performanti, cioè in grado di svolgere i loro compiti in maniera molto efficiente, senza però trascurare la possibilità di scoprire altre soluzioni che potrebbero essere ancora più efficaci.   Infine, la funzione di valutazione definisce i criteri utilizzati per misurare le prestazioni di un agente. A seconda del contesto applicativo, possono essere presi in considerazione diversi obiettivi, come l'efficienza operativa, i costi associati, la velocità di esecuzione (latenza) o gli aspetti legati alla sicurezza. Un esempio comune di applicazione della funzione di valutazione è la misurazione della performance di un agente su dati nuovi e non ancora analizzati. In questo caso, si utilizza spesso il calcolo del tasso di accuratezza su un set di dati di convalida. Questo approccio è largamente impiegato nelle ricerche e negli studi esistenti. Pertanto, la funzione di valutazione assume un ruolo cruciale, in quanto guida l'intero processo di ottimizzazione, consentendo di confrontare le varie soluzioni ottenute rispetto agli obiettivi prefissati.   Una possibilità ancora poco esplorata ma promettente nel campo delle configurazioni per lo spazio di ricerca riguarda la definizione completa di un sistema agentico attraverso il codice, accompagnata dall'implementazione di un meta-agente in grado di programmare automaticamente agenti più efficaci. Questo approccio si basa su uno spazio di ricerca che utilizza il codice come fondamento, permettendo di scoprire qualsiasi possibile componente di base, come istruzioni di programmazione, utilizzo di strumenti o strutture per controllare il flusso delle operazioni. Inoltre, consente di combinare questi elementi in molteplici modi. Uno spazio di ricerca di questo tipo offre una maggiore trasparenza nella progettazione degli agenti, poiché il codice è generalmente leggibile, facilitando l'individuazione e la correzione degli errori e contribuendo a migliorare la sicurezza complessiva dei sistemi di intelligenza artificiale.   Rispetto a spazi di ricerca che si basano su reti o grafi, un ambiente di ricerca codificato permette di costruire più agevolmente su progressi tecnologici già esistenti. Per esempio, risulta possibile investigare all'interno di framework open-source dedicati agli agenti e sfruttare blocchi di codice già sviluppati. Inoltre, poiché i modelli di linguaggio hanno dimostrato una certa competenza nella programmazione, l'utilizzo di uno spazio di ricerca basato sul codice permette di sfruttare questa abilità durante il processo di esplorazione.   Algoritmo Meta Agent Search per la creazione iterativa e validazione di agenti Il Meta Agent Search è un algoritmo sviluppato con l'obiettivo di individuare e creare agenti all'interno dello spazio del codice. L'approccio centrale di questo algoritmo prevede l'impiego di modelli fondazionali, chiamati meta-agenti, che attraverso un processo iterativo sviluppano nuovi agenti utilizzando un archivio in continuo aggiornamento basato sulle scoperte precedenti. In linea teorica, il meta-agente potrebbe programmare qualsiasi sistema agentico partendo completamente da zero, ma questa strategia risulta inefficiente dal punto di vista pratico.   Per rendere il processo più efficace, al meta-agente viene fornito un insieme di funzioni di base che facilitano il suo lavoro. Queste funzioni comprendono, ad esempio, API che consentono di interrogare i modelli fondazionali o altri strumenti già disponibili. Viene quindi utilizzato un framework semplice e contenuto in meno di 100 righe di codice, che mette a disposizione del meta-agente queste funzioni essenziali, tra cui la capacità di formulare e formattare richieste ai modelli fondazionali.   In tal modo, il compito del meta-agente viene semplificato, concentrandosi principalmente sullo sviluppo di una funzione di elaborazione che definisce un nuovo sistema agentico. Questa funzione, simile a quanto avviene nell'approccio FunSearch , riceve informazioni relative al compito da eseguire e genera la risposta appropriata dell'agente in relazione a quel compito.   Il Meta Agent Search ha come scopo principale quello di permettere al meta-agente di creare nuovi agenti in modo iterativo. Questo processo si basa su principi simili ad altri algoritmi definiti di "open-endedness", i quali fanno affidamento su concetti come la novità e l'interesse. L'obiettivo è favorire l'esplorazione di agenti che risultino innovativi o utili, prendendo spunto dalle scoperte precedenti. Durante questo processo, il meta-agente utilizza un meccanismo di auto-riflessione che consente due cicli di miglioramento, sia per quanto riguarda la novità dell'agente proposto, sia per quanto riguarda la correttezza della proposta stessa. Se si verificano errori durante l'esecuzione del codice, il sistema prevede la possibilità di effettuare fino a tre ulteriori perfezionamenti.   Dopo la creazione di un nuovo agente, questo viene valutato utilizzando dati di validazione pertinenti al dominio di applicazione. Le prestazioni dell'agente vengono misurate attraverso diverse metriche, come il tasso di successo o il punteggio F1, che è una misura statistica che combina la precisione (la capacità di un modello di identificare correttamente esempi positivi) e il richiamo (la capacità di catturare tutti gli esempi positivi disponibili). Per garantire la solidità delle prestazioni, viene inoltre calcolato un intervallo di confidenza bootstrap al 95%, una tecnica statistica che permette di stimare la variabilità delle prestazioni stimate. L'agente, insieme alle sue metriche di valutazione, viene quindi aggiunto all'archivio esistente, e il processo continua iterativamente, basandosi su questo archivio aggiornato, fino a raggiungere il numero massimo di iterazioni prestabilito.   Benchmark e prestazioni: Come gli agenti autonomi superano i modelli manuali La ricerca di Shengran Hu e collaboratori ha dimostrato come Meta Agent Search sia in grado di identificare nuovi agenti in grado di superare le prestazioni di quelli più avanzati progettati manualmente. Questo risultato è stato ottenuto all'interno della sfida denominata Abstraction and Reasoning Corpus (ARC), proposta da François Chollet nel 2019. L'ARC è stata concepita per valutare l'intelligenza artificiale generale, cioè la capacità di un sistema di apprendere e applicare nuove competenze in modo efficiente, piuttosto che limitarsi a eseguire compiti predefiniti.   Le domande dell'ARC sono progettate per mettere alla prova diverse capacità, tra cui la capacità di riconoscere schemi visivi di input-output rappresentati su griglie, imparare una regola di trasformazione di questi schemi a partire dagli esempi forniti e prevedere il pattern di output della griglia sulla base di una griglia di input. Ogni domanda dell'ARC è costruita in modo da presentare una regola di trasformazione unica, il che richiede che l'intelligenza artificiale sia in grado di apprendere queste regole con l'uso di pochi esempi, dimostrando una certa versatilità e capacità di adattamento. Le abilità necessarie includono, ad esempio, la capacità di contare numeri, comprendere geometrie semplici e analizzare le relazioni topologiche tra gli elementi della griglia.   Nel contesto sperimentale, come suggerito dalla pratica comune descritta da Greenblatt nel 2024, non si richiede all'agente di fornire direttamente una risposta, ma di scrivere codice che esegua la trasformazione richiesta. All'interno del framework sperimentale sono forniti strumenti per valutare il codice generato. Dato che l'ARC rappresenta un compito particolarmente complesso per i moderni sistemi di intelligenza artificiale, è stata selezionata una serie di dati ridotti, concentrandosi su domande con griglie di dimensioni pari o inferiori a 5x5, provenienti dal "Public Training Set (Easy)". Sono stati creati un set di validazione e un set di test, contenenti rispettivamente 20 e 60 domande, utilizzati per la fase di addestramento e quella di valutazione del sistema. Per garantire risultati più stabili e ridurre la variabilità dovuta al campionamento casuale delle funzioni di modello, la precisione dell'agente viene valutata ripetendo i test cinque volte. Gli agenti scoperti sono infine sottoposti a una valutazione finale utilizzando un set di test indipendente.   Il processo di ricerca del Meta Agent Search si articola in 25 iterazioni. In ogni iterazione, GPT-4 viene utilizzato come meta agente per guidare la scoperta di nuovi agenti, mentre GPT-3.5 viene impiegato per valutare gli agenti scoperti e confrontarli con i risultati ottenuti dagli agenti di riferimento (baseline), con l'obiettivo di ridurre i costi computazionali mantenendo al contempo un'elevata qualità della valutazione.   Confronto tra agenti avanzati e tecniche di risoluzione di problemi complessi Sono stati confrontati cinque agenti avanzati progettati manualmente, rappresentanti lo stato dell'arte nella risoluzione di problemi complessi. Il primo di questi è il Chain-of-Thought (COT), introdotto da Wei e colleghi nel 2022, il quale istruisce l'agente a fornire una spiegazione del processo di ragionamento prima di arrivare alla risposta finale, facilitando così la risoluzione dei problemi attraverso passaggi intermedi. Il secondo agente è il Self-Consistency con Chain-of-Thought (COT-SC), proposto da Wang e collaboratori nel 2023, che genera risposte parallele tramite COT per poi combinare queste diverse risposte al fine di ottenere una soluzione più precisa. Il terzo agente è il Self-Refine, sviluppato da Madaan e Shinn nel 2024, che permette all'agente di riflettere iterativamente sugli errori compiuti nelle risposte precedenti per correggerli progressivamente. Un altro approccio è quello del LLM-Debate, presentato da Du nel 2023, in cui diversi modelli di linguaggio (LLM) vengono messi a confronto per dibattere tra loro, sfruttando la diversità di prospettive per ottenere risposte più solide. Infine, viene considerato l'approccio Quality-Diversity, una versione semplificata dell'Intelligent Go-Explore, proposto da Lu nel 2024, che genera e combina risposte diverse per esplorare in modo più efficace le soluzioni possibili. Tutti questi metodi sono stati utilizzati come base per il processo di ricerca del Meta Agent Search.   Approccio ADAS e stepping stones ottimizzano la progettazione degli agenti con Meta Agent Search I risultati mostrano che Meta Agent Search scopre in modo progressivo ed efficace agenti che superano le prestazioni delle attuali soluzioni progettate manualmente. Come evidenziato in precedenti studi sugli algoritmi genetici di intelligenza artificiale, Meta Agent Search innova basandosi su un archivio in continua crescita di precedenti "stepping stones" (ovvero idee o soluzioni parziali che fungono da base per sviluppi successivi). Un esempio significativo emerge nell'iterazione 3, quando viene utilizzato un modello che impiega molteplici "chain of thought" (sequenze di ragionamenti) per generare risposte possibili, affinarle e poi combinare le migliori soluzioni. Questo approccio diventa una base cruciale per i progetti successivi. Inoltre, il miglior agente scoperto mostra un meccanismo complesso di feedback che permette di perfezionare le risposte in modo più efficace. L'osservazione attenta del processo di ricerca rivela che questo sofisticato meccanismo di feedback non è apparso improvvisamente, ma è stato il risultato dell'introduzione graduale di idee, come l'integrazione di feedback diversificato, la valutazione delle caratteristiche specifiche (efficienza e semplicità) tramite esperti e la simulazione di feedback simile a quello umano, emerse nelle iterazioni 5, 11 e 12. Il meccanismo finale rappresenta un'innovazione che combina questi elementi, simile al concetto di crossover nell'evoluzione attraverso modelli di linguaggio di grandi dimensioni. I risultati complessivi evidenziano il potenziale dell'approccio ADAS e l'efficacia di Meta Agent Search nel trovare agenti che superano le soluzioni progettate manualmente e nell'inventare nuovi schemi di progettazione attraverso l'innovazione e la combinazione di diverse "stepping stones".   Come Meta Agent Search potenzia la comprensione del testo e le abilità matematiche Sono stati effettuati test sull'algoritmo Meta Agent Search utilizzando quattro benchmark ampiamente riconosciuti: DROP (Dua et al., 2019) per la valutazione della comprensione del testo; MGSM (Shi et al., 2023) per la misurazione delle abilità matematiche in contesti multilingue; MMLU (Hendrycks et al., 2021) per la risoluzione di problemi multi-task; e GPQA (Rein et al., 2023) per la gestione di domande complesse a livello universitario avanzato in ambito scientifico. Ogni test è stato condotto separatamente per ciascun dominio, e l'algoritmo Meta Agent Search è stato eseguito per 30 iterazioni. Per l'agente meta è stato utilizzato GPT-4 (OpenAI, 2024), mentre gli agenti scoperti e i modelli di riferimento sono stati valutati con GPT-3.5 (OpenAI, 2022). Poiché i domini esaminati richiedono elevate capacità di ragionamento, sono stati inclusi due modelli di riferimento aggiuntivi focalizzati specificamente sul miglioramento delle abilità di ragionamento degli agenti, per offrire un confronto più completo. Il primo modello, Step-back Abstraction (Zheng et al., 2023), istruisce gli agenti a riflettere sui principi sottostanti nella risoluzione dei compiti, favorendo un ragionamento più profondo. Il secondo modello, Role Assignment, assegna ruoli distinti ai modelli fondazionali (FMs), come suggerito da Xu et al. (2023), al fine di ottenere risposte di qualità superiore.   I risultati ottenuti in vari ambiti indicano che Meta Agent Search è capace di individuare agenti che superano in prestazioni quelli sviluppati manualmente. Questo è particolarmente evidente nei settori della comprensione del testo e della matematica, dove sono stati osservati significativi miglioramenti. In particolare, le metriche F1, che misurano la precisione e la completezza delle risposte in contesti come il linguaggio naturale, hanno registrato un incremento di 13.6%, mentre i tassi di accuratezza nei problemi matematici sono aumentati del 14.4%.   Nonostante l'algoritmo superi i modelli di riferimento anche nei domini multi-task, cioè quelli che richiedono la gestione simultanea di compiti diversi, e in quelli scientifici, il divario di miglioramento è più ridotto. Questo potrebbe essere dovuto alla complessità delle domande in questi settori, dove le informazioni presenti nei modelli di base (chiamati modelli fondazionali) non sembrano essere sufficienti per risolvere completamente i problemi. Di conseguenza, l'ottimizzazione dei sistemi agentici porta solo a miglioramenti limitati. Tuttavia, si prevede che con il progresso di questi modelli fondazionali, questa limitazione tenderà a diminuire.   Al contrario, nei campi della comprensione del testo e della matematica, i modelli già possiedono le conoscenze necessarie per affrontare le problematiche poste. Qui, gli errori sono per lo più dovuti a fenomeni come le allucinazioni, ossia risposte che appaiono plausibili ma sono errate, o a semplici errori di calcolo. Tali errori possono essere significativamente ridotti attraverso l'impiego di sistemi agentici ben strutturati, come quelli individuati da Meta Agent Search.   In generale, i risultati ottenuti dimostrano l'efficacia dell'algoritmo nella selezione di agenti specializzati per specifici domini, con la potenzialità di ridurre l'impegno umano necessario nella creazione di agenti sempre più adattati a una vasta gamma di applicazioni.   Per dimostrare la capacità di generalizzazione dei blocchi costruttivi e dei modelli progettuali creati, sono stati eseguiti esperimenti riguardanti la trasferibilità degli agenti scoperti. Inizialmente, si è esaminata la trasferibilità tra diversi modelli fondazionali. Gli agenti individuati con il modello GPT-3.5 sono stati trasferiti ad altri modelli fondazionali per valutare se gli agenti, trovati utilizzando un determinato modello, fossero in grado di generalizzare anche in altri contesti. A tal fine, sono stati scelti i tre agenti con le migliori prestazioni, misurate in termini di accuratezza sull'ARC utilizzando GPT-3.5, e successivamente trasferiti a tre modelli ampiamente diffusi: Claude-Haiku, GPT-4 e Claude-Sonnet. È stato applicato lo stesso metodo di valutazione utilizzato per i test su ARC e MGSM. È emerso che gli agenti scoperti superano costantemente quelli progettati manualmente, con un margine considerevole. Tra i modelli testati, Claude-Sonnet ha evidenziato le prestazioni migliori, consentendo al miglior agente di raggiungere un'accuratezza vicina al 50% su ARC.   Successivamente, è stata valutata la trasferibilità tra differenti domini. Gli agenti scoperti nel dominio MGSM, specializzato in matematica, sono stati trasferiti ad altri domini matematici per verificare se fossero in grado di generalizzare anche in contesti diversi. I tre agenti con le migliori prestazioni nel dominio MGSM sono stati trasferiti a quattro domini matematici popolari: GSM8K, GSM-Hard, SVAMP e ASDiv, oltre che a tre domini non matematici. Anche in questo caso, le prestazioni degli agenti sono risultate superiori rispetto ai modelli di riferimento. In particolare, è stato osservato un miglioramento dell'accuratezza del 25,9% su GSM8K e del 13,2% su GSM-Hard rispetto ai modelli standard. Inoltre, è stato sorprendentemente rilevato che gli agenti scoperti nel dominio matematico possono essere efficacemente trasferiti anche a domini non matematici, come la comprensione del testo e i compiti multi-task, dove hanno ottenuto prestazioni superiori o comparabili a quelle degli agenti progettati manualmente. Questi risultati indicano che Meta Agent Search è capace di identificare schemi di progettazione e sistemi agentici che sono adattabili a diversi contesti.   Meta Agent Search e l'importanza della sandboxing per la sicurezza AI Quando si intraprendono ricerche che coinvolgono la generazione di codice tramite modelli di intelligenza artificiale, come nel caso del Meta Agent Search, è fondamentale valutare attentamente le implicazioni legate alla sicurezza. Sebbene nelle configurazioni attuali, con l'uso dei modelli di base, sia improbabile che il codice generato possa eseguire azioni palesemente dannose, i rischi potenziali esistono comunque. Questi rischi possono derivare dalle limitazioni intrinseche nelle capacità dei modelli o da problemi di allineamento degli obiettivi tra ciò che il modello intende fare e ciò che effettivamente realizza. Per questo motivo, l'utilizzo di ambienti di prova isolati, o "sandbox", è altamente consigliato. Questi ambienti protetti permettono di eseguire il codice generato dai modelli in modo sicuro, prevenendo potenziali danni involontari.   L'avanzamento della ricerca su sistemi di intelligenza artificiale sempre più potenti porta inevitabilmente a riflettere sull'opportunità di spingere ulteriormente i limiti delle capacità dell'IA. In particolare, l'idea di sviluppare Sistemi Agentici Automatizzati (ADAS) ha suscitato interesse per la possibilità che ciò possa accelerare la creazione di un'Intelligenza Artificiale Generale (AGI), rispetto agli approcci manuali attualmente in uso. Questo tema ha alimentato un vivace dibattito tra accademici ed esperti del settore e, pur non essendo l'obiettivo principale dello studio condotto da Shengran Hu e collaboratori, pone interrogativi fondamentali sull'etica e la sicurezza nello sviluppo dell'intelligenza artificiale.   In merito agli ADAS, è emerso che con l'accesso alle API dei modelli di base più avanzati, è possibile creare algoritmi altamente efficaci senza la necessità di hardware costoso, come le GPU. Questa scoperta è di grande importanza per la comunità scientifica, poiché mette in luce la semplicità con cui tali algoritmi possono essere sviluppati e il potenziale impatto che ciò potrebbe avere sulla diffusione della tecnologia. La pubblicazione di queste scoperte è generalmente considerata positiva, poiché incoraggia ulteriori studi e sperimentazioni in quest'ambito.   Inoltre, la diffusione di queste conoscenze potrebbe stimolare la ricerca verso lo sviluppo di ADAS sicuri. La creazione di algoritmi che, pur svolgendo compiti complessi, non rischino di generare codice pericoloso o dannoso è una priorità cruciale. In tal senso, un approccio di ricerca aperta, che si concentri sulla sicurezza degli ADAS, potrebbe rappresentare una strategia vincente per garantire che lo sviluppo dell'IA rimanga sicuro e controllato. Una direzione promettente è quella di integrare nei processi di addestramento dei modelli, come nel caso di Meta Agent Search, delle richieste esplicite affinché si comportino in modo sicuro, creando solo agenti utili, onesti e privi di intenti dannosi.   Un ulteriore passo in questa direzione è rappresentato dall'adozione di concetti come l'Intelligenza Artificiale Costituzionale. Questo approccio prevede l'introduzione di regole e vincoli etici direttamente nel comportamento dei sistemi durante il loro sviluppo, garantendo che operino entro limiti etici ben definiti. Tale integrazione di principi etici potrebbe essere la chiave per assicurare che, man mano che l'intelligenza artificiale continua a evolversi, essa rimanga un alleato affidabile e sicuro per l'umanità.   Conclusioni L'Automated Design of Agentic Systems (ADAS) rappresenta una svolta cruciale nell'evoluzione dell'intelligenza artificiale, segnalando un passaggio da un approccio manuale e altamente specializzato a uno più automatizzato e scalabile. Questa transizione non solo ha implicazioni tecniche, ma porta con sé profonde conseguenze strategiche per le aziende. Se da un lato l'ADAS promette di accelerare significativamente la capacità di innovazione e adattamento delle organizzazioni, dall'altro introduce nuove sfide in termini di governance, sicurezza e gestione del cambiamento.   In primo luogo, l'automazione della progettazione dei sistemi agentici potrebbe trasformare radicalmente il panorama competitivo. Le imprese che sapranno integrare ADAS nei loro processi di innovazione avranno un vantaggio significativo, potendo sviluppare soluzioni altamente personalizzate e più rapidamente adattabili ai cambiamenti del mercato. Tuttavia, questa automazione comporta una delega crescente delle decisioni creative e strategiche a sistemi che, per quanto avanzati, operano secondo logiche spesso opache e difficili da comprendere appieno. La trasparenza e la spiegabilità dei risultati prodotti da questi agenti diventano quindi fondamentali per garantire che le decisioni aziendali siano basate su principi condivisi e non su processi che sfuggono al controllo umano.   In secondo luogo, l'introduzione di ADAS richiederà alle aziende di ripensare il loro approccio alla gestione dei rischi e alla sicurezza. I sistemi agentici, soprattutto quelli creati in maniera autonoma, potrebbero comportare rischi imprevedibili se non adeguatamente monitorati e testati in ambienti sicuri. L'adozione di sandboxing, come suggerito nella ricerca, diventerà una pratica essenziale non solo per prevenire danni accidentali, ma anche per proteggere le aziende da potenziali minacce alla sicurezza informatica. Le organizzazioni dovranno investire in infrastrutture e competenze che consentano di gestire queste nuove tecnologie in modo sicuro e controllato.   Un'altra considerazione chiave riguarda la governance e l'etica. Con l'aumento dell'autonomia dei sistemi agentici, le aziende dovranno affrontare nuove questioni etiche, soprattutto in merito alla responsabilità delle decisioni prese da questi agenti. La creazione di un quadro etico robusto, magari ispirato ai principi dell'Intelligenza Artificiale Costituzionale, sarà cruciale per garantire che l'automazione non porti a esiti indesiderati o inaccettabili dal punto di vista sociale. Le imprese dovranno sviluppare politiche che bilancino l'efficienza e l'innovazione con la responsabilità sociale e il rispetto delle normative.   Infine, l'implementazione di ADAS richiederà un cambiamento culturale all'interno delle organizzazioni. Le competenze richieste per gestire questi sistemi automatizzati differiscono da quelle tradizionali, richiedendo una maggiore collaborazione tra i dipartimenti tecnici e quelli strategici. Le aziende dovranno investire in formazione e sviluppo delle competenze, non solo per i loro team IT, ma anche per i leader aziendali, affinché possano comprendere le implicazioni strategiche delle tecnologie emergenti e guidare il cambiamento in modo efficace.   In sintesi, l'ADAS non rappresenta solo una nuova frontiera tecnologica, ma una sfida multidimensionale che richiede alle imprese di ripensare il proprio approccio all'innovazione, alla sicurezza e alla governance. L'adozione di questi sistemi può portare enormi vantaggi competitivi, ma solo se gestita con una visione chiara e una strategia ben articolata, che tenga conto delle complessità etiche, operative e culturali che accompagnano l'automazione avanzata.

In un recente studio intitolato " The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery ", i ricercatori Chris Lu, Cong Lu, Robert Tjarko Lange, Jakob Foerster, Jeff Clune e David Ha, provenienti da istituzioni come Sakana AI, l'Università di Oxford, l'Università della British Columbia e il Vector Institute, presentano un quadro innovativo volto all'automazione completa della ricerca scientifica.   Uno dei sogni più ambiziosi nel campo dell'intelligenza artificiale è quello di sviluppare agenti capaci di condurre ricerche scientifiche in modo autonomo, spingendo così i confini della conoscenza. Oggi, i modelli avanzati di intelligenza artificiale sono già utilizzati per assistere gli scienziati in molteplici compiti, come la generazione di idee, la programmazione e la previsione dei risultati. Tuttavia, il loro ruolo è ancora principalmente di supporto, con un impatto diretto limitato sul processo di scoperta scientifica.   A colmare questo divario emerge The AI Scientist, un sistema innovativo progettato per permettere ai modelli linguistici di nuova generazione di condurre attività di ricerca in completa autonomia, fino alla condivisione dei risultati. Non più semplici assistenti, questi agenti diventano veri protagonisti del processo scientifico, generando conoscenza senza la necessità dell'intervento umano.   Questo sistema è capace di sviluppare idee di ricerca originali, scrivere codice per eseguire esperimenti, analizzare e visualizzare i risultati, e redigere articoli scientifici per documentare le scoperte. Ancora più sorprendente, The AI Scientist è in grado di simulare un processo di revisione, valutando la qualità del lavoro prodotto. Questo ciclo di scoperta può ripetersi indefinitamente, creando un flusso continuo di nuove idee che vanno ad arricchire un archivio in costante evoluzione, replicando così il modus operandi della comunità scientifica umana.   L'introduzione di tecnologie come "The AI Scientist" in un contesto aziendale comporterebbe una trasformazione profonda del ruolo di scienziati e ingegneri all'interno della R&D aziendale. Questi professionisti potrebbero infatti orientarsi maggiormente verso la supervisione strategica, piuttosto che sull'operatività quotidiana. Questo cambiamento alleggerirebbe il carico di lavoro operativo dei dipartimenti R&D, consentendo loro di concentrarsi su questioni più complesse e strategiche, come la definizione delle priorità di ricerca e l'integrazione delle innovazioni nel contesto aziendale. Tuttavia, una sfida importante potrebbe derivare dalla potenziale iperproduzione di idee, che rischierebbe di diventare dispersiva se non adeguatamente allineata alla strategia complessiva dell'azienda. Pertanto, la qualità e la pertinenza delle scoperte, insieme alla gestione di un notevole volume di output, diventano fattori determinanti.   Dal punto di vista operativo, l'integrazione di intelligenze artificiali autonome all'interno del reparto R&D aziendale potrebbe portare a una riduzione significativa dei costi e a una maggiore velocità nel lancio dei prodotti sul mercato. Tuttavia, questo richiederebbe anche una riorganizzazione delle competenze interne e l'introduzione di nuove figure professionali, come specialisti in intelligenza artificiale. Inoltre, i dipartimenti R&D dovrebbero sviluppare capacità avanzate per monitorare e gestire i rischi legati a scoperte che potrebbero rivelarsi pericolose o di difficile interpretazione. The AI Scientist e la nuova frontiera della ricerca scientifica automatizzata Il metodo scientifico moderno è stato riconosciuto come una delle principali conquiste dell'Illuminismo. Questo processo richiede che un ricercatore raccolga informazioni di base, formuli ipotesi plausibili, sviluppi un piano per testare tali ipotesi, raccolga dati per verificarle e, infine, valuti e comunichi i risultati ottenuti. Una volta completato, il manoscritto che descrive questo lavoro viene sottoposto a revisione da parte di altri esperti del settore e, se necessario, viene ulteriormente migliorato. Questo iter ha permesso l'avanzamento di numerose scoperte scientifiche e tecnologiche, che hanno avuto un impatto positivo sulla vita umana. Tuttavia, tale ciclo è limitato dalla creatività, dalle conoscenze e dal tempo disponibile dei ricercatori.   Nel contesto dell'intelligenza artificiale, alcuni studiosi hanno ipotizzato la possibilità di automatizzare questo processo di ricerca scientifica, utilizzando l'AI stessa. Nonostante i recenti progressi nei modelli di base, che hanno dimostrato notevoli capacità in vari ambiti, l'AI è riuscita fino ad ora solo a velocizzare specifiche fasi del processo di ricerca. Alcuni esempi includono la stesura di manoscritti scientifici, la generazione di nuove idee o l'assistenza alla programmazione. Tuttavia, non è ancora stata raggiunta la possibilità di completare progetti di ricerca complessi senza la supervisione o l'intervento diretto di ricercatori umani.   Le strategie tradizionali per automatizzare la ricerca scientifica si sono basate su una delimitazione rigida degli spazi di indagine, imponendo confini ben definiti entro i quali le scoperte potevano essere fatte. Ciò ha comportato la necessità di un sostanziale contributo da parte di esperti umani per progettare tali spazi di ricerca. In alcuni campi, come la scoperta di nuovi materiali o la biologia sintetica, sono stati raggiunti significativi risultati attraverso questo approccio. Tuttavia, tali progressi sono stati possibili solo perché l'esplorazione è stata limitata a domini ben conosciuti e caratterizzati, il che ha permesso avanzamenti mirati, ma al contempo ha ridotto la possibilità di fare scoperte più ampie. Altre fasi cruciali del processo scientifico, come la redazione del manoscritto, rimangono ancora non completamente automatizzate.   Anche nel campo del machine learning, l'automazione della ricerca si è concentrata principalmente su aspetti specifici come la ricerca di iperparametri, cioè quei parametri che influenzano il comportamento di un modello di apprendimento automatico, o la scoperta di nuove architetture algoritmiche. Questi approcci hanno ottenuto successi entro spazi di ricerca ben definiti e progettati per ottenere risultati specifici.   Lo studio condotto da Chris Lu e collaboratori presenta una pipeline completamente automatizzata e scalabile per la generazione di articoli scientifici. Questa innovativa tecnologia sfrutta i recenti avanzamenti nei modelli di base per permettere la generazione end-to-end di articoli, partendo da un ampio orientamento di ricerca e da una semplice base di codice iniziale. The AI Scientist è in grado di gestire autonomamente l'intero processo di ricerca scientifica, che comprende la generazione di nuove idee, la ricerca di riferimenti bibliografici, la pianificazione e l'iterazione di esperimenti, la scrittura del manoscritto e anche la revisione paritaria. Questa automazione consente di produrre articoli scientifici a un costo molto basso, intorno ai 15 dollari per articolo. Inoltre, il sistema funziona in un ciclo continuo, sfruttando le scoperte scientifiche già realizzate per migliorare le idee delle ricerche successive, accelerando così il lungo processo della ricerca scientifica. Questa pipeline automatizzata rappresenta un passo importante verso l'utilizzo delle sempre maggiori risorse computazionali per affrontare le principali sfide scientifiche del XXI secolo. Anche se l'attenzione principale dello studio è rivolta alle applicazioni nel campo del Machine Learning, il metodo può essere esteso ad altre discipline come la biologia e la fisica, a condizione che siano presenti sistemi in grado di eseguire esperimenti in maniera automatizzata.   The AI Scientist utilizza tecniche avanzate come il chain-of-thought, che permette di suddividere il ragionamento in una catena di pensieri collegati per una maggiore coerenza decisionale, e la self-reflection, che implica una riflessione interna sui processi per migliorarli in modo autonomo. Questi strumenti permettono al sistema di formulare ipotesi scientifiche e pianificare esperimenti per testarle in maniera autonoma. Successivamente, grazie all'integrazione con l'assistente alla programmazione di ultima generazione Aider, il sistema apporta modifiche al codice necessario per condurre gli esperimenti e raccoglie i risultati ottenuti. Questi risultati vengono poi utilizzati per redigere un articolo scientifico. Il ciclo si chiude con un processo di revisione automatizzata degli articoli, basato sulle linee guida delle principali conferenze nel campo del machine learning. Le idee completate e il feedback dei revisori vengono integrati nell'archivio delle scoperte scientifiche del sistema, consentendo così un continuo miglioramento. Gli articoli generati e gli esperimenti condotti risultano interpretabili anche per i ricercatori umani, i quali possono trarre vantaggio dalle conoscenze acquisite tramite questo processo automatizzato.   LLMs come strumenti avanzati per l'automazione del linguaggio e della scrittura di codice I modelli di linguaggio di grandi dimensioni autoregressivi (LLMs) rappresentano uno strumento avanzato per la generazione automatica di testo. Questi modelli apprendono a completare sequenze testuali prevedendo la probabilità di un nuovo elemento (detto token, simile a una parola) sulla base dei token già generati. Durante la fase di test, il modello genera le previsioni campionando nuovi token in base a questa probabilità. Grazie all'uso di vasti dataset e alla scalabilità dei modelli, gli LLMs non solo sono capaci di produrre testo coerente, ma dimostrano abilità vicine a quelle umane. Tra queste capacità rientrano la comprensione del senso comune, come descritto da studi precedenti, il ragionamento logico e la capacità di scrivere codice informatico.   Le applicazioni pratiche di questi modelli prevedono spesso l'integrazione all'interno di un framework per agenti. In tali framework, l'LLM può essere utilizzato per diverse operazioni. Ad esempio, può essere strutturato per rispondere a query linguistiche specifiche attraverso il prompting, un metodo in cui il modello viene esposto a esempi per migliorare le sue prestazioni. Un altro approccio consiste nel guidare il modello attraverso processi di ragionamento complessi, come avviene nel chain-of-thought, dove il modello sviluppa una catena di pensieri logici per risolvere un problema. Inoltre, esistono metodi per far sì che il modello migliori iterativamente i propri risultati, come avviene con la self-reflection, un processo in cui il modello riflette sui propri output e li perfeziona. Questi approcci sfruttano la capacità degli LLMs di apprendere in modo contestuale e ne migliorano le prestazioni, aumentando al contempo la loro robustezza e affidabilità.   Un esempio di applicazione concreta di questi concetti è Aider, un assistente per la programmazione basato su LLM. Questo framework open-source è stato progettato per assistere nella scrittura di codice, correggere errori o ristrutturare il codice esistente in una base di codice già avviata. Aider può utilizzare diversi modelli di linguaggio sottostanti e, con i modelli più avanzati, ha dimostrato un notevole successo nel risolvere problemi di programmazione reali. Nel benchmark SWE Bench, che raccoglie problemi reali da GitHub, Aider ha raggiunto un tasso di successo significativo, pari al 18,9%. Questo livello di affidabilità, insieme ad altre innovazioni, consente di automatizzare il processo di ricerca nel campo del machine learning in modo completo, senza necessità di intervento umano diretto.   Come funziona AI Scientist dalle idee alla sperimentazione fino alla scrittura The AI Scientist si sviluppa attraverso tre fasi principali: la generazione delle idee, l'iterazione sperimentale e la scrittura del documento scientifico. Dopo la redazione del documento, viene introdotta una fase di revisione, utilizzando un modello linguistico avanzato per valutare la qualità dell'elaborato prodotto.   1. Generazione delle idee . L'AI Scientist utilizza un processo per generare nuove idee di ricerca che si ispira al concetto di evoluzione e alla ricerca sull'apertura a nuove possibilità. Il metodo è basato su una crescita iterativa di un archivio di idee, dove i modelli di linguaggio svolgono il ruolo di "operatore di mutazione". Questo significa che tali modelli vengono utilizzati per creare variazioni e nuove direzioni di ricerca a partire da idee già esistenti. Ogni nuova idea viene descritta nei dettagli, accompagnata da un piano sperimentale per metterla in pratica e da una valutazione numerica in cui si autoassegnano punteggi relativi al grado di interesse, novità e fattibilità dell'idea stessa. Durante il processo, l'AI Scientist genera iterativamente nuove direzioni di ricerca, basandosi sulle idee archiviate e sui punteggi ottenuti dalle idee precedenti.   Per migliorare queste idee, si ricorre a una tecnica che coinvolge più fasi di ragionamento concatenato e di auto-riflessione. Questo aiuta a raffinare e sviluppare ogni idea in modo più completo. Dopo la generazione delle idee, viene effettuato un ulteriore filtraggio. In questa fase, il modello di linguaggio è collegato a risorse esterne, come l'API di Semantic Scholar e strumenti per l'accesso al web. Questo permette di eliminare le idee che risultano troppo simili a quelle già esistenti nella letteratura scientifica disponibile. In questo modo, il processo assicura la produzione di direzioni di ricerca originali e innovative.   2. Iterazione sperimentale . AI Scientist esegue gli esperimenti proposti e successivamente visualizza i risultati ottenuti, con l'obiettivo di facilitarne la successiva scrittura. In questo processo viene impiegato uno strumento chiamato Aider, il quale pianifica inizialmente una lista di esperimenti da condurre, per poi eseguirli in sequenza. Per rendere questa procedura più affidabile, in caso di errore o di timeout (ad esempio, quando gli esperimenti richiedono troppo tempo per essere completati), gli errori vengono restituiti ad Aider, che corregge il codice e tenta di rieseguire l'esperimento fino a quattro volte. Al termine di ciascun esperimento, Aider riceve i risultati e annota le osservazioni in uno stile simile a quello di un diario sperimentale. Attualmente, Aider opera solamente su testo, ma in versioni future potrebbe integrare anche visualizzazioni grafiche o altri tipi di dati. In base ai risultati ottenuti, Aider ripianifica e implementa l'esperimento successivo, ripetendo questo ciclo fino a cinque volte. Una volta conclusi gli esperimenti, Aider viene incaricato di modificare uno script di grafici in Python per generare figure da includere nell'articolo. L'AI Scientist annota ciò che ciascun grafico rappresenta, permettendo così ai grafici generati e agli appunti sperimentali di fornire tutte le informazioni necessarie per la stesura del documento. Durante tutte le fasi, Aider ha accesso allo storico delle esecuzioni precedenti.   In generale, i modelli di base forniti per i grafici e gli esperimenti sono piccoli file indipendenti. Tuttavia, l'AI Scientist spesso crea nuovi grafici e raccoglie metriche che non erano incluse nei modelli iniziali. Questa capacità di modificare il codice in modo arbitrario può talvolta portare a risultati inattesi.   3. Stesura dell'articolo . Il terzo stadio dell'AI Scientist prevede la redazione di un documento chiaro e conciso che illustri i progressi raggiunti, adottando uno stile simile a quello di un articolo da conferenza standard nel campo del machine learning, redatto in LaTeX. LaTeX è un sistema di preparazione di documenti ampiamente utilizzato in ambito accademico e scientifico per la sua capacità di gestire in modo efficace la composizione del testo e la formattazione complessa, particolarmente adatto a documenti che includono formule matematiche. Poiché la stesura di un buon documento in LaTeX può richiedere tempo anche ai ricercatori più esperti, vengono implementate alcune strategie per rendere questo processo più efficiente e affidabile.   Il primo passaggio consiste nella generazione del testo per ogni sezione del documento. Gli appunti registrati e i grafici vengono passati ad Aider, uno strumento incaricato di completare, passo dopo passo, una bozza di articolo seguendo un template di conferenza. Questo processo si svolge in un ordine prestabilito: introduzione, background, metodi, impostazione sperimentale, risultati, e infine conclusione. Ogni sezione già completata viene mantenuta come contesto per Aider, in modo che possa tenerne conto durante la scrittura delle sezioni successive. Vengono forniti brevi suggerimenti su cosa dovrebbe includere ciascuna sezione, ispirandosi alla guida "How to ML Paper", un popolare manuale su come scrivere articoli di apprendimento automatico. Inoltre, mentre viene redatta ogni sezione, viene eseguito un ciclo di auto-riflessione, secondo una metodologia descritta in un lavoro di Shinn e collaboratori del 2024, per migliorare la qualità del testo. In questa fase non vengono incluse citazioni, ad eccezione di uno schema per la sezione relativa ai lavori correlati, che sarà completata in una fase successiva.   Il secondo passaggio prevede la ricerca sul web delle fonti necessarie per le citazioni. In modo analogo alla generazione di idee, l'AI Scientist può effettuare fino a venti interrogazioni all'API di Semantic Scholar per trovare le fonti più rilevanti da confrontare e includere nella sezione dei lavori correlati. Questo processo consente all'AI Scientist di selezionare gli articoli che ritiene più pertinenti e di completare eventuali citazioni mancanti nelle altre sezioni del documento. Per ciascun articolo selezionato viene fornita una breve descrizione su come e dove inserire la citazione nel testo. Inoltre, i riferimenti bibliografici in formato bibtex vengono automaticamente aggiunti al file LaTeX per garantirne la correttezza.   Il terzo passaggio riguarda il raffinamento del testo. Dopo le prime due fasi, l'AI Scientist dispone di una bozza completa del documento, che però potrebbe risultare eccessivamente prolissa e ripetitiva. Per risolvere questo problema, viene eseguita un'ulteriore auto-riflessione sezione per sezione, con l'obiettivo di eliminare eventuali informazioni duplicate e rendere più fluido e diretto il flusso degli argomenti.   Infine, dopo che il template LaTeX è stato completamente riempito con tutti i risultati appropriati, questo viene passato a un compilatore LaTeX. Durante la compilazione, viene utilizzato un linter LaTeX, un software che controlla gli errori nel codice, e gli eventuali errori di compilazione vengono rimandati ad Aider affinché li corregga automaticamente.   Revisione scientifica automatizzata con GPT-4o risultati e confronto   Un componente chiave di una comunità scientifica efficace è il suo sistema di revisione, che ha l'obiettivo di valutare e migliorare la qualità degli articoli scientifici. Per riprodurre un simile processo utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni, è stato progettato un agente basato su GPT-4° con lo scopo di condurre revisioni di articoli seguendo le linee guida di revisione della conferenza Neural Information Processing Systems (NeurIPS). Questo agente di revisione è in grado di elaborare il testo grezzo dei manoscritti in formato PDF utilizzando la libreria di parsing PyMuPDF. L'output generato dal processo include punteggi numerici che valutano aspetti come solidità, presentazione, contributo scientifico, punteggio complessivo e livello di fiducia. Inoltre, vengono forniti elenchi di punti deboli e punti di forza del lavoro analizzato, insieme a una decisione preliminare binaria di accettazione o rifiuto del documento. Tali decisioni possono successivamente essere ricalibrate applicando una soglia basata sul punteggio del revisore.   Per analizzare le prestazioni del sistema di revisione automatica, sono state confrontate le decisioni generate automaticamente con i dati di riferimento relativi a 500 articoli scientifici presentati alla conferenza ICLR del 2022. L'ICLR, ovvero l'International Conference on Learning Representations, è un'importante conferenza internazionale nel campo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. I dati utilizzati per il confronto provengono dal dataset pubblico OpenReview, una piattaforma online che consente di gestire e consultare le revisioni e i feedback relativi agli articoli scientifici presentati a conferenze accademiche. Per rendere il processo decisionale più affidabile e preciso, sono state integrate diverse innovazioni recenti nel campo dei sistemi basati su LLM. Tra queste innovazioni, è stata inclusa la capacità del modello di riflettere su sé stesso, ossia una tecnica in cui il modello analizza e rivaluta le proprie risposte per migliorarle. Inoltre, sono stati presentati al modello esempi selezionati per guidare meglio le decisioni e si è adottata una tecnica chiamata "ensemble delle risposte". Quest'ultima consiste nel combinare più risposte diverse generate dal modello al fine di ottenere una decisione finale più accurata e rappresentativa, riducendo così la possibilità di errore o bias nel processo di revisione.   Utilizzando GPT-4o, il processo di revisione guidato dall'AI Scientist ha raggiunto un'accuratezza del 70%, grazie a cinque cicli di riflessione su sé stesso, cinque revisioni combinate e un esempio di revisione basato sulle linee guida dell'ICLR 2022. Successivamente, è stata eseguita una meta-review supportata da un LLM, in cui l'agente ha assunto il ruolo di "Area Chair", ovvero una figura responsabile di supervisionare e sintetizzare le decisioni di revisione. Sebbene questa accuratezza sia inferiore al 73% registrato dagli esseri umani in un esperimento di coerenza della NeurIPS 2021, il revisore automatico ha superato le prestazioni umane in termini di punteggio F1, che misura l'equilibrio tra precisione e sensibilità, ottenendo un valore di 0.57 rispetto a 0.49. Inoltre, ha raggiunto un livello comparabile agli esseri umani nell'AUC, una metrica che valuta la capacità di un modello di distinguere tra categorie diverse.   Il dataset di articoli ICLR 2022 preso in considerazione era altamente sbilanciato, contenendo molti più articoli respinti rispetto a quelli accettati. Quando il dataset è stato bilanciato, il processo di revisione dell'AI Scientist ha raggiunto un'accuratezza simile a quella umana, con valori molto vicini. Inoltre, il tasso di falsi negativi, ovvero il numero di articoli di alta qualità erroneamente respinti, è risultato essere significativamente inferiore rispetto al dato umano, mentre il tasso di falsi positivi, cioè articoli erroneamente accettati, era leggermente più alto, suggerendo margini di miglioramento futuri.   Le prestazioni del revisore automatico sono state ulteriormente esaminate attraverso un confronto tra la coerenza dei punteggi assegnati da revisori umani e quelli generati dal modello di linguaggio di grandi dimensioni. In particolare, è stata analizzata la correlazione tra i punteggi assegnati da coppie di revisori umani anonimi, selezionati in modo casuale, e la correlazione tra la media di questi punteggi umani e il punteggio generato dall'LLM. Per un campione di 500 articoli della conferenza ICLR 2022, è emerso che la correlazione tra i punteggi di due revisori umani è risultata inferiore rispetto a quella tra il punteggio generato dall'LLM e la media dei punteggi umani. Questo suggerisce che le revisioni generate dall'LLM non solo possono offrire un feedback utile, ma mostrano anche una maggiore allineamento con il punteggio medio umano rispetto a quanto accade tra i revisori umani stessi.   Il costo per ogni revisione generata varia tra 0.25 e 0.50 dollari in termini di costi API. Sono state confrontate anche le prestazioni di altri modelli di base, come Claude Sonnet 3.5 e GPT-4o-mini. Sebbene questi modelli offrano un approccio più economico, le loro prestazioni sono risultate sostanzialmente peggiori. Inoltre, nel caso di Sonnet 3.5, è stato necessario impostare una soglia molto più alta per ottenere risultati calibrati, a causa di un persistente bias verso giudizi eccessivamente ottimisti. Altri modelli come Llama 3.1 405B hanno mostrato difficoltà a seguire in modo coerente il formato richiesto per la revisione.   Sono stati confrontati diversi tipi di configurazioni di prompt per GPT-4o, scoprendo che sia la riflessione su sé stesso sia l'uso di un esempio di revisione aumentano significativamente l'accuratezza del revisore. Al contrario, l'uso dell'ensamble delle revisioni, pur non migliorando sostanzialmente le prestazioni, contribuisce a ridurre la variabilità nei risultati.   Limiti e potenzialità dell'AI Scientist nella modellazione della diffusione dei dati Prima di introdurre gli esperimenti e le metriche relative ai documenti generati da The AI Scientist, è utile esaminare un esempio concreto proveniente da una delle esecuzioni di questo sistema. Questo campione consente di evidenziare sia i punti di forza sia le limitazioni del sistema. Il documento preso in esame, intitolato "Adaptive Dual-Scale Denoising", è stato prodotto durante una fase in cui il sistema è stato incaricato di condurre una ricerca sul tema della modellazione della diffusione. Per questa attività è stata utilizzata una versione del modello Claude Sonnet 3.5, sviluppata da Anthropic nel 2024.   Idea Generata  L'idea proposta dal sistema AI Scientist si basa su un modello esistente e sulle scoperte già archiviate. Il concetto presentato nel documento selezionato è emerso durante la sesta iterazione dell'algoritmo e si pone l'obiettivo di migliorare la capacità dei modelli di diffusione di catturare sia la struttura globale che i dettagli locali di un dataset bidimensionale. Per raggiungere questo risultato, viene suggerita una modifica alla rete standard del denoiser, con l'introduzione di due rami distinti. Questa linea di ricerca è motivata dall'adozione sempre più crescente di tali modelli, ritenuti superiori rispetto ai precedenti modelli generativi, come gli autoencoder variazionali (VAEs) sviluppati da Kingma e Welling nel 2014 e le reti antagoniste generative (GANs) introdotte da Goodfellow e collaboratori nello stesso anno.   In aggiunta, il sistema AI Scientist ha elaborato un piano sperimentale dettagliato che include la modifica del codice proposto, il confronto con i modelli di base (baseline), l'utilizzo di metriche di valutazione specifiche e la creazione di grafici supplementari per l'analisi dei risultati. Come evidenziato dalla letteratura, i modelli LLMs possono presentare bias nelle loro valutazioni, come osservato da Zheng e colleghi nel 2024, che si manifestano spesso in una sovrastima del livello di interesse, fattibilità o originalità di un'idea. Il sistema ha identificato l'idea proposta come "novel" (nuova) dopo aver condotto una ricerca di articoli correlati tramite l'API di Semantic Scholar, suggerendo quindi che l'idea sia ritenuta originale.   Esperimenti generati  Viene visualizzata una differenza di codice generata in cui le eliminazioni sono evidenziate in rosso e le aggiunte in verde, riferite ai cambiamenti algoritmici sostanziali. Il codice prodotto rispecchia la descrizione sperimentale ed è corredato di commenti dettagliati. È possibile apportare modifiche al codice utilizzando i risultati di esperimenti intermedi per ottenere iterativamente scelte di design interessanti per la rete di pesi adattivi, come l'uso di una funzione LeakyReLU, che è una variante della funzione di attivazione ReLU (Rectified Linear Unit) che permette un piccolo flusso di informazioni anche per valori negativi dell'input. Un aspetto rilevante è che questa rete ha un'uscita ben controllata, garantita essere compresa tra 0 e 1. Inoltre, si osserva che l'uscita della rete è stata modificata per restituire i pesi adattivi, permettendo così la creazione di nuove visualizzazioni.   Documento generato  Il documento scientifico generato dall'intelligenza artificiale segue lo stile tipico di una pubblicazione presentata in una conferenza di machine learning, includendo tutte le sezioni standard, comprese visualizzazioni di dati e risultati sperimentali. Per quanto riguarda la descrizione matematica dell'algoritmo, questa è stata effettuata con precisione, introducendo una nuova notazione quando necessario. Anche il processo di addestramento è stato descritto in modo esatto, utilizzando i pacchetti LaTeX per la rappresentazione delle formule matematiche.   La parte sperimentale è stata trattata con grande attenzione ai dettagli: i valori dei parametri, i confronti con i modelli di riferimento e i dataset utilizzati sono elencati accuratamente. È stato verificato che i principali risultati numerici coincidano perfettamente con i log sperimentali. Nonostante i numeri nei log fossero riportati con molte cifre decimali, l'intelligenza artificiale ha scelto di arrotondarli a tre cifre decimali senza introdurre errori. Inoltre, è stato fatto un confronto accurato con i modelli di riferimento, ad esempio riportando una riduzione del 12,8% della divergenza KL su un dataset chiamato "dinosaur". La divergenza KL è una misura statistica utilizzata per confrontare due distribuzioni di probabilità; in questo caso, una riduzione indica che la distribuzione stimata dall'algoritmo si avvicina di più a quella reale rispetto al modello di riferimento.   Anche i risultati empirici sono notevoli: qualitativamente, i campioni generati dall'algoritmo mostrano un netto miglioramento rispetto al riferimento, con un numero inferiore di punti che si discostano significativamente dai dati reali. Dal punto di vista quantitativo, si registrano progressi nella divergenza KL approssimata tra la distribuzione reale e quella stimata. Inoltre, sono state create nuove visualizzazioni avanzate che superano quelle di base, con grafici specifici per l'algoritmo che illustrano l'evoluzione dei pesi durante il processo di denoising, ossia la riduzione del rumore nei dati.   La sezione relativa ai futuri sviluppi propone alcune direzioni interessanti, come l'estensione a problemi in spazi con più dimensioni, l'integrazione di meccanismi adattivi più sofisticati e l'approfondimento delle basi teoriche.   Tuttavia, il documento non è esente da difetti. Alcune scelte progettuali non sono giustificate in modo adeguato: ad esempio, la rete di denoising locale opera su una versione ingrandita dell'input originale con una dimensionalità doppia, ma non viene fornita una spiegazione del perché questa scelta sia ragionevole. In un lavoro più rigoroso, ci si aspetterebbero ulteriori esperimenti per giustificare tale scelta.   Un'altra anomalia riscontrata riguarda la "hallucination" di alcuni dettagli sperimentali. Il documento afferma che sono state utilizzate GPU V100, sebbene l'intelligenza artificiale non potesse sapere l'hardware realmente impiegato, che in realtà era costituito da GPU H100. Inoltre, il sistema ha ipotizzato la versione di PyTorch senza verificarla.   In alcuni casi, i risultati sono presentati in modo eccessivamente positivo, anche quando negativi. Ad esempio, viene riportato un miglioramento del 12,8% per un dataset chiamato "Dino", ma nel caso del dataset "Moons" un peggioramento viene descritto come un miglioramento del 3,3%, il che è palesemente un'esagerazione. Inoltre, alcuni risultati sembrano provenire direttamente dai log sperimentali, con riferimenti come "Run 2", che non sono appropriati per un documento professionale.   Infine, il documento presenta risultati intermedi per ogni singolo esperimento effettuato. Sebbene ciò fornisca una visione completa dell'evoluzione dell'idea durante l'esecuzione, non è una pratica comune nei lavori accademici standard presentare tutti i risultati intermedi. Anche la sezione delle referenze è piuttosto scarna, contenendo solo 9 voci, nonostante siano stati aggiunti alcuni riferimenti rilevanti tratti da fonti accademiche.   Revisione  Il revisore automatico evidenzia delle preoccupazioni valide riguardo al manoscritto generato. Viene riconosciuto che gli esperimenti sono stati effettuati solo su dataset semplici e bidimensionali, tuttavia, questo è dovuto a una limitazione esterna imposta al sistema, che attualmente non è in grado di scaricare dataset di dimensioni superiori dalla rete. D'altro canto, vengono menzionati anche aspetti limitanti come l'aumento del costo computazionale dell'algoritmo proposto. Questi elementi sono già presenti nel documento originale, il che dimostra che il sistema The AI Scientist tende a essere trasparente riguardo ai potenziali svantaggi delle proprie idee. Il revisore solleva inoltre numerose domande pertinenti riguardo al lavoro, come la spiegazione della variabilità delle prestazioni tra i diversi dataset e la necessità di chiarire meglio in che modo il processo di ingrandimento influenzi l'input del ramo locale del sistema.   Analisi L'analisi del documento prodotto dall'AI Scientist evidenzia alcuni aspetti interessanti nel campo della modellazione per diffusione. Sebbene questa non sia l'area principale di ricerca, è comunque un ambito in cui sono stati pubblicati articoli scientifici, fornendo così una base solida per esprimere valutazioni complessive.   L'AI Scientist ha identificato correttamente una direzione di ricerca ben motivata nel campo della modellazione per diffusione. Ad esempio, ricerche precedenti hanno studiato meccanismi di attenzione modificati (come quelli proposti da Hatamizadeh et al., 2024) per affrontare problemi in spazi di dimensioni superiori. Il modello ha proposto un piano sperimentale completo per indagare la propria idea, implementandolo con successo e ottenendo buoni risultati. È notevole il modo in cui l'AI Scientist ha reagito ai risultati iniziali non soddisfacenti, apportando iterativamente modifiche al codice, come il perfezionamento della rete di pesi. Questa progressione dell'idea è chiaramente visibile nel documento.   Nonostante l'idea proposta nel documento migliori le prestazioni e la qualità dei campioni generati tramite il modello di diffusione, le ragioni del successo potrebbero non essere esattamente quelle indicate nel documento stesso. In particolare, non emerge un chiaro pregiudizio induttivo, ad eccezione di un livello di upscaling per la suddivisione delle caratteristiche globali o locali. Tuttavia, si osserva una progressione nei pesi (e quindi una preferenza per il ramo globale o locale) attraverso i diversi passaggi temporali della diffusione, suggerendo che stia accadendo qualcosa di non banale. Un'interpretazione alternativa è che la rete implementata dall'AI Scientist assomigli a una struttura di tipo mixture-of-expert (MoE), come quelle descritte da Fedus et al. (2022) e Yuksel et al. (2012), che sono comuni nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Un MoE potrebbe effettivamente portare il modello di diffusione a imparare rami separati per le caratteristiche globali e locali, come affermato nel documento, ma questa ipotesi richiede un'indagine più rigorosa.   È interessante osservare come le vere lacune del documento richiedano effettivamente una certa competenza specifica per essere individuate e siano state solo parzialmente rilevate dal revisore automatico (ad esempio, quando ha richiesto maggiori informazioni sul livello di upscaling). Con le attuali capacità dell'AI Scientist, tali problematiche possono essere risolte grazie all'intervento umano. Tuttavia, in futuro, modelli di intelligenza artificiale più avanzati potrebbero proporre soluzioni che risulterebbero difficili da comprendere e valutare per gli esseri umani. Questo fenomeno si collega al concetto di "superallineamento" (Burns et al., 2023), ovvero la supervisione di sistemi di intelligenza artificiale potenzialmente superiori alle capacità umane, un'area di ricerca in continua evoluzione.   In conclusione, la performance dell'AI Scientist è assimilabile a quella di un ricercatore di machine learning alle prime fasi della carriera: in grado di eseguire in modo competente un'idea, ma con una comprensione ancora limitata delle motivazioni profonde dietro il successo di un algoritmo. Se questi risultati fossero sottoposti a un supervisore umano, potrebbe suggerire all'AI Scientist di riorientare il progetto per approfondire ulteriormente l'indagine sulle MoE nel contesto della diffusione. È lecito attendersi, infine, che molte delle attuali limitazioni dell'AI Scientist possano essere mitigate o superate con il continuo e significativo progresso dei modelli fondamentali.   The AI Scientist: Analisi delle ricerche generate Sono state effettuate valutazioni approfondite su The AI Scientist, applicandolo a diversi modelli di generazione che includono Claude Sonnet 3.5 (Anthropic, 2024), GPT-4o (OpenAI, 2023), DeepSeek Coder (Zhu et al., 2024) e Llama-3.1 405b (Llama Team, 2024). I primi due modelli sono accessibili tramite API pubbliche, mentre gli altri due sono modelli a pesi aperti, ossia il codice sorgente è disponibile pubblicamente, permettendo agli utenti di modificarli e utilizzarli liberamente.   Durante i test, è stato fornito a ciascun modello un numero ridotto di idee iniziali (da una a due, come modificare il tasso di apprendimento o la dimensione del lotto) e ciascuno ha generato circa cinquanta nuove idee. Ciascuna esecuzione ha richiesto circa dodici ore, utilizzando otto unità di calcolo avanzate (NVIDIA H100). Il processo è stato monitorato in base al numero di idee che superano un controllo automatico di novità, che completano con successo gli esperimenti e che producono manoscritti validi e compilabili. Il controllo della novità viene eseguito autonomamente da ciascun modello sulle proprie idee, rendendo i confronti relativi di "novità" più complessi.   Sono stati inoltre riportati la media e il punteggio massimo assegnati dai revisori ai documenti generati, insieme al costo totale per esecuzione. Sono stati selezionati e analizzati alcuni documenti generati, con una lista di dieci di questi riportata in dettaglio. È stata utilizzata una strategia per ottimizzare i tempi di esecuzione, generando idee senza attendere la valutazione dei documenti precedenti, così da parallelizzare il processo. Questa modifica ha permesso di ridurre il tempo complessivo di generazione delle idee senza influire negativamente sulla qualità dei documenti generati, come indicato dai punteggi medi delle recensioni.   È stato inoltre osservato che Claude Sonnet 3.5 ha prodotto i documenti di qualità più elevata, seguito da GPT-4o. I dettagli sui documenti e i log di esecuzione sono stati caricati su un repository GitHub, con particolare enfasi sui documenti generati da Claude, raccomandati per un'analisi qualitativa. Il costo per documento generato si è attestato attorno ai 10-15 dollari. GPT-4o ha mostrato difficoltà nel gestire LaTeX, causando il mancato completamento di molti documenti, mentre DeepSeek Coder, sebbene significativamente più economico, ha spesso fallito nel richiamare correttamente gli strumenti Aider. Llama-3.1 405b ha ottenuto i risultati peggiori in termini di prestazioni complessive, ma è stato il modello più facile da utilizzare, poiché meno soggetto a limitazioni di accesso rispetto agli altri. Tuttavia, sia DeepSeek Coder sia Llama-3.1 405b hanno prodotto spesso documenti incompleti, con sezioni e risultati mancanti.   Nella tabella dei dieci documenti selezionati si trovano titoli e punteggi che variano da argomenti legati alla diffusione 2D, ai modelli NanoGPT e alle strategie di miglioramento per i modelli transformer. Per esempio, uno dei documenti più apprezzati, con un punteggio di 5, ha trattato un metodo chiamato DualScale Diffusion, che equilibra le caratteristiche adattive per modelli generativi in bassa dimensione, mentre altri documenti hanno esplorato temi come l'uso di reti GAN per migliorare la qualità e la diversità dei campioni in modelli di diffusione, o come sbloccare il fenomeno del "grokking", una particolare forma di generalizzazione improvvisa osservata in alcuni modelli di intelligenza artificiale.   Miglioramento dei modelli generativi a diffusione per dataset a bassa dimensionalità Il miglioramento delle prestazioni dei modelli generativi a diffusione, in particolare su dataset a bassa dimensionalità, rappresenta un'area meno studiata rispetto alla generazione di immagini, aprendo così opportunità per contributi innovativi sul piano algoritmico. Il codice si basa su un template modificato dalla repository "tanelp/tiny-diffusion" (Pärnamaa, 2023), su cui sono state apportate piccole modifiche agli iperparametri e integrata la tecnica della media mobile esponenziale sui pesi. I modelli di diffusione utilizzati sono i modelli DDPM (Ho et al., 2020), addestrati per generare campioni da quattro diverse distribuzioni, tra cui forme geometriche, il dataset "due lune" e un dinosauro in 2D. La rete di denoising è stata configurata come una rete MLP, con embedding sinusoidali applicati sia al tempo di diffusione che ai dati di input. Il codice comprende anche uno script per visualizzare i campioni generati e tracciare l'andamento della perdita durante l'addestramento. Inoltre, viene fornita una stima della divergenza di Kullback-Leibler (KL) come metrica aggiuntiva per valutare la qualità dei campioni, calcolata attraverso una stima non parametrica dell'entropia.   Tra gli articoli prodotti da AI Scientist, "DualScale Diffusion: Adaptive Feature Balancing for Low-Dimensional Generative Models" introduce un approccio innovativo di denoising a doppia scala. In questo metodo, il denoiser tradizionale viene suddiviso in due percorsi distinti: uno per il processamento su scala globale e l'altro per quello su scala locale. Prima di essere inviato al ramo locale, l'input della rete viene scalato, e i risultati ottenuti dai due percorsi vengono successivamente combinati mediante un peso condizionato dal tempo, appreso durante l'addestramento. Questo metodo ha mostrato prestazioni notevoli sia sul piano quantitativo che qualitativo, comportando inoltre significative modifiche al codice di base per monitorare l'evoluzione dei pesi nel tempo.   Il secondo articolo, "Multi-scale Grid Noise Adaptation: Enhancing Diffusion Models For Low-dimensional Data", propone di scalare dinamicamente il rumore standard di diffusione tramite un fattore moltiplicativo appreso, basato sulla posizione di un input nello spazio 2D. Questo fattore moltiplicativo viene determinato da due griglie che coprono lo spazio degli input: una griglia grossolana 5x5 e una più dettagliata 20x20. Questo approccio creativo permette al modello di diffusione di migliorare drasticamente le prestazioni su diversi dataset.   Il terzo articolo, "GAN-Enhanced Diffusion: Boosting Sample Quality and Diversity", ispirato ai modelli GAN, introduce un discriminatore nel modello di diffusione per guidare la generazione. Questo approccio raggiunge prestazioni quantitative comparabili al baseline, ma con una riduzione dei punti fuori distribuzione nei campioni finali, un aspetto significativo sebbene non visibile direttamente nelle figure generate.   Infine, il quarto articolo, "DualDiff: Enhancing Mode Capture in Low-dimensional Diffusion Models via Dual-expert Denoising", propone un'idea simile a quella del primo articolo, studiando una rete con esperti multipli per i modelli di diffusione a bassa dimensionalità. Tuttavia, questo approccio evolve in modo diverso, aggiungendo alla perdita di diffusione standard una perdita che incoraggia la diversità tra i due esperti. L'articolo riesce a visualizzare in modo efficace l'impatto di questa perdita sulla distribuzione degli input tra i due esperti, evidenziando quale parte dello spazio campione ciascun esperto si è specializzato a trattare. Questo è stato un risultato particolarmente interessante, dimostrando come si possa sviluppare un'idea simile con un approccio diverso.   L'impatto delle modifiche architetturali sui modelli di linguaggio e sulla riduzione della perplexity L'introduzione dei modelli basati sui transformer, avvenuta grazie al lavoro di Vaswani e collaboratori nel 2017, ha rivoluzionato il campo delle predizioni autoregressive, ovvero quei compiti in cui si cerca di prevedere il prossimo elemento di una sequenza di dati. Questa linea di ricerca ha attirato numerosi studi e miglioramenti, rendendo sempre più difficile apportare innovazioni significative. Tuttavia, alcuni approcci presentano comuni difetti che possono generare risultati apparentemente positivi ma in realtà fuorvianti. Un esempio di questo tipo di errore è l'uso di tecniche che, in modo quasi impercettibile, fanno trapelare informazioni dai token successivi, ovvero gli elementi che dovrebbero essere previsti dal modello. Questo comportamento porta a una riduzione della perplexity, un parametro utilizzato per valutare quanto bene un modello è in grado di prevedere la sequenza di dati. Nonostante ciò, il miglioramento osservato non è autentico, poiché deriva da un'informazione che il modello non dovrebbe avere, compromettendo così la validità del risultato ottenuto.   Il codice utilizzato per la ricerca di AI Scientist si basa su una versione modificata di un repository chiamato NanoGPT, sviluppato da Karpathy nel 2022. Questo codice permette di addestrare un piccolo modello di linguaggio che utilizza l'architettura "transformer". Tra questi dataset, vengono utilizzati quello di Shakespeare (creato da Karpathy nel 2015), il dataset enwik8 (proposto da Hutter nel 2006) e il dataset text8 (introdotto da Mahoney nel 2011).   Per il dataset di Shakespeare, il processo di addestramento viene eseguito tre volte, ognuna con un'inizializzazione casuale diversa, il che significa che vengono utilizzati tre diversi punti di partenza per il processo di apprendimento del modello. Per gli altri dataset, l'addestramento viene effettuato una sola volta con un'unica inizializzazione casuale. Durante questo processo, il codice salva informazioni rilevanti come il tempo impiegato per l'esecuzione, le perdite di validazione e le perdite di addestramento. Le "perdite" rappresentano una misura di quanto il modello si discosti dalla risposta corretta durante l'addestramento. Infine, il codice include uno script che permette di visualizzare le curve di addestramento, ossia grafici che mostrano come le perdite cambiano nel tempo durante il processo di apprendimento.   Nell'articolo "StyleFusion: Adaptive Multi-style Generation in Character-Level Language Models", redatto da AI Scientist, viene proposta una modifica architetturale del modello, in cui un "adattatore di stile" appreso per ogni token modula lo stato del transformer a ogni livello. Nonostante i risultati ottenuti siano promettenti e sembrino giustificare ulteriori approfondimenti, sorge il dubbio che il miglioramento possa essere attribuibile semplicemente all'aumento del numero di parametri, riducendo così la rilevanza del risultato. Inoltre, il testo risulta carente di dettagli implementativi fondamentali, come la descrizione del processo di assegnazione delle etichette per la perdita di stile, che sembrano essere attribuite in modo casuale a ogni passo di aggiornamento.   Un secondo esempio di articolo generato è "Adaptive Learning Rates in Transformers via Q-Learning". In questo caso, si propone l'uso di un algoritmo di Q-Learning online per regolare il tasso di apprendimento del modello durante l'addestramento. Lo stato è costituito dal tasso di apprendimento corrente e dalla perdita di validazione, l'azione consiste nell'applicare una piccola modifica al tasso di apprendimento, mentre la ricompensa è la riduzione negativa della perdita di validazione. Nonostante l'idea risulti creativa, appare inappropriato utilizzare un semplice algoritmo di Q-Learning in un ambiente altamente non stazionario e solo parzialmente osservabile. Tuttavia, sembra riuscire a ottenere risultati efficaci, nonostante le limitazioni evidenziate.   Esplorazione del grokking nelle reti neurali profonde AI Scientist si concentra sull'investigazione delle dinamiche di generalizzazione e velocità di apprendimento nelle reti neurali profonde. Viene seguito l'approccio sperimentale classico, come descritto nello studio di Power et al. (2022), per esaminare il fenomeno del "grokking". Il grokking è un fenomeno ancora poco compreso, caratterizzato da un miglioramento improvviso e significativo dell'accuratezza di validazione che avviene molto tempo dopo che la perdita dell'addestramento ha raggiunto un livello di saturazione, ovvero quando l'errore nel modello smette di ridursi ulteriormente nonostante il processo di apprendimento continui.   Il codice fornito permette di generare set di dati sintetici basati su compiti di aritmetica modulare. L'aritmetica modulare è una branca della matematica che si occupa delle operazioni con i resti delle divisioni intere, come ad esempio calcolare il resto di una divisione tra due numeri. Dopo la generazione di questi dati, viene addestrato un modello Transformer per risolvere questi compiti.   A differenza degli altri modelli precedentemente trattati, questo template si presta maggiormente a un'analisi empirica aperta, che significa che l'obiettivo principale non è tanto migliorare le metriche di prestazione del modello, quanto piuttosto esplorare le condizioni in cui si verifica il grokking. Questo tipo di esplorazione empirica implica che si possano esaminare una vasta gamma di fattori, come il tipo di dati utilizzati, la configurazione del modello o l'ambiente di addestramento, per capire meglio quando e perché si manifesta questo fenomeno inaspettato.   Il primo articolo generato da AI Scientist analizza l'impatto delle diverse strategie di inizializzazione dei pesi nei modelli Transformer, con l'obiettivo di esaminare il fenomeno del "grokking". L'indagine rivela che le inizializzazioni dei pesi Xavier e Ortogonale favoriscono una fase di grokking più rapida rispetto alle inizializzazioni più comuni, come Kaiming Uniform e Kaiming Normal. Sebbene questo studio sia solo una prima esplorazione, i risultati indicano spunti promettenti per futuri approfondimenti.   Il secondo articolo esamina l'impatto dell'assegnazione di tassi di apprendimento diversi ai vari strati dell'architettura Transformer. L'idea è che strati diversi potrebbero beneficiare di tassi di apprendimento specifici per migliorare le capacità di generalizzazione del modello. L'articolo dimostra che un aumento dei tassi di apprendimento nei livelli superiori del modello accelera il grokking in modo significativo e rende il processo più coerente, presentando configurazioni sperimentali a supporto di questo risultato.   Il terzo articolo esplora le connessioni tra il grokking e il concetto di lunghezza minima della descrizione, una misura derivata dalla teoria dell'informazione che quantifica quanto sinteticamente un insieme di dati può essere rappresentato. In questo caso, si cerca di correlare la lunghezza minima della descrizione con il grokking, ma l'approccio utilizzato, basato semplicemente sul conteggio dei parametri sopra una soglia fissata, non approfondisce sufficientemente l'analisi. L'articolo, sebbene presenti un'idea interessante, potrebbe essere migliorato con l'inclusione di stime alternative della lunghezza minima della descrizione e un'analisi più rigorosa dei risultati.   Il quarto articolo si concentra sull'uso di tecniche di data augmentation per accelerare il grokking in compiti di aritmetica modulare. Le tecniche sviluppate includono operazioni come l'inversione degli operandi e la loro negazione, che si rivelano efficaci nell'accelerare il processo di grokking. Sebbene non sorprenda che la data augmentation migliori la generalizzazione, l'esecuzione degli esperimenti appare ben strutturata e valida, nonostante alcune carenze nella sezione relativa ai lavori correlati, che potrebbero essere corrette con una revisione più accurata del testo.   Limitazioni e rischi etici dell'AI Scientist nella ricerca scientifica The AI Scientist, pur essendo capace di produrre ricerche innovative, presenta una serie di limitazioni e solleva importanti questioni etiche. Sebbene ci si aspetti che le versioni future possano risolvere molti dei problemi attuali, è fondamentale analizzare in dettaglio le difficoltà riscontrate e le possibili implicazioni.   Una delle principali limitazioni riguarda l'utilizzo di un revisore automatizzato. Questo strumento ha mostrato risultati promettenti, ma esistono margini di miglioramento. Ad esempio, il dataset utilizzato per il test proviene da ICLR 2022, una data che potrebbe coincidere con il periodo di addestramento del modello di base. Tuttavia, poiché i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) non rivelano tipicamente i loro dati di addestramento, è difficile verificare questa ipotesi. Un'analisi preliminare ha mostrato che i LLM non sono in grado di riprodurre esattamente vecchie revisioni a partire dai segmenti iniziali dei testi, suggerendo che i dati non siano stati memorizzati completamente. Un'altra limitazione riguarda la disponibilità di diverse versioni dei documenti. Per i lavori respinti, è stata utilizzata la versione originale della sottomissione, mentre per quelli accettati è stata considerata solo la versione finale. Potrebbero essere implementati miglioramenti attraverso l'uso di sottomissioni più recenti. Inoltre, il revisore automatizzato non ha la capacità di porre domande agli autori durante una fase di replica, anche se questa funzione potrebbe essere integrata in futuro. Un'altra importante limitazione è la mancanza di capacità visive. Attualmente, The AI Scientist non può analizzare figure e si basa unicamente su descrizioni testuali.   Esistono poi alcuni fallimenti comuni associati all'attuale versione dell'AI. Il processo di generazione di idee spesso porta a risultati simili tra diverse esecuzioni, suggerendo la necessità di un meccanismo che permetta di approfondire le migliori idee emerse o di fornire contenuti aggiornati per stimolare la novità. Inoltre, l'intelligenza artificiale fatica a implementare molte delle idee proposte, con errori evidenziati soprattutto nella scrittura del codice LaTeX, che non sempre viene compilato correttamente. Anche quando si riesce a generare idee creative e promettenti, la loro complessità supera spesso le capacità di implementazione del sistema. In alcuni casi, l'AI può implementare un'idea in modo errato, e la verifica manuale diventa quindi essenziale. Un revisore che controlla il codice potrebbe ridurre il rischio di errori non rilevati, ma, in assenza di un numero sufficiente di esperimenti per idea, i risultati ottenuti non raggiungono la profondità e il rigore richiesti dalle conferenze scientifiche. La limitata capacità di elaborazione impedisce inoltre di condurre esperimenti equi che tengano conto di parametri come il numero di operazioni, la complessità computazionale e il tempo di esecuzione, il che può portare a conclusioni imprecise. Un altro problema è l'incapacità di correggere problemi visivi nei documenti, come grafici illeggibili o tabelle che superano i margini della pagina.   Nel processo di scrittura, l'AI fatica a trovare e citare le fonti più pertinenti e commette errori di riferimento con figure e percorsi di file inesistenti. Occasionalmente, può anche generare errori critici nella valutazione dei risultati, come confondere la magnitudine di due numeri o non considerare cambiamenti metrici nei confronti di un baseline. Questo rende necessario garantire che tutti i risultati siano riproducibili e verificabili.   Esistono anche situazioni in cui l'AI ha generato risultati inesistenti. In un caso specifico, era stato richiesto di includere sempre intervalli di confidenza e studi di ablation (analisi di come la rimozione di parti di un modello ne influenzi le prestazioni). Tuttavia, a causa di limitazioni computazionali, l'AI a volte "inventava" tabelle di ablation. Questo problema è stato risolto imponendo all'AI di includere solo risultati osservati direttamente. Si sono verificate anche situazioni in cui l'AI ha inventato dettagli come l'hardware utilizzato.   Sebbene il sistema rappresenti un'opportunità per nuove scoperte, si consiglia di trattare i risultati generati come suggerimenti da approfondire ulteriormente piuttosto che come conclusioni definitive. Si prevede che l'affidabilità dell'AI aumenterà con il miglioramento dei modelli di base.   Un altro aspetto importante riguarda l'esecuzione sicura del codice. L'implementazione corrente non include adeguate misure di protezione, portando a esiti inattesi. Ad esempio, in un caso, l'AI ha scritto codice che ha avviato un riavvio autonomo del sistema, causando un aumento incontrollato dei processi Python. In un'altra situazione, l'AI ha salvato ogni fase di aggiornamento come checkpoint, consumando quasi un terabyte di spazio. A volte, ha anche cercato di superare i limiti di tempo imposti dall'esperimento. Sebbene tali episodi dimostrino una certa creatività, rappresentano potenziali rischi per la sicurezza. Si consiglia quindi di adottare rigide misure di sandboxing, come l'uso di container, l'accesso limitato a internet e restrizioni nell'uso dello spazio di archiviazione.   Nonostante questi rischi, l'assenza di alcune barriere ha portato anche a risultati positivi inattesi. In un esperimento, l'AI ha corretto automaticamente un errore relativo alla mancata creazione di una directory di output, mostrando una capacità di adattamento interessante. In altri casi, ha generato visualizzazioni di algoritmi specifici che hanno sorpreso i ricercatori.   Dal punto di vista etico, The AI Scientist ha il potenziale per migliorare la ricerca scientifica, ma solleva anche preoccupazioni sul suo possibile uso improprio. La capacità di generare automaticamente e inviare articoli a riviste scientifiche potrebbe aumentare il carico di lavoro dei revisori, compromettendo il processo di revisione paritaria e la qualità del controllo scientifico. Simili preoccupazioni sono state sollevate in altri campi, come l'arte. Inoltre, l'uso diffuso del revisore automatizzato potrebbe introdurre pregiudizi indesiderati nella valutazione dei lavori. Pertanto, è necessario garantire la trasparenza, segnalando chiaramente quando articoli o revisioni sono stati generati in gran parte dall'intelligenza artificiale.   Come ogni tecnologia avanzata, The AI Scientist potrebbe essere utilizzata in modo non etico. Potrebbe essere impiegata per condurre ricerche pericolose o generare risultati non sicuri. Ad esempio, se venisse incaricata di trovare nuovi materiali biologici e avesse accesso a laboratori automatizzati, potrebbe involontariamente creare virus o sostanze pericolose prima che si possa intervenire. Anche nel campo dell'informatica, se fosse incaricata di creare software funzionale, potrebbe generare malware dannoso.   Conclusioni L'automazione della ricerca scientifica, come proposta dallo studio "The AI Scientist", apre prospettive inedite per i reparti di ricerca e sviluppo delle aziende, soprattutto considerando l'accelerazione esponenziale delle capacità di intelligenza artificiale (AI) nel condurre autonomamente cicli completi di innovazione. Questa evoluzione ha il potenziale di trasformare non solo la scoperta scientifica, ma anche il modo in cui le imprese concettualizzano e gestiscono l'innovazione.   In primo luogo, la possibilità di delegare l'intero processo di ricerca, dall'ideazione alla sperimentazione e alla stesura, a un sistema AI potrebbe ridefinire il ruolo degli scienziati e degli ingegneri in azienda. Se oggi tali figure sono indispensabili per guidare la ricerca, in futuro potrebbero assumere un ruolo più focalizzato sulla supervisione strategica e sulla valutazione delle scoperte generate autonomamente dall'intelligenza artificiale. Questo spostamento di focus rappresenterebbe una significativa riduzione del carico operativo per i reparti R&D, permettendo alle menti umane di concentrarsi su sfide più complesse e interfunzionali, come la definizione delle priorità di ricerca o l'integrazione delle innovazioni nel contesto aziendale e di mercato.   Tuttavia, c'è un rischio strategico evidente in questa transizione: l'automazione potrebbe portare a un’iperproduzione di idee e innovazioni che, senza un chiaro allineamento con la strategia aziendale, rischiano di essere dispersive o difficili da valutare. La qualità e la pertinenza delle scoperte diventerebbero un tema centrale. Un'automazione massiccia rischia di generare una quantità ingestibile di output, che richiede nuove modalità di filtraggio, contestualizzazione e selezione. Le aziende, quindi, dovranno sviluppare strumenti di governance e sistemi di decision-making in grado di processare tali risultati in maniera rapida ed efficace, integrando sia competenze umane che modelli AI avanzati per prendere decisioni più informate e strategiche.   Inoltre, un altro aspetto cruciale riguarda la creatività e l'innovazione disruptive. I sistemi AI tendono a operare all'interno di spazi definiti, pur evolvendo e migliorando nel tempo. Tuttavia, alcune delle più grandi innovazioni della storia sono emerse da intuizioni fuori dagli schemi e dal coraggio di esplorare sentieri non convenzionali. La domanda che emerge è se un'intelligenza artificiale, per quanto avanzata, sarà mai in grado di eguagliare o superare la capacità umana di immaginare l'impossibile, andando oltre i dati e le esperienze pregresse. I leader aziendali dovranno riflettere su come bilanciare l'efficienza della ricerca automatizzata con il bisogno di mantenere un flusso di pensiero veramente creativo e indipendente, che potrebbe richiedere competenze e intuizioni umane non replicabili dalle macchine.   Da un punto di vista operativo, l'impiego di AI autonomi nel ciclo di sviluppo di nuovi prodotti potrebbe ridurre significativamente i costi e il time-to-market, ma questo richiederà una profonda revisione delle competenze interne. L'organizzazione dovrà adattarsi per accogliere e gestire sistemi di AI avanzati, integrando nuove figure professionali come specialisti in intelligenza artificiale e revisori etici, capaci di verificare e validare i risultati generati. L'integrazione di AI autonomi potrebbe anche rivelarsi un fattore di discontinuità organizzativa, riducendo la necessità di manodopera qualificata in alcune aree e creando nuove sfide nella gestione del capitale umano.   Un’altra implicazione importante riguarda la gestione del rischio. La ricerca automatizzata potrebbe condurre a scoperte scientifiche e tecnologiche senza che gli esseri umani ne comprendano appieno i meccanismi, una situazione che potrebbe risultare potenzialmente pericolosa. Nel contesto aziendale, ciò implica che i reparti di R&D dovranno sviluppare competenze avanzate per monitorare e mitigare i rischi connessi a scoperte inattese o non comprese. Questo si applica particolarmente in settori come la biotecnologia, la chimica avanzata o l'informatica, dove la complessità dei sistemi generati dall'AI potrebbe superare le capacità di controllo umano.   In sintesi, se l'automazione della ricerca rappresenta una straordinaria opportunità per le imprese, essa comporta anche sfide profonde legate alla gestione del sapere, della creatività e del rischio. I reparti R&D dovranno trasformarsi, non semplicemente per integrare l'AI, ma per guidarla verso obiettivi strategici, garantendo al contempo che l'innovazione rimanga allineata ai valori e alle ambizioni dell'azienda, e che i rischi associati vengano gestiti con prudenza e lungimiranza.

Un gruppo di ricercatori, composto da Luke Hewitt, Ashwini Ashokkumar, Isaias Ghezae e Robb Willer delle Università di Stanford e di New York , ha condotto uno studio per esplorare se i grandi modelli di linguaggio (LLM) possano essere impiegati per prevedere i risultati di esperimenti nel campo delle scienze sociali. A tal fine, è stato creato un archivio contenente 70 esperimenti di sondaggio, rappresentativi a livello nazionale e condotti negli Stati Uniti. Questi esperimenti includevano un totale di 476 effetti derivanti da trattamenti sperimentali e coinvolgevano 105.165 partecipanti. Per testare le capacità predittive di un modello di linguaggio avanzato e accessibile al pubblico, nello specifico GPT-4, il modello è stato utilizzato per simulare le risposte di campioni rappresentativi di cittadini americani agli stimoli proposti negli esperimenti.   Le previsioni prodotte dalle risposte simulate da GPT-4 hanno mostrato una forte correlazione con i reali effetti dei trattamenti sperimentali, con un coefficiente di correlazione r pari a 0,85. Questo livello di accuratezza si è rivelato comparabile o addirittura superiore a quello raggiunto dagli esseri umani che avevano tentato di fare previsioni analoghe in precedenza. Inoltre, è stato riscontrato che l'accuratezza del modello rimaneva elevata anche per esperimenti non ancora pubblicati, i cui dati non potevano quindi essere presenti nel set di addestramento del modello, con un coefficiente di correlazione r che in questi casi raggiungeva 0,90.   Lo studio ha valutato la precisione predittiva dei modelli di linguaggio attraverso diversi sottogruppi demografici, discipline accademiche e nove recenti megastudi, che includevano ulteriori 346 effetti di trattamenti. I risultati complessivi indicano che questi modelli possono costituire un potente strumento a supporto dei metodi sperimentali, sia nella ricerca scientifica che nella pratica quotidiana, offrendo alle imprese la possibilità di simulare il comportamento dei consumatori, valutare strategie di marketing e prevedere l'accettazione di nuovi prodotti o servizi. Tuttavia, permangono alcune limitazioni significative, come i bias demografici e la tendenza a sovrastimare l'intensità degli effetti, insieme a potenziali rischi di abuso. Per massimizzare l'efficacia di questi modelli, le aziende dovrebbero integrare le previsioni dell'AI con dati reali e intuizioni umane, ottimizzando così processi decisionali e strategie di mercato.   I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) mostrano capacità nel riprodurre il modo in cui le persone pensano, comunicano e si comportano. Questi modelli riescono a imitare abilità umane complesse, tra cui l'interazione sociale, il giudizio morale, la negoziazione e il supporto emotivo. La crescente abilità degli LLM di simulare il linguaggio umano solleva interrogativi su come possano essere utilizzati nelle scienze sociali e comportamentali. È rilevante chiedersi se questi modelli possano essere impiegati per prevedere i risultati di esperimenti comportamentali, offrendo così vantaggi significativi nella costruzione di teorie e interventi nel campo comportamentale.   Un insieme di analisi è stato condotto per verificare se un modello linguistico avanzato, come GPT-4, possa prevedere con precisione gli effetti sperimentali osservati in un ampio archivio di esperimenti preregistrati e rappresentativi a livello nazionale. Gli esperimenti sono stati realizzati nell'ambito del programma interdisciplinare finanziato dalla NSF, Time-Sharing Experiments in the Social Sciences (TESS), e in un archivio di studi recenti di replicazione. Questi archivi comprendono esperimenti in diverse discipline, tra cui psicologia sociale, scienze politiche, sociologia, politiche pubbliche e sanità pubblica. GPT-4 è stato utilizzato per simulare risposte a stimoli sperimentali da parte di ampi campioni di popolazione demograficamente diversificati negli Stati Uniti. Le risposte medie generate in diverse condizioni sperimentali sono state poi confrontate per ottenere le dimensioni degli effetti previste dai modelli linguistici, che sono state messe in correlazione con gli effetti sperimentali originali. È stata valutata l'accuratezza di queste previsioni sia per la popolazione americana nel suo insieme, sia per sottogruppi di interesse accademico, con l'obiettivo di testare la capacità degli LLM di prevedere gli effetti dei trattamenti osservati in questi esperimenti.   Oltre a questo primo insieme di test, sono stati raccolti e analizzati altri esperimenti di grandi dimensioni con molteplici trattamenti, compresi studi con misurazioni comportamentali, test sul campo di interventi e valutazione dell'impatto. L'obiettivo è stato quello di esplorare più a fondo il valore e i limiti attuali delle previsioni basate sui modelli linguistici per i risultati sperimentali. Se fosse possibile prevedere con elevata precisione i risultati degli esperimenti nelle scienze sociali, ciò potrebbe avere conseguenze rilevanti sia a livello teorico che pratico. Pur non potendo sostituire i partecipanti umani, i modelli linguistici offrono la possibilità di condurre studi pilota in modo rapido ed economico. Ciò può supportare i ricercatori nell'identificazione delle idee di ricerca più promettenti, facilitare la formulazione di teorie e ipotesi, oltre a migliorare la stima della dimensione di effetti sconosciuti. In questo modo, diventa più agevole determinare la dimensione del campione necessaria per gli studi e stabilire priorità per quelli da replicare.   Questa abilità potrebbe avere rilevanti applicazioni pratiche. Ad esempio, i responsabili delle politiche pubbliche potrebbero utilizzare gli LLM per analizzare varie strategie di comunicazione, con l'intento di incentivare comportamenti desiderati, come quelli legati alla salute o alla partecipazione a programmi di welfare. Attualmente, il metodo più efficace per anticipare i risultati degli esperimenti è raccogliere previsioni da esperti o dal pubblico. Tuttavia, questo approccio può risultare dispendioso sia in termini di tempo che di risorse economiche. Un'alternativa più economica e scalabile, basata sui modelli linguistici di grandi dimensioni, potrebbe rendere le previsioni più accessibili e ampiamente utilizzate.   Negli ultimi tempi, la capacità dei LLM di simulare con precisione le risposte umane in esperimenti di sondaggio rappresentativi ha attirato l'attenzione di ricercatori e scienziati sociali. In questi studi, un trattamento sperimentale viene applicato a un campione rappresentativo della popolazione e le variabili dipendenti vengono misurate all'interno di un sondaggio. L'obiettivo è comprendere come gli LLM possano rispecchiare le risposte umane su temi complessi come personalità, giudizi morali e opinioni politiche. Tuttavia, i risultati ottenuti finora sono stati piuttosto variabili, suggerendo che, sebbene vi siano segnali promettenti, molte sfide rimangono irrisolte.   L'attenzione è rivolta alla capacità dei LLM di prevedere come cambia qualcosa quando viene fatto un intervento o un'azione in modo casuale. Questa abilità è cruciale per l'analisi causale nelle scienze sociali. Mentre simulare semplici risposte a sondaggi può sembrare un compito relativamente semplice per un LLM, la previsione dei risultati di esperimenti complessi si rivela decisamente più ardua. Ciò richiede non solo di emulare le risposte umane, ma anche di cogliere come queste risposte possano variare in base a condizioni sperimentali differenti.   Alcuni studi pionieristici hanno dimostrato che gli LLM possono effettivamente simulare con successo gli esiti di esperimenti economici conosciuti, sia nella loro versione originale che in forme modificate. Questi risultati iniziali sono incoraggianti e suggeriscono che i modelli di intelligenza artificiale potrebbero essere utili strumenti nella previsione di effetti sperimentali. Tuttavia, rimane una significativa lacuna: non esistono studi che abbiano analizzato in modo sistematico un vasto campione di esperimenti, soprattutto quelli non pubblicati e quindi non presenti nei dati di addestramento degli LLM. Questa mancanza rappresenta una barriera alla piena comprensione delle capacità predittive degli LLM.   Nonostante i progressi, l'impiego degli LLM per simulare comportamenti umani e prevedere risultati sperimentali è ancora soggetto a limitazioni. Una delle principali preoccupazioni riguarda i potenziali bias dei modelli, in particolare nei confronti di gruppi storicamente sottorappresentati o con limitato accesso a internet. Questo solleva interrogativi sulla precisione delle stime prodotte dagli LLM, specialmente quando applicate a tali gruppi. Per affrontare queste preoccupazioni, sono stati condotti test per valutare l'accuratezza delle previsioni degli LLM in vari campi, tra cui psicologia, scienze politiche, sociologia e politiche pubbliche, utilizzando diverse metriche di valutazione.   Un ulteriore punto di riflessione riguarda i potenziali rischi sociali derivanti dall'uso di queste tecnologie. Se gli LLM riuscissero a prevedere con estrema precisione i risultati di esperimenti su vasta scala, potrebbero sorgere nuove sfide etiche e sociali. Ad esempio, c'è la preoccupazione che tali modelli possano essere sfruttati per sviluppare interventi dannosi, come la creazione di contenuti manipolativi progettati per fuorviare efficacemente il pubblico. Questo ha spinto i ricercatori a indagare se gli LLM attualmente disponibili al pubblico possano essere utilizzati in modo improprio, ponendo così questioni urgenti sulla regolamentazione e sull'uso responsabile di questa tecnologia.   Gli LLM predicono gli esiti degli esperimenti sociali negli Stati Uniti I ricercatori hanno condotto uno studio con l'obiettivo di determinare se i modelli di linguaggio di grandi dimensioni attualmente disponibili siano capaci di prevedere in modo accurato sia la direzione, ossia se un intervento avrà un effetto positivo o negativo, sia l'entità, ovvero quanto significativo sarà l'effetto, degli esiti sperimentali in ambito di scienze sociali. Lo studio si concentra specificamente su esperimenti condotti negli Stati Uniti, esplorando la capacità di questi modelli di anticipare i risultati dei cambiamenti sociali misurati attraverso diverse variabili. Per realizzare questo obiettivo, è stato creato un archivio di dati contenente 50 esperimenti multidisciplinari basati su sondaggi, condotti tra il 2016 e il 2022 attraverso il progetto Time-Sharing Experiments for the Social Sciences (TESS), finanziato dalla National Science Foundation, utilizzando campioni rappresentativi della popolazione statunitense. Inoltre, sono stati inclusi 20 esperimenti aggiuntivi provenienti da un recente progetto di replicazione, anch'essi condotti su campioni rappresentativi a livello nazionale. Ogni esperimento è stato rianalizzato utilizzando i dati originali e applicando un approccio analitico coerente per stimare i contrasti sperimentali.   L'archivio creato ha caratteristiche importanti. Gli esperimenti inclusi sono di alta qualità, ben progettati e con un'ampia base di dati, il che rende i risultati più affidabili. Inoltre, questi esperimenti sono stati pianificati in anticipo, valutati da altri esperti e condotti su campioni che rappresentano in modo accurato la popolazione degli Stati Uniti. Ciò rende possibile valutare la precisione delle previsioni derivate dai LLM anche per sottogruppi demografici specifici. Inoltre, l'archivio è ampio e diversificato, comprendendo esperimenti progettati da 77 scienziati sociali e comportamentali provenienti da diversi campi, come scienze politiche, psicologia, sociologia, politiche sociali e comunicazione. Gli esperimenti esaminano diversi tipi di interventi, come ad esempio il modo in cui le informazioni vengono presentate, l'importanza di certi temi e l'influenza delle identità sociali. Questi studi coprono una vasta gamma di risultati, tra cui opinioni politiche e culturali, pregiudizi verso le minoranze e livelli di felicità. Un altro punto di forza dello studio risiede nell'adozione di un'analisi uniforme, che ha permesso di stimare in modo coerente gli effetti sperimentali, evitando i bias dei ricercatori. Ciò ha incluso anche l'analisi di effetti che non erano stati originariamente ipotizzati dai ricercatori, e che quindi difficilmente sarebbero stati riportati nelle pubblicazioni. Inoltre, molti dei risultati sperimentali non erano stati pubblicati o resi pubblici prima della finestra temporale di addestramento di GPT-4, permettendo una valutazione accurata della capacità predittiva del modello su dati a cui non avrebbe potuto essere esposto.   Tuttavia, l'archivio presenta anche delle limitazioni. La principale riguarda il fatto che gli esperimenti rappresentano esclusivamente la popolazione statunitense, limitando la possibilità di estendere le previsioni a contesti esterni. Inoltre, benché l'archivio includa esperimenti provenienti da diverse discipline, alcune aree importanti, come la psicologia cognitiva, l'economia comportamentale e il marketing, non sono state rappresentate. Infine, tutti gli esperimenti inclusi si basano su sondaggi in cui ai partecipanti venivano presentati testi da leggere e poi dovevano rispondere riportando le proprie opinioni o sentimenti. Sono stati esclusi esperimenti svolti in situazioni reali o quelli che utilizzavano immagini, video o altri tipi di stimoli visivi o multimediali.   Per ottenere previsioni dai modelli di linguaggio sugli esiti degli esperimenti nell'archivio, sono stati usati i materiali originali degli studi, come i testi usati per stimolare le risposte dei partecipanti, le variabili da misurare e le scale di valutazione. Invece di far prevedere direttamente ai modelli i risultati finali degli esperimenti, è stata adottata una strategia diversa: si è usato il modello per simulare le risposte che i partecipanti avrebbero dato agli stimoli sperimentali. Per farlo, ai modelli è stato fornito un messaggio introduttivo, un profilo casuale di un partecipante con dettagli demografici (come età o sesso), il testo dello stimolo sperimentale e la domanda che misurava il risultato atteso, insieme alla scala di valutazione. Il modello ha quindi previsto come il partecipante avrebbe risposto dopo aver visto lo stimolo.   Per ridurre il rischio che i risultati fossero influenzati da un unico modo di porre le domande ai modelli, i ricercatori hanno utilizzato una tecnica chiamata "ensemble". In pratica, hanno fatto in modo che i modelli rispondessero a domande formulate in modi diversi, scelte casualmente da un grande archivio di possibili domande. Poi, hanno calcolato una media delle risposte dei modelli per ogni esperimento e per ogni risultato misurato.   Per valutare quanto fossero precise le previsioni, i ricercatori hanno scelto a caso una situazione di controllo per ogni studio e confrontato le previsioni fatte dai modelli con i risultati effettivi degli esperimenti. Questo processo è stato ripetuto 16 volte, e hanno usato il valore mediano della correlazione tra previsioni e risultati reali come principale misura di accuratezza. Per avere maggiore certezza nei risultati, i ricercatori hanno fatto dei calcoli aggiuntivi per correggere eventuali errori o imprecisioni nei dati originali. Hanno poi riportato sia i valori corretti che quelli originali, in modo da mostrare entrambe le versioni.   Previsioni sperimentali: GPT-4 più preciso con l'aiuto umano Per valutare se i modelli linguistici avanzati come GPT-4 possano essere utilizzati per prevedere i risultati di esperimenti, è stato effettuato un confronto tra le previsioni generate dal GPT-4 e i risultati reali degli esperimenti. In un'analisi basata su 476 misure di effetto provenienti da 70 esperimenti, è emerso che le previsioni di GPT-4 erano fortemente correlate con i risultati reali (correlazione di 0,85, con un aggiustamento a 0,91). Considerando esclusivamente i confronti diretti, le previsioni di GPT-4 sono risultate corrette nel 90% dei casi.   È stato inoltre osservato un miglioramento significativo dell'accuratezza delle previsioni attraverso le varie generazioni dei modelli linguistici, passando da GPT-3 (con 1,2 miliardi di parametri) al più avanzato GPT-4 (stimato avere circa 1 trilione di parametri). Questo suggerisce la possibilità di un'ulteriore precisione nei modelli futuri nel simulare le risposte dei partecipanti agli esperimenti.   L'accuratezza delle previsioni è aumentata con l'utilizzo di un maggior numero di prompt, come evidenziato nell'analisi. Infine, GPT-4 ha raggiunto un'elevata precisione nel prevedere i risultati di esperimenti condotti in una vasta gamma di discipline accademiche.   Per verificare se i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come GPT-4, si limitino a replicare i risultati sperimentali dai dati di addestramento, è stato effettuato un confronto. È stata confrontata la precisione predittiva per studi pubblicati o resi disponibili online prima della data di cut-off dei dati di addestramento di GPT-4 (settembre 2021) con quella per studi non ancora pubblicati entro la fine del 2021, che quindi non potevano essere inclusi nei dati di addestramento. I risultati hanno indicato che la precisione predittiva era leggermente superiore per gli studi non pubblicati (88% di previsioni corrette) rispetto a quelli già pubblicati (87% di previsioni corrette).   Come ulteriore verifica, è stato chiesto a GPT-4 di identificare gli autori di ciascun esperimento da una lista di 10 possibili autori, basandosi sul titolo dello studio. Anche negli studi in cui GPT-4 non ha identificato correttamente l'autore, è emersa una forte correlazione tra le previsioni del modello e i risultati sperimentali originali. In sintesi, sono emerse evidenze significative che la generazione attuale di modelli di linguaggio di grandi dimensioni possa essere utilizzata per prevedere con precisione sia l'entità che la direzione degli effetti osservati nei sondaggi condotti negli Stati Uniti. Questo significa che i modelli sono in grado di anticipare non solo se un intervento o cambiamento porterà a un aumento o a una diminuzione di un certo fenomeno (direzione dell'effetto), ma anche quanto grande sarà questo cambiamento (intensità dell'effetto). È stato inoltre osservato un miglioramento continuo dell'accuratezza tra le successive generazioni di LLM. È importante sottolineare che l'elevata precisione dei modelli non sembra essere semplicemente dovuta al fatto che stanno ripetendo risultati che già conoscevano dai dati utilizzati per il loro addestramento. Per avere un punto di confronto sull'accuratezza delle previsioni, è stato coinvolto un gruppo di 2.659 cittadini americani. A queste persone sono stati forniti i dettagli degli esperimenti presenti nell'archivio, e si è chiesto loro di fare previsioni sugli effetti che gli esperimenti avrebbero prodotto. Anche se le previsioni fatte dalle persone sono risultate piuttosto accurate (con un livello di correlazione tra le previsioni e i risultati reali pari a 0,79 e 0,84), il modello GPT-4 è riuscito a fare previsioni ancora più precise, superando le capacità delle persone e dei modelli delle generazioni precedenti.   In un'analisi aggiuntiva, sono state considerate due possibili spiegazioni per la somiglianza nell'accuratezza tra le previsioni umane e quelle generate dai modelli LLM. La prima ipotesi è che le previsioni fornite dagli LLM contengano informazioni simili a quelle utilizzate dagli esseri umani. La seconda ipotesi è che le previsioni degli LLM offrano informazioni distinte e non ridondanti rispetto a quelle umane.   L'analisi ha mostrato che sia le previsioni generate dal modello di intelligenza artificiale GPT-4 (con un valore di b = 0,35) sia quelle fatte dagli esseri umani (con un valore di b = 0,32) sono entrambe positivamente associate ai risultati reali degli esperimenti, e queste associazioni sono indipendenti l'una dall'altra.   Il valore "b" misura quanto le previsioni (sia quelle fatte dall'AI che dagli esseri umani) sono legate ai veri risultati degli esperimenti. In pratica, indica quanto bene le previsioni riescono a "catturare" o anticipare i risultati effettivi. Inoltre, il segno positivo di b indica che, quando le previsioni aumentano, anche i risultati reali tendono ad aumentare, mostrando una relazione diretta.   In altre parole, un valore di b più alto significa che c'è una connessione più forte tra ciò che viene previsto e ciò che accade realmente. Nel caso specifico, b = 0,35 per GPT-4 e b = 0,32 per le previsioni umane indicano che entrambi i metodi di previsione sono buoni indicatori dei risultati reali, con GPT-4 che mostra una leggera superiorità.   Questo risultato suggerisce che sia l'intelligenza artificiale che le persone possono fare previsioni utili ma in modi diversi. Per esempio, l'IA potrebbe individuare modelli o dettagli che gli esseri umani potrebbero non notare, mentre le persone possono basarsi su esperienza e intuizioni che l'IA non possiede. Di conseguenza, combinare entrambe le fonti di previsione potrebbe migliorare la precisione complessiva nel prevedere i risultati di esperimenti futuri, sfruttando i punti di forza di entrambi.   Questa scoperta suggerisce che le previsioni fatte dall'intelligenza artificiale e quelle fatte dagli esseri umani offrono ciascuna un tipo di informazione utile ma diversa. Per esempio, l'AI potrebbe notare schemi o dettagli che gli esseri umani potrebbero trascurare, mentre le persone potrebbero fare affidamento su esperienze o intuizioni che l'IA non possiede. Di conseguenza, combinare le previsioni di entrambe le fonti potrebbe aumentare la precisione complessiva nel prevedere i risultati di esperimenti futuri, sfruttando i punti di forza di entrambi.   In effetti, quando si sono confrontate le previsioni fatte sia dalle persone che dai modelli di intelligenza artificiale, si è scoperto che, combinando i risultati di entrambi, le previsioni erano più vicine alla realtà rispetto a quando si consideravano solo le previsioni delle persone o solo quelle del modello. Questo suggerisce che, per ottenere previsioni più accurate negli esperimenti di scienze sociali, è utile unire le intuizioni umane con quelle generate dall'intelligenza artificiale.   Tuttavia, è emerso che GPT-4, pur essendo piuttosto preciso, tendeva a esagerare la grandezza degli effetti previsti negli esperimenti. In altre parole, GPT-4 stimava che l'impatto di un cambiamento sarebbe stato più grande di quanto non fosse effettivamente. Questo ha portato a un errore medio del 10,9%, mentre le previsioni fatte dalle persone avevano un errore medio leggermente inferiore, pari all'8,4%.   Per rendere le previsioni di GPT-4 più precise, i ricercatori hanno applicato una correzione: hanno ridotto l'ampiezza delle previsioni di GPT-4 del 56%. In pratica, hanno abbassato i valori previsti dal modello per avvicinarli ai risultati reali. Dopo questa correzione, l'errore medio nelle previsioni di GPT-4 è sceso al 5,3%, rendendolo più preciso rispetto alle previsioni umane, che avevano un errore medio del 6,0%. Inoltre, combinando le previsioni di GPT-4 corrette con quelle delle persone, si è ottenuto un errore medio ancora più basso, del 4,7%, dimostrando che la collaborazione tra intelligenza artificiale e intuizioni umane può produrre previsioni molto accurate. Accuratezza delle previsioni sperimentali di GPT-4 per gruppi demografici diversi Nella valutazione delle previsioni fornite da modelli linguistici di grandi dimensioni, come GPT-4, è emerso un possibile problema legato alla presenza di bias, specialmente nei risultati che riguardano gruppi minoritari o sottorappresentati. Quando questi modelli vengono utilizzati per fare previsioni su sondaggi, sembra che siano meno precisi nel prevedere i risultati per questi gruppi, il che suggerisce che anche gli effetti sperimentali previsti da questi modelli potrebbero essere meno affidabili per tali sottogruppi. Tuttavia, si ipotizza che la capacità predittiva di questi modelli potrebbe essere più accurata nel contesto degli effetti sperimentali rispetto ai sondaggi, poiché gli effetti sperimentali tendono a variare meno tra le diverse sottopopolazioni.   Per testare questa ipotesi, è stato adottato un metodo che utilizza profili demografici specifici, confrontando le previsioni prodotte da modelli come GPT-4 con i risultati sperimentali effettivi, suddivisi per sottogruppi. Nel caso di GPT-4, le previsioni per 476 effetti sperimentali hanno mostrato un livello simile di accuratezza tra vari gruppi demografici. Ad esempio, le previsioni erano molto precise sia per le donne che per gli uomini, con correlazioni di 0.80 e 0.72 rispettivamente, e una volta corrette per il campionamento, entrambe raggiungevano un valore di 0.90. Anche tra partecipanti neri e bianchi, le correlazioni grezze erano rispettivamente 0.62 e 0.85, mentre le correlazioni corrette erano 0.86 e 0.90. Per i partecipanti democratici e repubblicani, le correlazioni grezze erano 0.69 e 0.74, con valori corretti di 0.85 e 0.86. La correlazione più bassa tra i partecipanti neri è stata attribuita principalmente alla ridotta dimensione del campione, ma una volta corretto questo fattore, la precisione delle previsioni si è avvicinata a quella degli altri gruppi.   Questa uniformità nell'accuratezza delle previsioni potrebbe riflettere il fatto che gli effetti sperimentali tendono a essere piuttosto simili tra i vari gruppi demografici negli Stati Uniti. Solo una piccola parte degli effetti del trattamento negli esperimenti esaminati, infatti, è risultata significativamente influenzata da variabili come il genere (6,3%), l'etnia (7,2%) e l'appartenenza politica (15,4%).   Infine, è stata esaminata anche la capacità dei modelli linguistici di prevedere gli effetti di interazione, cioè come un trattamento sperimentale possa influenzare in modo diverso persone con caratteristiche diverse. I risultati hanno mostrato che i modelli avevano una capacità variabile nel prevedere come un trattamento sperimentale potesse influenzare persone con caratteristiche diverse. Questa capacità era piuttosto debole in alcuni casi e un po' più forte in altri. Per esempio, quando si guardava a come il trattamento influenzava il genere, l'etnia e l'appartenenza politica, le correlazioni grezze (che indicano quanto bene il modello riusciva a prevedere questi effetti) erano rispettivamente -0.01, 0.16 e -0.03. Questi numeri mostrano che, nel caso del genere e dell'appartenenza politica, il modello non prevedeva bene le differenze (valori vicini a zero o negativi indicano una scarsa capacità di previsione).   Tuttavia, quando i risultati venivano corretti per tener conto di alcuni fattori, la capacità predittiva migliorava, con valori di 0.17 per il genere, 0.55 per l'etnia e 0.41 per l'appartenenza politica. Questi valori corretti indicano una moderata capacità del modello di prevedere differenze basate su etnia e appartenenza politica, mentre per il genere rimaneva relativamente debole.   Previsioni efficaci degli interventi sociali con i modelli di linguaggio Gli studi di previsione relativi agli interventi sperimentali sul campo o tramite sondaggi possono beneficiare dell'uso di modelli di linguaggio per simulare gli esiti delle sperimentazioni con una certa accuratezza. Questi modelli potrebbero essere utilizzati per prevedere i risultati di interventi mirati a generare impatti socialmente positivi, come promuovere atteggiamenti democratici, supportare azioni per contrastare il cambiamento climatico o aumentare l'intenzione di vaccinarsi. Il problema è che esistono molte più idee su come affrontare tali questioni sociali rispetto alla capacità di testarle o implementarle nella realtà. Per questo, i decisori politici spesso si affidano alle previsioni degli esperti, basate sulla loro esperienza, per selezionare quali interventi dovrebbero essere testati o implementati.   Un sistema basato su LLM potrebbe diventare un supporto utile per identificare in modo rapido ed economico gli interventi più efficaci, soprattutto se le sue previsioni risultano essere altrettanto precise, o persino superiori, rispetto a quelle degli esperti umani. Per indagare questa possibilità, sono stati raccolti e analizzati dati da un archivio supplementare contenente nove grandi esperimenti, denominati "mega-studi". Questi mega-studi hanno testato l'efficacia di numerosi interventi mirati a influenzare vari comportamenti e atteggiamenti sociali su un campione totale di oltre 1,8 milioni di partecipanti. Gli studi provengono da diverse discipline, come la psicologia, l'economia, la scienza politica, la sociologia e il marketing, e alcuni di questi includevano anche le previsioni degli esperti riguardo la probabile efficacia degli interventi.   La difficoltà di prevedere i risultati di questi mega-studi risiede nel fatto che molti interventi sono progettati per avere effetti nella stessa direzione rispetto all'obiettivo prefissato. Questo porta a differenze relativamente piccole tra le condizioni di trattamento, rendendo complicato per gli LLM distinguere l'efficacia degli interventi in maniera precisa. Inoltre, alcune sperimentazioni sono state condotte in contesti reali e non utilizzavano esclusivamente trattamenti testuali, complicando ulteriormente la possibilità di descrivere gli stimoli e i contesti degli studi nei prompt utilizzati dagli LLM.   Per valutare quanto bene i modelli linguistici di grandi dimensioni riescano a prevedere l'efficacia degli interventi in vari studi, è stata confrontata la differenza tra i risultati effettivi dei trattamenti e le previsioni fatte dai modelli. Successivamente, è stata calcolata una media complessiva di questi confronti per ottenere una valutazione generale delle capacità predittive dei modelli. I risultati hanno indicato che le previsioni derivate dagli LLM sono state più accurate per gli esperimenti basati su sondaggi rispetto a quelli condotti sul campo. Ad esempio, le previsioni degli LLM per gli esperimenti basati su sondaggi hanno ottenuto una correlazione positiva con gli effetti reali, risultando nel 79% delle previsioni nella direzione corretta. Al contrario, per gli esperimenti sul campo, la correlazione era inferiore e solo il 64% delle previsioni indicava la direzione giusta.   LLM e rischi di abuso nella creazione di campagne di disinformazione L'uso dei LLM potrebbe comportare rischi legati alla loro capacità di prevedere i risultati di esperimenti che potrebbero avere conseguenze socialmente dannose. Sebbene questa capacità possa essere sfruttata per scopi positivi, come la moderazione dei contenuti, esiste il potenziale per un uso improprio, ad esempio, nella creazione di campagne di messaggi nocivi come quelli anti-vaccinazione. Gli LLM disponibili al pubblico sono progettati con protezioni di base per impedire la generazione diretta di contenuti dannosi, ma tali misure potrebbero non essere sufficienti a prevenire il loro utilizzo per selezionare contenuti dannosi tra diverse opzioni.   Per valutare questo rischio, è stato condotto un test su modelli di linguaggio disponibili, esaminando se, con le protezioni attive, possano essere usati per identificare messaggi dannosi. I dati di un recente esperimento hanno mostrato l'impatto di post su Facebook relativi alla vaccinazione sulla riduzione delle intenzioni di vaccinarsi contro il COVID-19. Le previsioni generate da GPT-4 sugli effetti di questi post erano significativamente correlate con le stime dell'effetto reale, suggerendo che il modello è in grado di individuare i contenuti con il maggiore impatto negativo sulle intenzioni di vaccinazione. Nello specifico, i cinque post identificati da GPT-4 come i più dannosi sono stati stimati nel loro impatto come capaci di ridurre le intenzioni di vaccinazione del 2,77%.   Questo risultato evidenzia che le protezioni attuali non sono sufficienti per impedire l'uso degli LLM nella creazione di contenuti efficaci per causare danni sociali. Inoltre, è stato osservato che la capacità predittiva dei modelli è aumentata con le generazioni successive, comparabile anche a modelli avanzati sviluppati da altre aziende, come Claude 3 Opus di Anthropic.   I risultati indicano che le aziende che forniscono accesso pubblico agli LLM potrebbero ridurre il rischio di abuso implementando protezioni aggiuntive di "secondo livello". Queste misure potrebbero limitare la capacità dei modelli di simulare esperimenti su trattamenti socialmente dannosi. Tuttavia, per consentire l'uso legittimo di queste capacità, ad esempio nella ricerca accademica o nella moderazione dei contenuti su piattaforme social, potrebbero essere previsti permessi speciali per derogare a tali protezioni in casi giustificati.   Conclusioni Lo studio esplorativo condotto sulle capacità dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni nel prevedere i risultati degli esperimenti nelle scienze sociali fornisce indicazioni chiave per il mondo aziendale, con implicazioni rilevanti per diverse aree, tra cui il marketing, la previsione delle vendite, l'accettazione dei prodotti e servizi, e l'adattamento della forza lavoro a nuove metodologie o riorganizzazioni.   In primo luogo, le scoperte suggeriscono che i LLM, come GPT-4, potrebbero diventare uno strumento strategico per le aziende nella simulazione delle reazioni dei consumatori a nuove campagne di marketing, prima ancora di investire risorse considerevoli in esperimenti sul campo o focus group tradizionali. Grazie alla loro capacità di prevedere con alta precisione l'efficacia di messaggi pubblicitari, promozioni e interventi sul comportamento dei consumatori, questi modelli offrono un'alternativa rapida ed economica rispetto ai metodi convenzionali. Un esempio pratico potrebbe essere la simulazione di reazioni a nuovi slogan o contenuti multimediali, evitando costosi test pilota e permettendo ai team di marketing di concentrarsi sui messaggi più promettenti già nella fase iniziale della progettazione.   In ambito previsionale delle vendite, l'uso dei LLM può rappresentare un'importante innovazione. I modelli possono simulare le risposte dei consumatori a variazioni di prezzo, modifiche nei punti vendita o a nuove modalità di distribuzione, prevedendo non solo l'accettazione o il rifiuto del cambiamento, ma anche la portata dell'impatto sul comportamento d'acquisto. In tal senso, gli LLM potrebbero potenzialmente sostituire o complementare strumenti tradizionali di forecasting, come i sondaggi o i modelli statistici basati su dati storici, migliorando la precisione delle previsioni in tempi più brevi e con minori risorse economiche impiegate.   Dal punto di vista dell'accettazione di nuovi prodotti o servizi, la capacità degli LLM di simulare reazioni demograficamente diversificate diventa cruciale. Le aziende che cercano di entrare in nuovi mercati o di lanciare prodotti innovativi possono utilizzare queste simulazioni per prevedere la ricezione di tali offerte su scala nazionale o internazionale, testando la risposta di specifici gruppi target senza la necessità di sondaggi estesi o analisi preliminari complesse. Questa tecnologia potrebbe ridurre i rischi di insuccesso, migliorando l'efficacia delle strategie di lancio di prodotti grazie alla possibilità di ottimizzare la messaggistica e il posizionamento prima di impegnarsi finanziariamente.   Inoltre, per quanto riguarda l'adattamento della forza lavoro a nuovi modelli di lavoro o riorganizzazioni, l'uso degli LLM può fornire insights preziosi sulle reazioni dei dipendenti a cambiamenti significativi all'interno delle aziende. La simulazione delle reazioni dei dipendenti a politiche organizzative, cambiamenti culturali o nuovi strumenti di lavoro può aiutare i leader aziendali a prevedere con maggiore precisione le possibili resistenze o le aree critiche su cui intervenire, riducendo tempi e costi legati all'implementazione di tali cambiamenti. Invece di affidarsi esclusivamente a sondaggi interni o consulenze esterne, che possono risultare costosi e limitati nella loro capacità di prevedere reazioni su larga scala, i modelli LLM offrono un'opzione scalabile e versatile per facilitare la transizione.   Tuttavia, lo studio evidenzia anche alcune limitazioni importanti. La precisione degli LLM è ancora influenzata da bias demografici, che potrebbero limitare la loro applicabilità in contesti particolari o per segmenti di mercato non adeguatamente rappresentati. Inoltre, gli LLM tendono a sovrastimare l'intensità degli effetti previsti, il che può portare a errori nelle stime di impatto. Le aziende dovranno considerare queste limitazioni e, quando possibile, integrare le previsioni dei modelli con dati reali o test mirati per garantire un approccio più equilibrato e accurato.   In conclusione, l'integrazione dei LLM nelle pratiche aziendali presenta vantaggi significativi in termini di velocità, costo ed efficacia delle previsioni rispetto ai metodi tradizionali, ma richiede un'attenzione costante ai potenziali rischi e bias. Le aziende che sapranno combinare le intuizioni derivanti dall'uso dei LLM con l'esperienza umana e i dati reali avranno una marcia in più nella pianificazione strategica e nell'implementazione di innovazioni di successo.

Un gruppo di ricercatori, tra cui Charlie Snell, Jaehoon Lee, Kelvin Xu e Aviral Kumar, con il supporto di Google DeepMind e l'Università di Berkeley , ha esplorato un approccio innovativo nell'ottimizzazione dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). In particolare, hanno focalizzato l'attenzione sull'ottimizzazione del calcolo durante la fase di test (test-time compute), dimostrando come questo possa risultare più efficace rispetto al semplice aumento del numero di parametri del modello. Il loro studio ha rivelato che, invece di continuare a espandere le dimensioni del modello, una gestione più efficiente delle risorse computazionali durante il test può portare a risultati significativamente migliori. Per comprendere appieno il concetto, tradizionalmente, per elevare la qualità del testo generato, si tende ad accrescere la complessità del modello, aumentando il numero di parametri, che rappresentano i "mattoni" informativi utilizzati dal modello per effettuare previsioni. Tuttavia, questo approccio comporta un notevole consumo di memoria e risorse computazionali, rendendo l'utilizzo di modelli molto sofisticati costoso e difficile da gestire.   L'alternativa esplorata in questo studio propone di concentrare gli sforzi sull'ottimizzazione di come vengono utilizzate le risorse di calcolo al momento del test, cioè quando il modello viene effettivamente utilizzato per generare un output, come una risposta testuale. Invece di rendere il modello stesso più grande e complesso, si cerca di far sì che le risorse già disponibili siano impiegate nel modo più efficiente possibile.   In questo studio, viene analizzata la possibilità di aumentare la potenza di calcolo durante il processo di inferenza nei LLM, con l'obiettivo di rispondere a una domanda specifica: se a un LLM viene concesso di utilizzare una quantità fissa ma significativa di risorse computazionali durante l'inferenza, quanto può migliorare le sue prestazioni su un compito complesso? La risposta a questa domanda ha implicazioni non solo per le prestazioni raggiungibili dai LLM, ma anche per il futuro dell'addestramento di questi modelli e su come bilanciare l'uso delle risorse tra inferenza e addestramento.   Nonostante l'importanza del tema, poche ricerche hanno cercato di comprendere come i vari metodi di inferenza si adattino a diversi contesti durante i test. Inoltre, i risultati delle ricerche esistenti tendono a essere sfavorevoli per molte di queste strategie. La ricerca di Snell e colleghi esamina due meccanismi principali per aumentare l'efficienza computazionale durante l'inferenza. Il primo meccanismo si basa su modelli di ricompensa che analizzano i processi in modo dettagliato. Il secondo meccanismo riguarda l'aggiornamento della distribuzione del modello in modo adattivo, in base alla risposta fornita dal sistema durante il test. È stato osservato che l'efficacia di queste strategie varia significativamente in base alla complessità del compito affrontato.   L'osservazione ha condotto allo sviluppo di una strategia denominata "scaling ottimale della computazione". Tale strategia si propone di distribuire le risorse computazionali in modo più efficiente, adattandole alle specifiche esigenze del compito da svolgere durante la fase di test. Questo approccio ha consentito di aumentare l'efficienza nell'utilizzo delle risorse computazionali di oltre quattro volte rispetto a metodi tradizionali, i quali si basano sulla selezione del migliore risultato tra un certo numero di tentativi. Inoltre, è stata effettuata una valutazione confrontando vari modelli in base al numero di operazioni matematiche fondamentali eseguite, note come FLOPs (Floating Point Operations). Dai risultati ottenuti, è emerso che, in situazioni in cui un modello più piccolo riesce a raggiungere un certo livello di successo, l'allocazione mirata di risorse computazionali aggiuntive durante il test può migliorare le prestazioni fino a superare quelle di un modello quattordici volte più grande.   Questi risultati indicano che un uso ottimizzato e mirato delle risorse, anziché un aumento indiscriminato della complessità del modello, può condurre a migliori risultati in termini di efficienza e prestazioni, specialmente in contesti in cui modelli più semplici sono già in grado di fornire risultati significativi.     Pre-addestramento o calcolo durante il test nei LLM cosa scegliere È stata condotta un'analisi comparativa delle prestazioni di scalabilità ottimale del calcolo durante il test del modello PaLM 2-S* e di un altro modello di dimensioni circa 14 volte maggiori, addestrato in precedenza, senza alcun calcolo aggiuntivo durante la fase di test (per esempio, utilizzando una tecnica chiamata campionamento greedy, che implica selezionare sempre l'opzione migliore senza considerare altre possibilità). Entrambi i modelli sono stati addestrati utilizzando una quantità di dati indicata con X token, e la loro capacità di fare previsioni è stata testata su un insieme di dati indicato con Y token.   Addestrare un modello più grande richiede un maggiore impiego di operazioni aritmetiche, misurate in FLOPs, sia durante la fase di addestramento che durante quella di inferenza (cioè, quando il modello fa previsioni). Quando al modello più piccolo viene aggiunto calcolo extra durante il test, in modo da eguagliare il numero di operazioni aritmetiche richieste dal modello più grande, si è valutata la performance in termini di accuratezza delle previsioni.   Dai risultati ottenuti è emerso che, nel caso delle revisioni (verifiche o controlli), quando la quantità di dati utilizzati per l'inferenza (Y) è molto inferiore rispetto a quella utilizzata per l'addestramento (X), l'aggiunta di calcolo durante il test tende a essere più vantaggiosa rispetto a un ulteriore addestramento del modello. Tuttavia, con l'aumento del rapporto tra dati di inferenza e dati di addestramento, il calcolo aggiuntivo durante il test continua a essere vantaggioso per compiti più semplici, mentre per compiti più complessi risulta più utile avere un modello pre-addestrato più grande.   L'analisi dei benefici derivanti dalla capacità di espandere il calcolo durante il test mostra che uno degli approcci più consolidati è il metodo chiamato campionamento best-of-N. Questo approccio consiste nel generare simultaneamente N possibili risposte utilizzando un modello linguistico di base, per poi scegliere quella con il punteggio più alto secondo un valutatore appreso o un modello di ricompensa. Nonostante l'efficacia di questa tecnica, esistono altre strategie per sfruttare l'aumento delle risorse di calcolo durante il test, con l'obiettivo di migliorare le prestazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Un esempio è la modifica della distribuzione delle proposte da cui vengono generate le risposte. Questo può includere, ad esempio, la richiesta al modello di riesaminare e correggere sequenzialmente le risposte iniziali fornite. Inoltre, l'adattamento del valutatore, ad esempio tramite l'addestramento di un verificatore più sofisticato basato su processi complessi, può aumentare notevolmente l'efficacia dell'espansione del calcolo durante il test.   Per valutare i benefici della scalabilità del calcolo durante il test, sono stati effettuati esperimenti sul benchmark MATH utilizzando modelli PaLM-2, appositamente ottimizzati per correggere errori nelle risposte. Questi modelli sono in grado, ad esempio, di migliorare la distribuzione delle proposte o di verificare la correttezza dei singoli passaggi di una risposta tramite un modello di ricompensa basato su processi (PRM). I risultati degli esperimenti hanno dimostrato che l'efficacia di una strategia di calcolo durante il test dipende dalla natura specifica del problema e dal modello di base impiegato.   Quando si tratta di risolvere problemi semplici, è spesso più efficiente far sì che un modello di linguaggio (LLM) perfezioni progressivamente una singola risposta piuttosto che produrre diverse risposte separate in parallelo. Ad esempio, immagina di dover rispondere a una domanda come "Qual è la capitale della Francia?". Un modello di linguaggio ben addestrato è in grado di fornire subito una risposta corretta, come "Parigi". In questo caso, invece di generare più risposte, è più utile dedicare le risorse di calcolo a migliorare questa risposta, rendendola più chiara o arricchita di dettagli, magari specificando che Parigi è anche il centro culturale ed economico della Francia.   D'altro canto, quando ci si trova di fronte a problemi più complessi, come pianificare un viaggio in cui bisogna decidere le tappe migliori in base a vari fattori (ad esempio il budget, il tempo disponibile, le preferenze personali), è più utile generare diverse risposte in parallelo. Ogni risposta potrebbe rappresentare una diversa strategia di viaggio, come un itinerario che si concentra sulle città d'arte o un altro che privilegia le destinazioni naturali. Qui, il modello esplora contemporaneamente molteplici soluzioni, permettendo di valutare quale sia la più adatta. Inoltre, è possibile utilizzare una sorta di "albero delle decisioni" dove ogni scelta porta a ulteriori opzioni, valutate attraverso un sistema di punteggi che aiuta a identificare la soluzione ottimale.   Questi risultati evidenziano l'importanza di adottare una strategia di calcolo adattiva, definita "compute-optimal", in cui l'approccio viene scelto in base al tipo di problema, con l'obiettivo di massimizzare l'efficacia del calcolo supplementare. Inoltre, si è dimostrato che la difficoltà di una domanda, valutata dal punto di vista del modello di linguaggio di base, può essere utilizzata per prevedere quanto sarà efficace il calcolo durante il test, permettendo di implementare concretamente questa strategia "compute-optimal".   Allocando in modo ottimale il calcolo durante il test, si può raggiungere un notevole miglioramento della scalabilità, superando le prestazioni del metodo "best-of-N" con un impiego di calcolo ridotto di circa quattro volte, tanto nel processo di revisione quanto nell'esplorazione delle soluzioni. Questo rappresenta un avanzamento significativo nella gestione efficiente delle risorse computazionali, con effetti positivi sulle prestazioni complessive del sistema.   Questa strategia migliorata di scalabilità si concentra sull'esplorazione del potenziale del calcolo durante il test come alternativa all'ulteriore pre-addestramento. In particolare, è stato effettuato un confronto basato sui FLOPs tra un modello più piccolo con un aumento del calcolo durante il test e un modello 14 volte più grande che ha subito un pre-addestramento più intensivo. I risultati di questa analisi rivelano che, per domande di facile e media difficoltà, così come per alcune domande più complesse in specifiche condizioni di pre-addestramento e carico di inferenza, il calcolo aggiuntivo durante il test risulta spesso più vantaggioso rispetto a un ulteriore pre-addestramento.   Questa osservazione suggerisce che, in alcuni scenari, potrebbe essere più efficiente investire meno nel pre-addestramento di modelli più piccoli e compensare con un calcolo più intensivo durante il test per migliorare le prestazioni. Tuttavia, per le domande più difficili, l'efficacia dell'aumento del calcolo durante il test sembra essere limitata, mentre si riscontra un miglioramento più significativo con un pre-addestramento aggiuntivo. Questo evidenzia che, sebbene il calcolo durante il test possa essere una strategia efficace in molti casi, non è in grado di sostituire completamente il valore di un pre-addestramento più esteso.   In generale, anche con tecniche relativamente semplici, il calcolo durante il test si dimostra spesso preferibile rispetto all'approccio basato su un pre-addestramento intensivo, suggerendo un futuro in cui i modelli potrebbero richiedere meno FLOPs durante la fase di pre-addestramento e sfruttare maggiormente il calcolo durante l'inferenza per ottenere risultati ottimali.   Prospettiva unificata sulle tecniche di calcolo durante il test per modelli LLM In questo contesto, si esaminano e integrano diverse strategie che utilizzano il calcolo durante la fase di test di un modello, concentrandosi successivamente su alcuni metodi concreti. L'idea principale è quella di introdurre un calcolo supplementare in questa fase per adattare in modo dinamico la distribuzione delle previsioni generate dal modello, basandosi su un determinato input o "prompt". L'obiettivo finale è ottenere risultati più accurati rispetto a quelli ottenuti semplicemente utilizzando il modello di linguaggio naturale (LLM) senza ulteriori interventi.   Per comprendere meglio, immaginiamo di avere un modello che genera testi in base a un prompt, come ad esempio: "Descrivi un tramonto." Senza modifiche, il modello potrebbe produrre una descrizione generica, come "Il tramonto è bellissimo, con colori arancioni e rossi che tingono il cielo." Tuttavia, se si utilizza un calcolo aggiuntivo, possiamo ottenere una descrizione più specifica e raffinata, magari menzionando dettagli come "Le nuvole si stagliano contro un cielo infuocato, riflettendo sfumature dorate che sfumano lentamente nel viola profondo."   Esistono fondamentalmente due approcci per indurre queste modifiche nella distribuzione delle risposte generate dal modello. Il primo approccio riguarda l'input: si arricchisce il prompt originale con un insieme aggiuntivo di parole o "token", forzando così il modello a considerare questi elementi per produrre una distribuzione modificata delle risposte. Ad esempio, se si aggiungono parole come "dettagliato" o "vivido" al prompt iniziale, il modello sarà spinto a generare una descrizione del tramonto più ricca e dettagliata.   Il secondo approccio si concentra invece sull'output: una volta che il modello ha generato diverse possibili descrizioni del tramonto, si interviene su questi risultati per migliorarli ulteriormente. Ad esempio, se il modello propone varie descrizioni, si può selezionare quella più adatta o combinarne diverse per ottenere un risultato finale che sia il più preciso possibile.   In pratica, è possibile modificare la distribuzione proposta dal modello attraverso un miglioramento che va oltre il semplice condizionamento del prompt iniziale. Questo può avvenire utilizzando strumenti come verificatori o sistemi di punteggio che, come filtri aggiuntivi, analizzano l'output generato e scelgono la versione migliore. Questo processo può essere paragonato a tecniche come il campionamento Markov chain Monte Carlo (MCMC), dove si cerca di campionare da una distribuzione complessa partendo da una distribuzione più semplice e utilizzando una funzione di punteggio per avvicinarsi al risultato desiderato.   La modifica della distribuzione proposta, sia tramite l'ampliamento dei token di input sia attraverso l'uso di un verificatore, rappresenta quindi due direzioni indipendenti ma complementari che sono al centro di questo studio. Ad esempio, si può immaginare di voler ottenere una descrizione che non solo sia dettagliata ma anche coerente con un certo stile letterario: in questo caso, l'uso combinato di entrambi gli approcci potrebbe portare a un risultato finale che soddisfi entrambi i criteri.   Modifica della distribuzione proposta Per migliorare l'efficacia di un modello nel risolvere compiti di ragionamento specifici, una strategia efficace consiste nell'ottimizzare direttamente la distribuzione delle risposte proposte dal modello stesso. Questo può essere realizzato attraverso tecniche di finetuning ispirate al reinforcement learning (RL), come i metodi STaR o ReSTEM. In questo contesto, immagina di addestrare un modello per risolvere puzzle logici. Con il finetuning basato su RL, si affina il modello affinché diventi progressivamente più abile nel risolvere tali puzzle, senza introdurre ulteriori informazioni o indizi (token di input). L'obiettivo finale è che il modello, con il tempo, sviluppi soluzioni sempre più vicine alla risposta ottimale per quel tipo di problema.   Oltre a questa metodologia, esiste un approccio alternativo chiamato auto-critica, che permette al modello di migliorare autonomamente le proprie risposte durante la fase di test. Ad esempio, immagina un modello che, dopo aver proposto una soluzione a un problema, sia in grado di rivedere e criticare autonomamente la propria risposta, cercando di migliorarla. Tuttavia, se si fa affidamento esclusivamente su suggerimenti esterni (prompting) per guidare il modello durante il test, la revisione potrebbe risultare inefficace. Ad esempio, se il modello deve risolvere un problema complesso di matematica, come dimostrare un teorema o risolvere un'equazione differenziale avanzata, potrebbe non riuscire a correggere i propri errori solo sulla base di suggerimenti esterni, come indicazioni generali o piccoli spunti forniti attraverso un prompt. In situazioni di questo tipo, il modello rischia di ripetere lo stesso errore o di produrre soluzioni approssimative, senza un miglioramento significativo. È in questi casi che il finetuning diventa essenziale, permettendo al modello di essere ulteriormente addestrato con esempi specifici e iterazioni continue, affinando così la sua capacità di comprendere il problema e di fornire una soluzione corretta e precisa.   Il processo di finetuning, quindi, consente al modello di affinare le proprie risposte, specialmente quando si trova ad affrontare problemi complessi che richiedono un ragionamento approfondito. Questo si ottiene utilizzando dati generati dal modello stesso durante la sua esecuzione, in un approccio noto come "on-policy". Per esempio, immagina di avere un modello che deve scegliere la strategia migliore per vincere a scacchi. Durante il finetuning, il modello genera diverse mosse e analizza i risultati per identificare quale strategia funziona meglio. Un'altra tecnica utile in questo contesto è il "Best-of-N", che prevede che il modello generi diverse soluzioni per lo stesso problema, come dieci possibili mosse in una partita a scacchi, e selezioni la migliore tra queste. Attraverso questo processo, il modello viene guidato a produrre risposte sempre più precise e ottimizzate.   Ottimizzazione del verificatore L'ottimizzazione del verificatore è un elemento essenziale nella gestione e nella selezione delle risposte migliori all'interno di un insieme di soluzioni proposte. Questo strumento è incaricato di scegliere o aggregare la risposta ottimale tra quelle disponibili. Per comprendere meglio, si può pensare a un sistema di votazione: il verificatore agisce come un giudice che analizza diverse proposte e decide quale sia la migliore. Un metodo tradizionale utilizzato per questo scopo è il campionamento Best-of-N, in cui vengono generate N soluzioni complete e il verificatore seleziona quella che ritiene più adeguata. Immaginiamo di dover scegliere il miglior piatto tra dieci proposte di uno chef. Il campionamento Best-of-N equivale a far preparare dieci piatti diversi e poi scegliere quello che più soddisfa i gusti del giudice. Questo metodo, sebbene efficace, può essere ulteriormente migliorato. Un modo per rendere il processo ancora più efficiente è attraverso l'addestramento di un verificatore più avanzato, che non si limita a giudicare solo il piatto finale, ma che valuti anche ogni singolo passo della preparazione. Questo verificatore potrebbe essere basato su un modello di ricompensa del processo (PRM), che esamina la correttezza di ogni fase della preparazione del piatto. Ad esempio, potrebbe valutare se la scelta degli ingredienti è stata corretta, se la cottura è stata eseguita al punto giusto e così via. Questo approccio, simile a una sorta di "assaggio" in ogni fase della preparazione, consente di esplorare in modo più approfondito le diverse possibilità, aumentando le probabilità di selezionare non solo il miglior piatto finale, ma anche di capire quale processo porta alla migliore qualità. In pratica, mentre nel campionamento Best-of-N si giudica solo il risultato finale, l'addestramento di un verificatore più sofisticato permette di identificare la soluzione migliore già durante il processo di creazione, offrendo una maggiore efficienza e precisione nella selezione.   Come ottimizzare il calcolo durante la fase di test per modelli linguistici Per ottimizzare il calcolo durante la fase di test e migliorare le prestazioni di un modello linguistico su un determinato prompt, è fondamentale capire come gestire al meglio le risorse computazionali disponibili. In pratica, si tratta di trovare il modo più efficiente per utilizzare il calcolo a disposizione per risolvere un problema specifico, considerando il budget limitato. Quando ci si trova a dover risolvere un problema con un prompt e un budget di calcolo definito, è essenziale analizzare le varie modalità di utilizzo del calcolo in fase di test. Ogni modalità può avere un'efficacia diversa a seconda del contesto e della natura del problema. La chiave è identificare quale approccio massimizzi l'efficacia del modello con le risorse disponibili. In questo contesto, un aspetto cruciale è il confronto tra l'ottimizzazione del calcolo in fase di test e l'utilizzo di un modello pre-addestrato di dimensioni notevolmente maggiori. Modelli più grandi possono offrire prestazioni migliori, ma richiedono anche maggiori risorse computazionali. Di fronte a un budget limitato, potrebbe non essere possibile utilizzare tali modelli nella loro interezza, rendendo quindi necessaria un'attenta valutazione su come allocare le risorse di calcolo disponibili. La strategia più efficace dipenderà dal tipo di problema da risolvere, dalle specifiche del prompt, e dalle caratteristiche del modello utilizzato. Se il modello pre-addestrato è molto grande, ma il budget di calcolo è limitato, potrebbe essere necessario trovare un compromesso o adottare tecniche di ottimizzazione per ridurre la quantità di calcolo necessaria senza compromettere troppo le prestazioni. In alternativa, potrebbe essere utile esplorare l'uso di modelli più piccoli e più agili che possono essere meglio sfruttati con le risorse disponibili. La decisione finale su come scalare e ottimizzare il calcolo in fase di test richiede una comprensione approfondita sia del problema specifico che delle capacità del modello, nonché un'analisi accurata del trade-off tra precisione e risorse computazionali. Nel contesto dell'ottimizzazione della distribuzione delle proposte o dell'esecuzione di ricerche con un verificatore, ci sono vari iper-parametri che possono essere regolati per determinare come allocare il budget di calcolo durante la fase di test. Ad esempio, si potrebbe utilizzare un modello affinato per generare le proposte e un Modello di Ricompensa Obiettivo (ORM, Objective Reward Model) come strumento di verifica. Questo modello valuta la correttezza di ogni passaggio o risposta proposta, facilitando decisioni più informate durante il processo di verifica. In questo scenario, una possibile strategia potrebbe essere quella di impiegare tutto il budget di calcolo per generare in parallelo un certo numero di campioni indipendenti dal modello e poi applicare la tecnica del "migliore di N", selezionando la migliore tra le risposte generate. In alternativa, si potrebbe optare per campionare più revisioni in sequenza utilizzando un modello di revisione e selezionare la risposta migliore all'interno della sequenza con l'ORM. Un'altra opzione è trovare un compromesso tra queste due strategie estreme, bilanciando la generazione parallela e sequenziale delle proposte. L'idea di fondo è che i problemi più semplici potrebbero trarre maggiore vantaggio dal processo di revisione, poiché i campioni iniziali del modello sono probabilmente già vicini alla soluzione corretta e richiedono solo un affinamento ulteriore. D'altro canto, per problemi più complessi, potrebbe essere preferibile esplorare una gamma più ampia di possibili soluzioni, il che renderebbe più efficace il campionamento indipendente e parallelo di molte soluzioni. Nel contesto dei verificatori, esistono anche diverse opzioni per gli algoritmi di ricerca, come il beam-search, il lookahead-search e il best-of-N. Ognuno di questi algoritmi può comportarsi in modo diverso a seconda della qualità del verificatore e della distribuzione delle proposte disponibili. In generale, procedure di ricerca più sofisticate possono risultare particolarmente utili nei problemi più complessi rispetto a tecniche più semplici come il best-of-N o la maggioranza.   Scaling LLM: Strategia di scalabilità ottimale per il calcolo durante il test Lo scaling LLM ottimale per il calcolo durante il test si concentra sull'allocazione efficiente delle risorse computazionali disponibili in quel momento, con l'obiettivo di risolvere un problema specifico nel modo più efficace possibile. Quando si parla di calcolo al momento del test, si fa riferimento a diverse tecniche che possono essere adottate per migliorare le prestazioni di un modello nella fase di test, come revisioni o confronti con un verificatore. La chiave di questa strategia è la scelta degli iperparametri, ovvero quei parametri di configurazione che massimizzano i benefici in termini di prestazioni per un input specifico.   Formalmente, si definisce Target(theta, N, q) come la distribuzione dei token di output che un modello genera in risposta a un determinato prompt q, utilizzando specifici iperparametri theta e un certo budget computazionale N. L'obiettivo è individuare gli iperparametri theta che migliorano al massimo la precisione della distribuzione target rispetto alla risposta corretta attesa per il problema in questione. In pratica, si cerca la configurazione ideale degli iperparametri che permetta al modello di avvicinarsi il più possibile alla risposta corretta, dato un certo limite di risorse computazionali.   Questo processo di ottimizzazione è espresso matematicamente attraverso una formula che rappresenta il punto di massima accuratezza raggiungibile: theta*(q, y*(q))(N) = argmax theta (E[y∼Target(theta, N, q)][1{y=y*(q)}]).   Qui, y*(q) rappresenta la risposta corretta per il prompt q, mentre theta*(q, y*(q))(N) identifica la configurazione ottimale degli iperparametri per ottenere la miglior precisione possibile con le risorse computazionali disponibili. Questo approccio permette di ottimizzare il processo decisionale del modello, garantendo un uso efficace delle risorse e, di conseguenza, migliorando le prestazioni complessive del sistema durante la fase di test. Per comprendere meglio i concetti esposti, immaginiamo di dover utilizzare un modello di intelligenza artificiale per risolvere un problema specifico, come il riconoscimento di oggetti in un'immagine. Supponiamo di avere a disposizione un certo numero di risorse computazionali, ad esempio, potenza di calcolo, memoria e tempo di esecuzione, che possiamo sfruttare durante la fase di test del modello. Il nostro obiettivo è ottenere la massima precisione possibile nel riconoscimento degli oggetti, scegliendo la configurazione degli iperparametri (come la dimensione del modello, il tasso di apprendimento, o il numero di strati della rete neurale) che meglio si adatta al compito specifico e alle risorse disponibili. Ad esempio, se disponiamo di un budget computazionale limitato, potremmo dover scegliere un modello meno complesso ma che riesca comunque a fornire risultati accurati. Nel nostro esempio, "theta" rappresenta la configurazione degli iperparametri, "N" il budget computazionale a disposizione, e "q" l'immagine da analizzare. La distribuzione dei risultati che il modello genera è "Target(theta, N, q)", che ci dice con quale probabilità il modello riconosce correttamente gli oggetti nell'immagine data. Il nostro obiettivo è scegliere una configurazione di "theta" che massimizzi questa probabilità, avvicinando il più possibile la risposta del modello alla realtà, ovvero alla corretta identificazione degli oggetti presenti nell'immagine. Così, attraverso la formula fornita, il modello viene ottimizzato per selezionare gli iperparametri che, dati i vincoli di risorse, forniscono la massima accuratezza possibile. In pratica, questo significa che stiamo cercando di far sì che il modello identifichi correttamente il maggior numero di oggetti nell'immagine, utilizzando al meglio le risorse computazionali disponibili. Questo approccio è fondamentale per garantire che, anche in situazioni con risorse limitate, il modello possa operare in modo efficiente e fornire risultati precisi.   Scaling LLM: Come stimare la difficoltà delle domande per ottimizzare le risorse computazionali Per esaminare le caratteristiche di scaling durante il test dei vari meccanismi presentati, si propone un'approssimazione di una strategia di calcolo considerata ottimale, indicata come θ* (q, y*(q)(N)). Questa strategia viene definita in funzione di una statistica relativa a un particolare prompt, la quale fornisce una stima della difficoltà del prompt stesso. La difficoltà del prompt è un fattore centrale nella definizione della strategia ottimale che, sebbene non sia una soluzione esatta al problema originario, può comunque apportare miglioramenti significativi rispetto a strategie più semplici che distribuiscono le risorse computazionali in maniera casuale o uniforme. Per procedere con la stima della difficoltà delle domande, ciascuna di esse viene classificata in uno dei cinque livelli di difficoltà. Questa categorizzazione discreta permette di stimare θ* (q, y*(q)(N)) su un set di validazione, tenendo conto del budget di calcolo disponibile durante il test. Una volta stabilite le stime, le strategie ottimali vengono applicate al set di test, scegliendo la migliore strategia computazionale per ogni livello di difficoltà in maniera indipendente. In questo processo, la difficoltà della domanda si rivela quindi un parametro sufficiente per progettare una strategia ottimale di allocazione delle risorse. La difficoltà di un problema viene determinata utilizzando un approccio sviluppato da Lightman e colleghi, che misura la complessità di una domanda basandosi sulle prestazioni di un modello di linguaggio di base. In questo metodo, si valuta il tasso di successo del modello su un campione di 2048 esempi per ciascuna domanda del set di test. I risultati ottenuti vengono poi suddivisi in cinque categorie, ognuna corrispondente a un livello crescente di difficoltà. Questo sistema di classificazione, fondato sulle prestazioni effettive del modello, si è dimostrato più preciso rispetto ai tradizionali livelli di difficoltà predefiniti presenti nel dataset MATH. Tuttavia, questo metodo di valutazione richiede l'utilizzo di una funzione speciale, chiamata "funzione oracolare", che serve a verificare la correttezza delle risposte. Durante la fase di utilizzo reale del modello, quando si lavora con prompt per i quali non si conosce già la risposta, questa funzione non è disponibile. Per superare questa limitazione e rendere praticabile una strategia di calcolo ottimale, è necessario prima stimare la difficoltà del problema e successivamente applicare la strategia più appropriata. Questa stima della difficoltà viene fatta utilizzando una nozione chiamata "difficoltà predetta dal modello". In questo caso, un verificatore calcola la media del punteggio finale su 2048 campioni per ogni problema, senza controllare se le risposte siano effettivamente corrette. Questo approccio differisce dalla "difficoltà oracolare", che invece si basa sulla verifica della correttezza delle risposte fornite. Quando si utilizza un modello per stimare la difficoltà di un compito, non è necessario conoscere esattamente la risposta corretta. Tuttavia, stimare la difficoltà richiede un calcolo aggiuntivo durante il processo di inferenza, aumentando così il carico computazionale. Questo incremento di risorse necessarie può essere integrato nel costo complessivo della strategia di inferenza. Un modo per farlo è utilizzare lo stesso processo di calcolo sia per la verifica della difficoltà sia per la ricerca della soluzione, ottimizzando così l'intero procedimento. Questa situazione si ricollega al concetto di bilanciamento tra esplorazione e sfruttamento nel contesto del reinforcement learning. Nella pratica, bisogna trovare un equilibrio tra il tempo e le risorse impiegate per stimare la difficoltà di un problema e quelle necessarie per applicare l'approccio computazionale più efficiente. Questa tematica rappresenta una direzione di ricerca molto importante per il futuro, poiché le scelte fatte in fase di stima della difficoltà possono influenzare notevolmente le prestazioni del modello. Nei primi esperimenti, tuttavia, si tende a ignorare questo costo aggiuntivo per semplificare l'analisi e concentrarsi sulla dimostrazione dei benefici ottenuti da una gestione più efficace del calcolo durante i test. Per evitare problemi legati all'uso dello stesso insieme di test sia per la stima della difficoltà che per la selezione della strategia migliore, si adotta una tecnica di validazione incrociata. Questa tecnica divide i dati in due gruppi per ogni livello di difficoltà. La strategia ottimale viene scelta basandosi sulle prestazioni di uno dei gruppi e poi viene misurata sull'altro gruppo. Infine, i risultati complessivi vengono calcolati come media delle prestazioni ottenute su entrambi i gruppi di test. Immaginiamo di voler risolvere un problema di matematica con l'aiuto di un potente calcolatore. Il problema in questione può avere vari livelli di difficoltà: potrebbe essere semplice come sommare due numeri o complesso come risolvere un'equazione differenziale. Quando ci troviamo di fronte a questo problema, vogliamo usare il calcolatore in modo intelligente, ottimizzando le risorse disponibili per ottenere la risposta nel minor tempo possibile e con la massima precisione. Per fare questo, dobbiamo prima stimare quanto sia difficile il problema. È come quando ci viene data una domanda di matematica e dobbiamo decidere se possiamo risolverla mentalmente, con carta e penna, o se abbiamo bisogno di usare una calcolatrice avanzata. La stima della difficoltà ci aiuta a decidere quante risorse del calcolatore dobbiamo usare per risolvere il problema in modo efficiente.   Immaginiamo di avere una serie di problemi di matematica e vogliamo scegliere la migliore strategia per ciascuno di essi. Prima di tutto, classifichiamo i problemi in base alla loro difficoltà. Questo è simile a suddividere le domande di un esame in gruppi: facili, medie e difficili. Per ogni gruppo, decidiamo quale strategia usare: ad esempio, per i problemi facili possiamo usare una semplice calcolatrice, mentre per i problemi difficili possiamo usare un software di matematica avanzata. Tuttavia, non sempre sappiamo in anticipo quanto sia difficile un problema. Per questo, possiamo fare delle stime basandoci su problemi simili che abbiamo già risolto. È come se avessimo un compagno di classe che ci dicesse quanto è difficile un problema basandosi su problemi simili che ha già visto. Questa stima ci permette di scegliere la strategia giusta senza dover risolvere il problema completamente prima. Ma stimare la difficoltà richiede del tempo e delle risorse. È come se dovessimo fare una piccola parte del lavoro in anticipo per capire quanto sia difficile il resto del lavoro. Questo processo aggiunge un costo al nostro calcolo complessivo, ma ci aiuta a risparmiare tempo e risorse nel lungo termine, evitando di sprecare troppo tempo su problemi facili o di non dedicare abbastanza risorse ai problemi più difficili. Alla fine, l'obiettivo è trovare un equilibrio: non vogliamo spendere troppo tempo a stimare la difficoltà, ma neanche troppo poco, altrimenti rischiamo di scegliere una strategia non ottimale. Questo approccio è simile a quando dobbiamo decidere se esplorare nuove strategie o sfruttare quelle che già conosciamo, come avviene nel campo dell'apprendimento per rinforzo. er assicurarci che la nostra strategia funzioni bene, possiamo usare una tecnica chiamata validazione incrociata. In pratica, dividiamo i problemi in due gruppi: usiamo uno dei gruppi per scegliere la strategia migliore e poi vediamo come funziona sull'altro gruppo. Questo ci aiuta a evitare errori che potrebbero sorgere se usassimo gli stessi problemi sia per stimare la difficoltà che per scegliere la strategia. In questo modo, possiamo gestire meglio il calcolo durante i test, ottenendo risultati più precisi ed efficienti, anche quando non conosciamo in anticipo la difficoltà dei problemi che dobbiamo risolvere.   Configurazione sperimentale  La configurazione sperimentale adottata per condurre l'analisi è stata attentamente definita, tenendo conto delle varie scelte progettuali dei verificatori e delle diverse distribuzioni delle proposte. Questo passaggio preliminare è fondamentale per garantire che l'analisi sia condotta in modo rigoroso e che i risultati ottenuti possano essere interpretati con precisione. Dopo aver stabilito questa configurazione, si procede con l'esposizione dei risultati dell'analisi, che verranno presentati e discussi nelle sezioni successive, offrendo una panoramica completa delle conclusioni raggiunte.   Dataset Il calcolo durante il test diventa particolarmente vantaggioso quando i modelli possiedono già una solida base di conoscenze necessarie per rispondere a una domanda. In queste situazioni, la sfida principale non è tanto reperire le informazioni di base, ma piuttosto elaborare inferenze complesse a partire da queste conoscenze preesistenti. Per questo motivo, si presta particolare attenzione al benchmark MATH, un riferimento che include problemi matematici tipici delle competizioni scolastiche di livello superiore. Questi problemi variano in termini di difficoltà, offrendo una gamma diversificata di sfide. Negli esperimenti condotti, viene utilizzata una suddivisione specifica del dataset, composta da 12.000 domande destinate all'addestramento e 500 domande riservate ai test, come riportato nello studio di Lightman et al.   Modelli   L'analisi è stata realizzata impiegando il modello di base PaLM 2-S* (Codey), che viene ritenuto un esempio significativo delle capacità attuali dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). I risultati ottenuti con questo modello sono considerati rilevanti anche per altri modelli simili, suggerendo una possibile trasferibilità delle conclusioni. Un elemento di particolare importanza è che questo modello dimostra una prestazione notevole nel benchmark MATH, pur non avendo ancora raggiunto il suo massimo potenziale. Questa caratteristica lo rende particolarmente adatto come banco di prova per l'analisi, offrendo un equilibrio tra capacità avanzate e margini di miglioramento.   Verificatori di processo per scalare il calcolo al test-time in modo efficiente Il calcolo al test-time può essere migliorato in modo significativo ottimizzando l'uso dei verificatori, rendendo possibile l'esecuzione di operazioni più complesse e su scala maggiore. Per ottenere questo risultato, è fondamentale esplorare e comprendere a fondo i diversi metodi disponibili per implementare la ricerca al test-time utilizzando verificatori di processo (PRM). Questi approcci offrono la possibilità di gestire il calcolo in maniera più efficiente durante la fase di test, grazie alle loro caratteristiche intrinseche di scalabilità. L'analisi si concentra su come queste proprietà di scalabilità possano essere sfruttate per potenziare le prestazioni del calcolo, permettendo un miglioramento delle capacità computazionali senza compromettere l'efficacia del processo di verifica.   Addestramento dei PRM L'addestramento iniziale dei modelli Policy Reward Model (PRM) si è basato sull'utilizzo di etichette fornite da lavoratori umani. Un esempio significativo di questo processo è il dataset PRM800k, sviluppato da Lightman e collaboratori per l'addestramento dei loro modelli. Tuttavia, si è riscontrato che tale dataset non rispondeva adeguatamente alle specifiche necessità del progetto. In particolare, un modello PRM addestrato con questi dati ha mostrato vulnerabilità anche di fronte a strategie semplici come il campionamento best-of-N. Questo risultato è stato attribuito a un probabile disallineamento nella distribuzione dei campioni generati dai modelli GPT-4 presenti nel dataset rispetto a quelli generati dai modelli PaLM 2 utilizzati. Per evitare il dispendioso processo di raccolta di nuove etichette PRM da parte di lavoratori umani, è stata adottata una metodologia alternativa, basata sull'approccio proposto da Wang e colleghi. Questo metodo consente di addestrare i modelli PRM senza l'uso diretto di etichette umane, sfruttando invece stime di correttezza per ciascun passaggio, ottenute tramite la tecnica del roll-out Monte Carlo applicata a ogni fase della soluzione. In questo modo, le previsioni dei PRM per ciascun passaggio vengono considerate come stime del valore delle ricompense future, coerentemente con la politica di campionamento del modello di base, riflettendo così i risultati di ricerche recenti. Infine, è stato effettuato un confronto con un modello di riferimento Object Recognition Model (ORM), dal quale è emerso che il modello PRM ha costantemente superato l'ORM in termini di prestazioni. Per questo motivo, in tutti gli esperimenti di ricerca condotti, è stato impiegato un modello PRM.   Aggregazione delle risposte Durante la fase di test, i verificatori basati su processo possono essere impiegati per esaminare attentamente ogni singolo passaggio all'interno di un insieme di soluzioni generate dal modello principale. Per individuare la migliore soluzione tra N possibili opzioni utilizzando il PRM, è essenziale disporre di una funzione che riesca a combinare i punteggi assegnati a ciascun passaggio di ogni risposta. Questo permette di identificare il candidato che ha le maggiori probabilità di essere la risposta corretta. In questo processo, si inizia aggregando i punteggi relativi ai singoli passaggi di una risposta, ottenendo così un punteggio complessivo per quella risposta specifica. Questo passaggio è noto come aggregazione passo-passo. Una volta ottenuti i punteggi finali per tutte le risposte, si procede a un'ulteriore aggregazione, questa volta tra tutte le risposte, al fine di individuare quella con il punteggio più alto. Questo secondo passaggio è chiamato aggregazione inter-risposta e consente di determinare quale tra le risposte campionate rappresenti la soluzione migliore. In particolare, l'aggregazione progressiva e quella tra le risposte vengono gestite attraverso tecniche mirate per potenziare l'efficacia complessiva del modello. Nell'aggregazione passo-passo, anziché calcolare un punteggio finale attraverso metodi come il prodotto o il minimo dei punteggi ottenuti in ogni passaggio, si utilizza direttamente la previsione del modello PRM (Prediction Response Model) nell'ultimo passaggio come punteggio definitivo della risposta. Questa strategia si è dimostrata superiore rispetto ad altri metodi di aggregazione. Per quanto riguarda l'aggregazione inter-risposta, si adotta un approccio basato sulla selezione "best-of-N ponderata", seguendo la metodologia proposta da Li e colleghi. Questo metodo differisce dalla selezione best-of-N standard poiché tiene conto dei punteggi di correttezza del verificatore su tutte le soluzioni che conducono alla stessa risposta finale. Viene quindi scelta la risposta finale che ha ottenuto la somma totale dei punteggi più alta, garantendo così una selezione più accurata e affidabile.   Scaling LLM: strategie di ricerca per migliorare i modelli di linguaggio contro PRM Nel contesto dell'ottimizzazione dei modelli di linguaggio pre-addestrati durante la fase di test, i metodi di ricerca svolgono un ruolo cruciale nel determinare le risposte più efficaci. Questi metodi si basano sulla capacità intrinseca del modello, precedentemente addestrato con pochi esempi, di generare una serie di soluzioni possibili. Successivamente, queste soluzioni vengono attentamente valutate e selezionate in base a criteri specifici, con l'obiettivo di ottenere il risultato più adatto e preciso. In questo ambito, si distinguono tre principali approcci di ricerca, ognuno dei quali offre vantaggi specifici a seconda del contesto e delle esigenze operative.   Il primo metodo è chiamato Best-of-N weighted . In questo approccio, si generano N risposte indipendenti utilizzando il modello di base. Successivamente, tra queste risposte, si seleziona quella che risulta migliore in base al giudizio finale fornito dal PRM, il quale valuta l'adeguatezza di ogni soluzione proposta. Questo permette di scegliere la risposta più adatta tra quelle disponibili, garantendo che il risultato finale sia il più vicino possibile a ciò che il modello considera ottimale.   Il secondo approccio, noto come Beam search , si distingue per il suo processo di ottimizzazione. Qui, il PRM viene utilizzato per valutare le previsioni man mano che vengono generate. Questo metodo prende ispirazione dalla ricerca in ampiezza BFS-V, ma introduce alcune specificità. Si stabilisce un numero fisso di traiettorie, chiamate beam, e si definisce la larghezza del beam. Inizialmente, vengono generate N previsioni per il primo passo della soluzione. Queste previsioni vengono quindi valutate in base a una stima del PRM riguardante il valore delle ricompense future. Solo i passaggi migliori vengono selezionati per proseguire. Per ciascuno dei candidati scelti, si generano nuove previsioni per il passo successivo, ripetendo questo processo fino a quando la soluzione è completa o si raggiunge il numero massimo di iterazioni. Al termine, tra le N risposte finali, si applica nuovamente il metodo Best-of-N weighted per determinare la previsione definitiva, garantendo così un'ulteriore ottimizzazione del risultato.   Il terzo metodo, denominato Lookahead search , rappresenta un'evoluzione del beam search con un focus particolare sulla valutazione dei singoli passaggi. Invece di valutare immediatamente i candidati al termine di ogni passo con il punteggio del PRM, questo metodo esegue delle simulazioni, estendendo la previsione per un certo numero di passi successivi, chiamati rollouts. Se durante queste simulazioni si arriva alla fine della soluzione, il processo si interrompe anticipatamente. Lo scopo principale è quello di migliorare la precisione delle stime di valore per ogni passo, utilizzando la previsione del PRM alla fine della simulazione per valutare i candidati correnti. Di fatto, il beam search può essere visto come un caso particolare del lookahead search con una profondità di simulazione pari a zero. Aumentando questa profondità, si ottiene una stima più accurata, sebbene ciò comporti un aumento della complessità computazionale. Questo metodo può essere considerato una variante della ricerca Monte Carlo Tree Search (MCTS), da cui però sono stati rimossi gli elementi stocastici solitamente impiegati per esplorare nuove possibilità. Poiché il PRM è già stato addestrato, nella fase di test l'obiettivo è sfruttare il modello piuttosto che esplorare nuove soluzioni. Perciò, il lookahead search risulta un metodo efficace per applicare strategie simili alla MCTS nella fase di test, migliorando la precisione senza necessità di esplorazione stocastica.   Scaling LLM: risultati dell'analisi sul Test-Time Scaling per la ricerca con verificatori L'analisi effettuata si concentra sulla comparazione di diversi algoritmi di ricerca con l'obiettivo di identificare una strategia ottimale di scalatura del calcolo. Questa scalatura viene adattata alla difficoltà del prompt e applicata ai vari metodi di ricerca considerati. Per esaminare in modo dettagliato le differenze tra questi algoritmi, sono stati eseguiti test su diverse configurazioni, variando principalmente due parametri: la larghezza del raggio di ricerca, indicata come beam-width e rappresentata dal simbolo 𝑀, e il numero di passi di previsione, noto come lookahead steps e indicato con 𝑘.   Le configurazioni testate comprendono diverse modalità di ricerca. In primo luogo, è stata esaminata una ricerca a raggio in cui la larghezza del raggio viene calcolata come la radice quadrata del budget di generazione 𝑁. In secondo luogo, è stata considerata una ricerca a raggio con una larghezza del raggio fissa pari a 4. Successivamente, è stata valutata la ricerca con previsione, o lookahead, con un numero di passi 𝑘 = 3, applicata sia alla configurazione di ricerca a raggio basata sulla radice quadrata sia a quella con raggio fisso. Infine, è stata considerata una ricerca con previsione con 𝑘 = 1, applicata alla prima configurazione di ricerca a raggio. Per garantire un confronto equo tra questi metodi, è stato sviluppato un protocollo che consente di stimare il costo di ciascun metodo in base al budget di generazione. Nel caso della ricerca a raggio e del metodo best-of-N, il budget di generazione è direttamente proporzionale rispettivamente al numero di raggio e al valore di 𝑁. Tuttavia, la ricerca con previsione introduce un ulteriore livello di complessità: per ogni passo della ricerca principale, vengono simulati ulteriori 𝑘 passi, il che implica che il costo totale di questo metodo è dato dal prodotto di 𝑁 per (𝑘 + 1). I risultati evidenziano come, con budget di generazione ridotti, la ricerca a raggio mostri una performance significativamente superiore rispetto al metodo best-of-N. Tuttavia, all'aumentare del budget disponibile, questo vantaggio tende a ridursi, fino a quando la ricerca a raggio inizia a essere meno efficiente rispetto al best-of-N. La ricerca con previsione, invece, si dimostra generalmente meno efficace rispetto agli altri metodi, probabilmente a causa del carico computazionale aggiuntivo richiesto per simulare i passi futuri. Questo fenomeno di riduzione dei benefici può essere attribuito a un eccessivo sfruttamento delle previsioni del modello, che porta alla generazione di soluzioni ridondanti o troppo concise. L'analisi si è poi concentrata sulla variabile della difficoltà delle domande. Quando la ricerca a raggio, con un parametro 𝑀=4, viene confrontata con il best-of-N, risulta che, con un budget di generazione elevato, le prestazioni aggregate dei due metodi si equivalgono. Tuttavia, considerando domande di diversa complessità, emergono tendenze diverse: per le domande più semplici, la ricerca a raggio può addirittura peggiorare i risultati, mentre per quelle più difficili, questo metodo riesce a migliorare significativamente le prestazioni rispetto al best-of-N. Invece, per le domande più complesse, nessuno dei metodi analizzati riesce a portare a progressi significativi. In sintesi, si osserva che la difficoltà della domanda gioca un ruolo determinante nella scelta della strategia di ricerca ottimale in base al budget di calcolo disponibile. La selezione del metodo migliore varia notevolmente in funzione di questo parametro. Con budget limitati, una gestione ottimale del calcolo può consentire di superare il best-of-N utilizzando fino a quattro volte meno risorse. Invece, con budget più ampi, i benefici della previsione diminuiscono, anche se l'impiego di dati di difficoltà oracolo continua a mostrare dei vantaggi. Questi risultati indicano come un approccio adattivo nella gestione delle risorse di calcolo possa portare a significativi miglioramenti nelle performance. In conclusione, l'efficacia di un metodo di ricerca è strettamente legata al budget di calcolo disponibile e alla difficoltà delle domande. La ricerca a raggio risulta più efficace con domande complesse e budget limitati, mentre il best-of-N è preferibile per domande più semplici e con budget più elevati. Scegliendo la configurazione di ricerca più adatta in base alla difficoltà della domanda e al budget di calcolo, è possibile ottenere risultati vicini al best-of-N, utilizzando significativamente meno risorse.   Scaling LLM: Come ottimizzare la distribuzione delle proposte nei modelli di linguaggio Fino a questo punto, è stata analizzata la capacità del calcolo di adattarsi a contesti più ampi durante il test, con particolare attenzione al confronto tra la ricerca di soluzioni e l'uso di verificatori. Ora, l'attenzione si sposta verso un altro aspetto cruciale: la scalabilità legata alla modifica della distribuzione delle proposte. Questo processo prevede che il modello sia in grado di rivedere e migliorare progressivamente le proprie risposte nel corso della fase di test, consentendogli di affinare dinamicamente la distribuzione delle soluzioni proposte. Tuttavia, chiedere ai modelli di linguaggio attuali di correggere autonomamente i propri errori si dimostra spesso poco efficace, soprattutto quando si affrontano problemi complessi di ragionamento. Per superare queste limitazioni, si fa riferimento alla metodologia proposta da Qu et al., adattandola e perfezionandola per il contesto specifico in esame. L'obiettivo è permettere ai modelli di linguaggio di affinare iterativamente le proprie risposte, migliorando così la distribuzione delle proposte in maniera continua. Il primo passo consiste nel descrivere come vengono addestrati e utilizzati i modelli capaci di rivedere e affinare le proprie distribuzioni di proposte, basandosi in modo sequenziale sui tentativi precedenti di risposta. Questa fase di addestramento è cruciale per garantire che i modelli possano apprendere dai propri errori e migliorare progressivamente la qualità delle soluzioni offerte. Successivamente, si esaminano le proprietà di scalabilità dei modelli durante l'inferenza, ovvero la capacità del modello di mantenere o migliorare le proprie prestazioni man mano che affronta problemi di crescente complessità. L'analisi di questa fase è essenziale per comprendere l'efficacia del modello nell'adattarsi a contesti più ampi e complessi, garantendo risposte sempre più accurate e pertinenti.   Scaling LLM: Ottimizzazione dell'addestramento e dell'uso dei modelli di revisione Il processo di addestramento dei modelli di revisione è simile a quello utilizzato per i modelli standard, ma presenta alcune differenze sostanziali. In particolare, per addestrare questi modelli, è fondamentale disporre di traiettorie specifiche, ossia sequenze di risposte che iniziano con un errore e culminano in una risposta corretta. Questo tipo di traiettoria permette di eseguire un fine-tuning supervisionato, il cui scopo principale è quello di insegnare al modello a riconoscere e correggere gli errori commessi all'interno di un determinato contesto. In questo modo, il modello non tenta di ripartire da zero, ma apporta modifiche mirate alle risposte errate, migliorando progressivamente la sua capacità di generare risposte corrette nel contesto dato.   Nella generazione dei dati di revisione, un metodo proposto da Qu et al. ha mostrato buoni risultati nel creare più sequenze di risposte (multi-turn) in un contesto on-policy, ovvero in modo coerente con l'approccio di apprendimento. Tuttavia, questo metodo si è dimostrato poco pratico per l'infrastruttura impiegata nella ricerca a causa dell'alto costo computazionale. Per superare questa limitazione, è stato adottato un approccio alternativo: sono state generate 64 risposte simultaneamente utilizzando una temperatura più alta per favorire la diversità delle risposte e, da queste, sono state costruite le sequenze multi-turn necessarie. Ogni risposta corretta è stata abbinata a una serie di risposte errate prese dallo stesso gruppo, creando così un insieme di dati utile per un fine-tuning specifico. Nelle sequenze potevano essere incluse fino a quattro risposte errate, il cui numero esatto veniva determinato in modo casuale. La scelta delle risposte errate è stata fatta usando un criterio di distanza di edit tra caratteri, in modo da selezionare quelle più vicine, in termini di somiglianza, alla risposta corretta finale. Sebbene questo metodo non sia perfetto per determinare la correlazione tra le risposte, si è dimostrato adeguato ad addestrare efficacemente il modello di revisione, evitando associazioni casuali e non rilevanti.   Una volta completato l'addestramento del modello, durante il test è possibile generare una sequenza di revisioni. Anche se il modello è stato addestrato considerando al massimo quattro risposte precedenti, è possibile creare catene più lunghe utilizzando solo le quattro risposte riviste più recenti come contesto. All'aumentare della lunghezza di queste catene, si nota un miglioramento progressivo nella capacità del modello di selezionare la risposta corretta al primo tentativo (pass@1), dimostrando la capacità del modello di apprendere e migliorare sulla base delle revisioni delle risposte precedenti.   Durante l'inferenza, si verifica però un cambiamento nella distribuzione: mentre il modello è stato addestrato principalmente su sequenze contenenti solo risposte errate, durante il test può incontrare risposte corrette che vengono incluse nel contesto. Questo può portare il modello, inavvertitamente, a trasformare una risposta corretta in una errata nelle revisioni successive. È stato osservato che circa il 38% delle risposte corrette viene erroneamente trasformato in errato quando si utilizza un approccio più semplice (naïf). Per ridurre questo problema, è stato implementato un meccanismo di selezione basato sul voto di maggioranza o sulla valutazione tramite un verificatore, il quale sceglie la risposta più accurata tra quelle prodotte dal modello, migliorando così la probabilità di ottenere la risposta corretta.   Per verificare l'efficacia di questo approccio, è stato eseguito un confronto tra due modalità: il campionamento di N revisioni consecutive e il campionamento parallelo di N risposte alla stessa domanda. I risultati hanno dimostrato che, utilizzando sia il metodo del voto di maggioranza sia quello basato sul verificatore, il campionamento sequenziale delle revisioni fornisce prestazioni superiori rispetto al campionamento parallelo.   Scaling LLM: Risultati dell'analisi su test-time scaling e revisioni per migliori prestazioni L'analisi dei risultati ottenuti dal test di scaling durante l'esecuzione ha rivelato che la proposta di risposte in modo sequenziale porta a prestazioni migliori rispetto a un approccio parallelo. Questo suggerisce che, nell'affrontare un problema, il modo in cui le risposte vengono generate può influenzare significativamente l'efficacia complessiva. È importante considerare che il campionamento sequenziale e quello parallelo possiedono caratteristiche distinte.   Il campionamento parallelo, ad esempio, può essere visto come un metodo di ricerca globale, che esplora una vasta gamma di strategie differenti per risolvere un problema. In questo caso, i diversi candidati potrebbero adottare approcci molto vari tra loro, permettendo di esplorare soluzioni molto distanti. In contrasto, il campionamento sequenziale tende a comportarsi come un processo di raffinamento locale, concentrandosi sul miglioramento di risposte che già si avvicinano alla soluzione desiderata.   Questi aspetti complementari indicano l'importanza di bilanciare i due approcci. La distribuzione del budget computazionale dovrebbe quindi essere attentamente calibrata, destinando una parte delle risorse al campionamento parallelo per esplorare soluzioni diverse e un'altra parte alle revisioni sequenziali per perfezionare le risposte promettenti.   È stato rilevato che esiste un equilibrio ottimale tra il campionamento sequenziale e quello parallelo, che dipende dalla difficoltà del compito da svolgere. Per identificare come distribuire al meglio le risorse tra questi due approcci, sono stati condotti numerosi test con diverse combinazioni. I risultati hanno confermato che, dato un budget fisso per la generazione, esiste una proporzione ideale tra campionamento sequenziale e parallelo che permette di ottenere la massima accuratezza. Questo equilibrio, però, non è fisso: varia a seconda della complessità del quesito. Le domande più semplici traggono maggiore vantaggio dalle revisioni sequenziali, mentre quelle più complesse richiedono un bilanciamento più attento tra le due modalità di computazione per ottenere i migliori risultati. Questa scoperta supporta l'idea che il campionamento sequenziale e quello parallelo siano due strumenti complementari che, se usati insieme, possono migliorare significativamente l'accuratezza dei risultati durante il test, con effetti variabili in base alla natura specifica del prompt.   Un aspetto importante riguarda anche la strategia ottimale per l'allocazione delle risorse computazionali. Poiché l'efficacia del campionamento sequenziale e parallelo varia con la difficoltà del compito, è possibile individuare la proporzione ideale tra queste modalità in base alla sfida specifica da affrontare. I risultati indicano chiaramente che adottare questa strategia di scalabilità computazionale permette di migliorare notevolmente le prestazioni rispetto all'utilizzo esclusivo del campionamento parallelo. Infatti, mentre il campionamento parallelo tende a stabilizzarsi oltre un certo livello di budget, la strategia di scalabilità ottimale continua a migliorare l'efficacia delle prestazioni.   L'analisi mostra quindi che, trovando il giusto equilibrio tra campionamento sequenziale e parallelo, si può ottenere un'efficienza che supera di gran lunga quella del solo campionamento parallelo, con un incremento di prestazioni fino a quattro volte superiore. In sintesi, affinare la distribuzione delle proposte attraverso revisioni mirate si rivela una strategia estremamente efficace per ottimizzare la computazione durante i test, tenendo conto sia del budget disponibile che della difficoltà specifica del compito da affrontare.   Scaling LLM: ottimizzazione del calcolo tra pre-addestramento e inferenza nei modelli L'idea di bilanciare l'uso delle risorse di calcolo tra le fasi di pre-addestramento e inferenza di un modello è un concetto interessante che permette di ottimizzare le prestazioni complessive anche quando le risorse disponibili non sono elevate. In particolare, si considera come l'aumento del calcolo durante l'inferenza possa compensare una fase di pre-addestramento meno intensiva in termini di risorse. Questo approccio consente al modello di gestire distribuzioni più complesse, migliorando le sue prestazioni nonostante un pre-addestramento meno robusto.   L'analisi si concentra sul modo in cui le risorse di calcolo possono essere distribuite in modo più efficace tra le due fasi. La questione centrale riguarda la scelta strategica su come impiegare un budget di calcolo limitato: se sia più vantaggioso concentrarsi sull'aumento delle risorse durante la fase di pre-addestramento, oppure se sia più produttivo riservare una maggiore quantità di calcolo alla fase di inferenza, dove il modello viene effettivamente messo alla prova. La riflessione su questo bilanciamento è cruciale per ottimizzare le prestazioni del modello, massimizzando l'efficacia delle risorse a disposizione.   Quando si decide come distribuire le risorse di calcolo durante la fase di pre-addestramento di un modello, si affronta una scelta cruciale: è più opportuno investire nell'aumentare la quantità di dati utilizzati per l'addestramento o incrementare il numero di parametri del modello stesso? L'analisi di questa decisione si basa su un'ipotesi comune nel campo della scalabilità dei modelli, secondo cui i parametri vengono aumentati mantenendo invariata la quantità di dati di addestramento.   Per comprendere il legame tra le risorse di calcolo impiegate durante il pre-addestramento e quelle necessarie durante l'inferenza, si utilizzano approssimazioni matematiche. Queste approssimazioni suggeriscono che, aumentando il numero di parametri del modello, crescono in modo proporzionale sia le risorse richieste per il pre-addestramento, sia quelle necessarie per l'inferenza. Tuttavia, se si desidera ottenere un incremento delle prestazioni durante l'inferenza con un modello più piccolo, sarà necessario aumentare le risorse di calcolo impiegate in questa fase, in proporzione al rapporto tra il numero di token utilizzati per l'addestramento e quelli impiegati nell'inferenza.   Il valore di questo rapporto, indicato come R, varia a seconda del contesto in cui il modello viene utilizzato. Ad esempio, in ambienti produttivi su larga scala, potrebbe esserci un numero molto maggiore di token di inferenza rispetto a quelli utilizzati per l'addestramento, portando a un valore di R elevato. In altre situazioni, come nei sistemi di auto-miglioramento, il numero di token utilizzati per l'inferenza può essere inferiore rispetto a quelli utilizzati per l'addestramento, risultando in un valore di R basso.   I risultati degli esperimenti evidenziano che, in presenza di problemi particolarmente complessi o in situazioni in cui il numero di token di inferenza è elevato, può essere più efficiente investire risorse nel pre-addestramento. Al contrario, in situazioni dove le domande sono di difficoltà medio-bassa o dove le esigenze di inferenza sono limitate, può risultare più vantaggioso dedicare maggiori risorse durante l'inferenza.   In conclusione, non esiste una corrispondenza perfetta tra il calcolo impiegato nel pre-addestramento e quello utilizzato durante l'inferenza. In contesti con domande semplici o con bassi requisiti di inferenza, è possibile compensare una minore allocazione di risorse nel pre-addestramento con un maggiore impiego di calcolo durante l'inferenza. Tuttavia, per situazioni più complesse o con elevate esigenze di inferenza, investire risorse nel pre-addestramento risulta essere una strategia più efficace per migliorare le prestazioni complessive del modello.   Approcci futuri per migliorare la scalabilità del calcolo nei test con LLM Nella ricerca è stata condotta un'analisi dettagliata sulle diverse tecniche impiegate per migliorare la ricerca in relazione a un verificatore e per ottimizzare la distribuzione delle proposte generate da un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) durante il processo di test nel ragionamento matematico. È emerso che l'efficacia di un approccio è fortemente influenzata dalla complessità del problema in relazione alle capacità del modello di base utilizzato. Questo ha portato allo sviluppo del concetto di "scalabilità ottimale del calcolo" durante il test, un approccio che prevede una strategia adattativa, orientata dal prompt, per massimizzare le prestazioni entro i limiti di calcolo disponibili. L'implementazione di questa strategia ha consentito di incrementare l'efficienza del calcolo durante la fase di test da 2 a 4 volte, dimostrando l'importanza di un adattamento dinamico delle risorse computazionali in base alla difficoltà dei problemi affrontati.   Il confronto tra i benefici derivanti dall'aggiunta di calcoli durante il test e quelli ottenuti durante la fase di pre-addestramento ha rivelato un aspetto interessante: l'impiego di calcoli durante il test, utilizzando metodi apparentemente semplici come revisioni e ricerche, può portare a risultati positivi in alcuni tipi di prompt. Questo approccio ha mostrato, per la prima volta, che tali metodi possono superare i vantaggi ottenuti investendo risorse computazionali nel pre-addestramento. Tuttavia, il lavoro presenta alcune limitazioni che potrebbero essere affrontate in ricerche future.   Uno degli ambiti da perfezionare riguarda la scalabilità del calcolo durante i test. La ricerca si è focalizzata principalmente su due meccanismi fondamentali: il verificatore e la distribuzione delle proposte attraverso revisioni. Nonostante la combinazione di verificatori e revisioni abbia mostrato risultati promettenti, non sono state esplorate altre tecniche, come l'uso degli alberi PRM in combinazione con le revisioni. Inoltre, tecniche come la critica e ulteriori revisioni non sono state approfondite. In futuro, sarà necessario investigare come migliorare ulteriormente la scalabilità del calcolo durante il test, esplorando una gamma più ampia di approcci. È stato anche notato che questi metodi offrono solo piccoli vantaggi su problemi più complessi, suggerendo la necessità di sviluppare nuove strategie per superare queste limitazioni.   Un altro aspetto rilevante riguarda la valutazione rapida della difficoltà delle domande. In questo studio, è stata adottata una nozione di difficoltà della domanda come statistica sufficiente per approssimare una strategia ottimale di scalabilità del calcolo durante il test. Sebbene questo metodo si sia dimostrato efficace, la stima della difficoltà delle domande richiede una quantità significativa di risorse computazionali. Futuri studi potrebbero esplorare alternative per stimare la difficoltà in modo più efficiente, come il pre-addestramento o il fine-tuning di modelli in grado di prevedere direttamente la difficoltà, o alternando dinamicamente la valutazione della difficoltà con il tentativo di risolvere la domanda stessa.   Infine, il lavoro si è concentrato esclusivamente sulla scalabilità del calcolo durante il test e su quanto questo possa essere compensato da un pre-addestramento aggiuntivo. Tuttavia, è possibile che, in futuro, i risultati ottenuti applicando calcoli durante il test possano essere integrati nel modello di base, permettendo un ciclo iterativo di auto-miglioramento applicato al linguaggio naturale. Per questo motivo, sarà importante che futuri studi estendano questi risultati e approfondiscano come i risultati del calcolo durante il test possano essere utilizzati per migliorare ulteriormente il modello di base.   Conclusione L'ottimizzazione del calcolo durante la fase di test nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) offre una prospettiva innovativa che sfida l'approccio tradizionale basato sull'aumento dei parametri del modello. Questo cambiamento di paradigma, invece di puntare semplicemente sull'ampliamento della complessità del modello, promuove una gestione più intelligente e mirata delle risorse computazionali esistenti.   La riflessione strategica qui si concentra su come le imprese possano trarre vantaggio da un approccio simile nell'allocazione delle proprie risorse, non solo in ambito tecnologico, ma anche in altri contesti operativi. Tradizionalmente, per risolvere problemi complessi, si è spesso pensato che "più è meglio" – ovvero, più risorse, più personale, più investimenti. Tuttavia, questo studio suggerisce che potrebbe essere più efficace concentrare gli sforzi sull'ottimizzazione dell'uso delle risorse già disponibili, piuttosto che investire costantemente in nuovi strumenti o competenze.   Applicando questa logica al mondo aziendale, emerge che la vera sfida non è solo acquisire nuove risorse, ma saperle utilizzare in modo più efficiente. Per esempio, anziché ampliare un team di lavoro o aggiungere nuovi software, le imprese potrebbero focalizzarsi sull'ottimizzazione dei processi interni, migliorando le sinergie tra le diverse funzioni aziendali o implementando metodi di lavoro più efficaci. Ciò potrebbe comportare l'adozione di strategie di "scaling ottimale" che si adattino alle specifiche esigenze dell'organizzazione, migliorando la produttività senza un aumento esponenziale dei costi.   Inoltre, l'idea di bilanciare il pre-addestramento e l'inferenza nei modelli LLM è parallela alla necessità di trovare un equilibrio tra preparazione e azione nel contesto aziendale. In molti casi, le aziende investono pesantemente nella formazione e nello sviluppo delle competenze, ma potrebbero trarre benefici significativi dall'allocazione di risorse per ottimizzare l'esecuzione operativa – il "calcolo durante il test", se vogliamo mantenere la metafora.   Infine, la capacità di adattarsi dinamicamente alla complessità delle sfide – stimando la difficoltà dei problemi e allocando le risorse di conseguenza – è cruciale per il successo strategico. In un contesto in cui le risorse sono limitate, la priorità non dovrebbe essere semplicemente quella di fare di più, ma di fare meglio, utilizzando l'intelligenza e la flessibilità per massimizzare il ritorno sugli investimenti.   In sintesi, l'approccio ottimizzato al calcolo nei LLM non solo offre una nuova via per l'efficienza computazionale, ma rappresenta anche una lezione preziosa per le imprese: l'ottimizzazione strategica delle risorse disponibili può superare la mera espansione delle capacità, portando a risultati più sostenibili e significativi.

Lo studio intitolato "CompeteAI: Understanding the Competition Dynamics of Large Language Model-based Agents", condotto da Qinlin Zhao, Jindong Wang, Yixuan Zhang, Yiqiao Jin, Kaijie Zhu, Hao Chen e Xing Xie , esplora come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possano essere utilizzati per simulare le dinamiche competitive. La ricerca introduce un quadro innovativo, "CompeteAI", che sfrutta LLM avanzati, come GPT-4, per ricreare scenari di competizione in un ambiente simulato, come una città virtuale in cui ristoranti competono per attrarre clienti. Attraverso questa simulazione, è stato possibile osservare come i LLM possano replicare strategie di mercato complesse, riflettendo comportamenti umani come la differenziazione dei prodotti e l'effetto Matteo, dove i successi iniziali si autoalimentano a discapito dei concorrenti meno fortunati. Queste intuizioni offrono un potenziale significativo per le aziende, suggerendo nuove modalità per testare strategie di mercato, gestire il rischio ed esplorare l'innovazione disruptive in un contesto simulato, evidenziando al contempo le sfide legate alla concentrazione del potere economico e alla necessità di regolamentazione. La competizione è una forza trainante che modella le società umane e influenza vari ambiti come l'economia, le strutture sociali e lo sviluppo tecnologico. Comprendere questi meccanismi di competizione è essenziale per capire come funzionano le società. La ricerca tradizionale sulla competizione si è basata principalmente su studi empirici, limitati dall'accessibilità dei dati e incapaci di studiare la competizione a livello micro, portando a una comprensione limitata. La modellazione basata su agenti (ABM) supera questa limitazione simulando le azioni e le interazioni degli agenti. Dai modelli basati su regole ai modelli basati su dati e sull'apprendimento automatico, i ricercatori hanno cercato di rendere gli agenti più realistici. Tuttavia, questi agenti non riescono ancora a simulare comportamenti umani complessi, limitando l'autenticità del processo di simulazione.   Recentemente, l'emergere di modelli linguistici di grandi dimensioni ha fornito un'alternativa alle simulazioni sociali, permettendo la creazione di agenti autonomi. Un numero crescente di studi ha esplorato questi approcci basati su LLM, simulando vari ambienti sociali, concentrandosi principalmente sui comportamenti di cooperazione e collaborazione degli agenti, come nell'ingegneria del software e nei giochi. Tuttavia, gli studi che esaminano il concetto di competizione sono scarsi. Alcuni studi hanno analizzato la competizione e la collusione tra imprese, ma si sono concentrati solo sulle tendenze dei prezzi. Ad oggi, mancano simulazioni e studi competitivi complessi e realistici, importanti per una comprensione completa delle dinamiche competitive.   Lo studio condotto da Zhao e colleghi mira a colmare questa lacuna esplorando la competizione tra agenti basati su LLM. Viene introdotto un quadro completo per lo studio dei comportamenti competitivi degli agenti, applicabile a vari scenari. Guidati da questo quadro, è stato sviluppato un ambiente pratico competitivo utilizzando GPT-4 per simulare una città virtuale con due tipi di agenti: ristoranti e clienti. Gli agenti ristoratori gestiscono i ristoranti e vendono cibo ai clienti, i quali scelgono i ristoranti e forniscono feedback sulle loro esperienze. I clienti possiedono diverse caratteristiche, come reddito, gusto, salute e restrizioni alimentari, e possono essere individui o gruppi. In questo ambiente simulato, i ristoranti competono tra loro per attrarre e fidelizzare i clienti, spingendo gli agenti ristoratori a evolversi e adattarsi continuamente, sviluppando strategie innovative per superare i concorrenti.   Dopo aver ripetutamente condotto la simulazione, sono state eseguite analisi sia a livello micro che macro. Tra i principali risultati ottenuti, uno riguarda la comprensione contestuale da parte degli agenti basati su LLM. I modelli di linguaggio impiegati in queste simulazioni hanno dimostrato una notevole capacità di comprendere e analizzare accuratamente contesti competitivi. Ciò non solo conferma la loro abilità nel processare informazioni complesse, ma mette anche in luce il loro potenziale nell’ambito degli esperimenti di simulazione, dove possono replicare dinamiche reali e fornire preziose intuizioni per la strategia aziendale.   La strategia di mercato osservata negli agenti simulati rispecchia teorie sociologiche ed economiche consolidate. Ad esempio, i modelli di comportamento riflettono concetti come la differenziazione dei prodotti, l’imitazione delle strategie vincenti, l’orientamento al cliente e l’apprendimento sociale. Questi elementi sono fondamentali per comprendere come le aziende possano posizionarsi e competere in mercati complessi, dove le decisioni non sono prese in isolamento, ma sono influenzate dal contesto competitivo e sociale.   Un altro aspetto cruciale riguarda la variabilità delle decisioni dei clienti, che differiscono significativamente tra individui e gruppi. Questo è coerente con le osservazioni sui comportamenti dei consumatori, dove le preferenze personali, le esperienze passate e l'influenza sociale giocano un ruolo chiave. Le differenze tra le decisioni individuali e di gruppo sottolineano l'importanza di segmentare il mercato e personalizzare le strategie di marketing per differenti tipologie di pubblico.   Lo studio ha inoltre evidenziato l’Effetto Matteo nel contesto della competizione di mercato. Questo fenomeno, noto anche come “i ricchi diventano più ricchi”, si verifica quando i ristoranti o le aziende più popolari continuano a guadagnare visibilità e successo, mentre quelli meno noti restano in una posizione marginale. Questo ciclo auto-rinforzante può portare a una polarizzazione del mercato, dove pochi attori dominano, riducendo così la concorrenza e la varietà disponibile per i consumatori.   Infine, è interessante osservare come il raggruppamento dei clienti possa mitigare l’effetto “winner-take-all” causato dall’Effetto Matteo. Segmentare i clienti in gruppi più piccoli e specifici consente alle aziende meno conosciute di competere in modo più efficace, offrendo prodotti o esperienze che rispondono alle esigenze particolari di questi segmenti. La competizione tra agenti, come osservato nella simulazione, stimola un miglioramento della qualità dei prodotti, evidenziando come la pressione competitiva spinga le aziende a innovare e a migliorare costantemente, a vantaggio dei consumatori e del mercato nel suo complesso.   Costruire l'ambiente competitivo   La competizione presuppone che le persone debbano gareggiare per risorse limitate al fine di prosperare in un determinato contesto. A tal fine, è stato proposto un modello generale per lo studio della competizione, denominato "CompeteAI", che si articola in quattro componenti fondamentali.   In primo luogo, nella fase di selezione dell'ambiente, si individua il contesto competitivo appropriato, che può spaziare dai giochi competitivi alle interazioni tra aziende e clienti, fino ad altre forme di competizione. Successivamente, nella configurazione dell'ambiente, si costruisce lo scenario scelto utilizzando strutture di agenti preesistenti, come CAMEL o AutoGen, adattandole alle specifiche esigenze. La terza fase prevede l'esecuzione della simulazione, in cui vengono condotti esperimenti mirati a catturare i processi di interazione tra i diversi agenti all'interno dell'ambiente creato. Infine, nell'analisi, si osservano, esaminano e sintetizzano i comportamenti emersi dai risultati sperimentali, al fine di trarre conclusioni e approfondimenti.   Un aspetto cruciale è la creazione di un ambiente competitivo ben strutturato, dove i progettisti devono considerare attentamente il ruolo dei concorrenti, dei giudici e delle loro interazioni reciproche. Ad esempio, i concorrenti forniscono servizi ai giudici, mentre i giudici offrono feedback ai concorrenti. Per garantire il successo di questa dinamica, è necessario introdurre delle limitazioni, come la disponibilità di risorse e servizi per i concorrenti, o la disponibilità di denaro e capacità di acquisto per i giudici. La progettazione di tali vincoli trae ispirazione dalla teoria della dipendenza dalle risorse, secondo la quale la competizione per le risorse può influenzare il comportamento delle organizzazioni, le loro relazioni con altre entità e le strategie adottate per sopravvivere e avere successo. La creazione di queste componenti dipende fortemente dal contesto competitivo specifico. È inoltre fondamentale considerare le interazioni, le iterazioni (poiché la maggior parte delle competizioni richiede feedback e ripetizioni) e la gestione dei risultati. Questo quadro rappresenta un banco di prova ideale per creare un ambiente competitivo variegato, utile allo studio dei comportamenti degli agenti AI.   CompeteAI: Una simulazione per migliorare la competizione tra ristoranti L'ambiente è stato concepito come una piccola città, caratterizzata dalla presenza di due ristoranti e cinquanta clienti. Questi ultimi possono essere individui singoli o far parte di gruppi, come famiglie, coppie o colleghi. Nessun cliente ha la possibilità di cucinare autonomamente e, pertanto, è obbligato a recarsi in uno dei ristoranti per consumare i pasti. Per facilitare le osservazioni, si presuppone che ciascun cliente mangi una volta al giorno in uno dei ristoranti disponibili. I ristoranti, a loro volta, devono competere per attrarre il maggior numero di clienti possibile al fine di massimizzare i propri profitti. In questo contesto, sia i ristoranti che i clienti sono gestiti da agenti basati su modelli di linguaggio avanzati, nello specifico GPT-4 (0613). Ogni ristorante è diretto da un agente che, attraverso azioni predefinite come "modificare il menu", "gestire lo chef" e "fare pubblicità", si adopera quotidianamente per servire al meglio i clienti. I clienti, a loro volta, ricevono informazioni dai ristoranti e scelgono dove andare a mangiare. Dopo ogni pasto, i clienti forniscono feedback sotto forma di commenti, che i ristoranti possono utilizzare per migliorare il proprio servizio. La simulazione si sviluppa su un periodo di quindici giorni e termina se uno dei ristoranti decide di ritirarsi dalla competizione.   Per rendere efficace questa simulazione, è necessario affrontare tre sfide principali, ciascuna delle quali richiede un approccio mirato per garantire risultati realistici e utili.   La prima sfida riguarda la natura testuale degli input e output degli agenti basati su modelli di linguaggio. Poiché questi agenti interagiscono esclusivamente tramite testo, diventa complesso replicare un'interazione autentica con un ambiente reale. Per superare questo ostacolo, è essenziale sviluppare o utilizzare sistemi che simulino in modo realistico le interazioni e le attività tipiche di un ristorante e delle interazioni tra clienti. Solo così gli agenti basati su modelli linguistici di grandi dimensioni potranno operare in modo pratico e coerente all'interno dell'ambiente simulato.   La seconda sfida consiste nel garantire una sufficiente diversificazione degli agenti all'interno della simulazione. In un contesto reale, le preferenze dei clienti sono estremamente variabili: alcuni potrebbero preferire cibo vegetariano, altri optare per il fast food. Questa diversificazione è cruciale per stimolare comportamenti competitivi che riflettano la complessità e la varietà delle dinamiche umane, rendendo così la simulazione più fedele alla realtà.   Infine, è fondamentale valutare rigorosamente quanto i comportamenti degli agenti nella simulazione siano effettivamente rappresentativi di quelli degli esseri umani in contesti reali. Questo aspetto non solo garantisce la coerenza interna della simulazione, ma assicura anche la sua validità esterna, rendendo i risultati più applicabili e utili per comprendere dinamiche reali.   Affrontare con successo queste tre sfide è cruciale per creare una simulazione che non solo funzioni a livello tecnico, ma che offra anche spunti significativi e applicabili nel mondo reale.   Agenti AI per la simulazione della gestione di attività ristorative In questo studio, vengono impiegati agenti per simulare il ruolo di gestori di ristoranti. La gestione di un ristorante reale coinvolge attività complesse come l'assunzione di personale, la creazione di menu e la pubblicità, operazioni che vanno oltre le capacità dei modelli linguistici basati esclusivamente su testo, poiché questi non possiedono capacità di percezione del mondo reale. Per superare questa limitazione, vengono utilizzati prompt attentamente strutturati per contestualizzare lo scenario e costruire un sistema di gestione del ristorante. Per semplificare l'implementazione e l'analisi dei risultati, la competizione è limitata a due ristoranti, anche se il framework può essere facilmente esteso a un numero maggiore di ristoranti.   Il processo seguito da un agente ristoratore è il seguente: ogni agente dispone di un certo ammontare di fondi iniziali da utilizzare per assumere chef, creare menu, fare pubblicità e svolgere altre attività gestionali. In primo luogo, l'agente riceve i registri giornalieri che contengono la storia delle entrate, delle spese e del flusso di clienti, oltre ai commenti relativi all'ultimo giorno. Viene inoltre fornita l'informazione riguardante il ristorante rivale, che comprende il menu, il flusso di clienti e i commenti della giornata precedente. L'agente analizza tutte queste informazioni e progetta o rivede la strategia e la pianificazione per il giorno successivo, ad esempio assumendo un nuovo chef o aggiornando il menu. Successivamente, l'agente interagisce con il sistema di gestione del ristorante guidato dal prompt per registrare il metodo di interazione specificato. Al termine di queste operazioni, l'agente riassume le azioni svolte e conserva questo riepilogo in memoria per la pianificazione futura.   Agenti AI per la simulazione dei clienti I clienti sono considerati veri e propri giudici nell'ambiente analizzato, e per ottenere risultati più diversificati è essenziale includere una varietà di profili. A tale scopo, vengono proposte due dimensioni: caratteristiche personali e relazioni sociali per ciascun cliente. Le caratteristiche personali comprendono vari fattori, come reddito, preferenze, condizioni di salute (ad esempio, diabete) e restrizioni alimentari (ad esempio, vegetarianismo). Queste informazioni vengono definite tramite suggerimenti e memorizzate nel sistema come dati permanenti. Sul fronte delle relazioni sociali, sono stati individuati quattro tipi principali: famiglia, colleghi, coppie e amici. Alcuni clienti vengono quindi organizzati in gruppi di 2-4 persone in base alle loro caratteristiche. A ciascun membro del gruppo viene attribuito un ruolo specifico (ad esempio, madre in una famiglia) e vengono descritte le relazioni con gli altri membri. È importante notare che esistono differenze anche tra gruppi dello stesso tipo; ad esempio, alcune famiglie presentano relazioni armoniose, mentre altre mostrano tensioni. In totale, sono stati definiti 10 clienti individuali, 4 famiglie, 4 gruppi di colleghi, 3 coppie e 4 gruppi di amici.   Il processo seguito da ciascun cliente è strutturato come segue. Ogni giorno, a ciascun cliente vengono presentate informazioni su due ristoranti, tra cui il nome del locale, il punteggio assegnato dai clienti, la pubblicità, il menu e i commenti. Ogni cliente deve scegliere un ristorante basandosi sulle proprie caratteristiche, esperienze e sulle informazioni fornite. I membri dei gruppi discutono prima della decisione su dove andare. Durante la discussione, ciascun membro può esprimere le proprie esigenze e opinioni, arrivando infine a una decisione di maggioranza. Nel corso della fase decisionale, i clienti devono fornire motivazioni che consentano un'analisi più approfondita delle loro scelte. Successivamente, i punteggi dei piatti registrati nel sistema del ristorante vengono inviati ai clienti. Basandosi su questi punteggi e su altre informazioni, ciascun cliente elabora le proprie impressioni che costituiscono la sua esperienza di consumo. Alcuni clienti lasciano commenti comprensivi di nome, data, punteggio e contenuto (nei gruppi, tutti i commenti vengono aggregati in un unico feedback). Infine, questi commenti vengono memorizzati e resi disponibili agli altri clienti.   Valutazione della qualità dei piatti Nel contesto competitivo analizzato, la qualità dei piatti riveste un ruolo cruciale nel determinare la qualità complessiva del servizio offerto. La valutazione della qualità dei piatti è strettamente legata al prezzo del piatto stesso, al costo di produzione e al livello di competenza del cuoco. Per valutare tale qualità, sono state formulate alcune ipotesi fondamentali: la prima ipotesi considera che il gusto dei piatti sia positivamente correlato con le abilità dei cuochi, le quali sono a loro volta correlate al salario percepito; la seconda ipotesi suggerisce che la qualità e il gusto dei piatti siano influenzati sia dal prezzo di costo che da quello di vendita.   Sulla base di queste ipotesi, è stato introdotto un meccanismo empirico per valutare il punteggio associato a ciascun piatto. Tale punteggio viene calcolato sommando il 50% del costo di produzione con il 50% del salario del cuoco diviso per 5000. Questo approccio permette di ottenere una misura del valore del piatto che riflette sia gli aspetti economici che quelli legati alla competenza del personale.   L'analisi è stata condotta attraverso una serie di esperimenti ripetuti nove volte per i clienti singoli e sei volte per i clienti in gruppo. Questa analisi è stata articolata su due livelli distinti: micro e macro.   A livello micro, l'attenzione si è concentrata sull'interazione tra gli agenti e l'ambiente simulato, valutando le loro capacità fondamentali di percezione e azione, e osservando i loro comportamenti. A livello macro, invece, è stato esaminato il processo dinamico del sistema, con un focus particolare sull'evoluzione del sistema stesso e sull'identificazione di schemi all'interno di questa evoluzione. Sono stati analizzati anche i risultati finali della simulazione, confrontandoli con teorie consolidate nelle scienze sociali e mettendo in luce scoperte interessanti che potrebbero aprire nuove strade per ulteriori ricerche.   Analisi a livello micro: Percezione contestuale Nell'analisi a livello micro delle strategie di mercato, l'attenzione si concentra sulle azioni intraprese dagli agenti, che rappresentano un elemento cruciale per determinare quale concorrente possa superare gli altri. È stato osservato che gli agenti nell'ambiente di riferimento adottano alcune strategie di mercato classiche, tra cui la differenziazione, l'imitazione, l'orientamento al cliente e l'apprendimento sociale.   Differenziazione : La differenziazione è una strategia generica che consente ai concorrenti di occupare una posizione di mercato unica (Porter, 1997). Questa può essere attuata in varie forme, come il design dell'immagine del marchio, il servizio clienti o altre dimensioni. Nel contesto analizzato, è emerso l'approccio di focalizzarsi su piatti distintivi per affermare il brand: "Semplificare il menu per concentrarsi su pochi piatti di alta qualità che possano diventare i preferiti dei clienti, differenziandosi così dai concorrenti."   Imitazione : L'imitazione è un'altra strategia classica che prevede l'osservazione attiva e l'adattamento delle strategie dei concorrenti per mantenere la parità competitiva o limitare la rivalità nel mercato (Lieberman e Asaba, 2006). Un esempio di imitazione è l'adozione di ingredienti locali da parte di un concorrente dopo aver rilevato il vantaggio competitivo di un rivale: "L'enfasi di American Aroma sugli ingredienti locali e le opzioni salutari è un chiaro vantaggio... Stars & Stripes Diner introdurrà ingredienti locali per alcuni piatti."   Orientamento al cliente : La scoperta e la soddisfazione delle esigenze dei clienti sono elementi chiave per ottenere vantaggi competitivi (Zeithaml et al., 2018). Prioritizzare la comprensione delle esigenze dei clienti permette agli agenti di adattarsi, innovare e prosperare nella competizione. Ad esempio, le risposte degli agenti vengono adattate a diverse esigenze dei clienti, come la richiesta di piatti a ridotto contenuto di zucchero per persone con diabete o di piatti a base di pesce per gli amanti dei frutti di mare. Tali bisogni vengono identificati attraverso i commenti dei clienti e raccolti dagli agenti per apportare le necessarie modifiche. Inoltre, i concorrenti possono identificare non solo esigenze individuali, ma anche tendenze generali dei consumatori, come l'interesse per la cura della salute, e adeguare di conseguenza le loro offerte.   Esempi di esigenze dei clienti e comportamenti dei ristoranti: - Esigenza del cliente: Vegetariano | Comportamento dell'agente: Aggiunta di “Insalata Vegan Delight” al menu | Tipo: Restrizione alimentare - Esigenza del cliente: Diabete | Comportamento dell'agente: Introduzione della versione senza zucchero della "Berry Parfait" | Tipo: Restrizione alimentare - Esigenza del cliente: Frutti di mare | Comportamento dell'agente: Aggiunta della “Grigliata di Pesce” al menu | Tipo: Gusto - Esigenza del cliente: Burger | Comportamento dell'agente: Aggiunta del “Classic American Burger” al menu | Tipo: Gusto - Esigenza del cliente: Cura della salute | Comportamento dell'agente: Introduzione di una sezione "Specialità Locali" nel menu | Tipo: Tendenze alimentari   Analisi a livello micro: Strategia di mercato L'analisi delle decisioni dei clienti riveste un ruolo cruciale nella competizione. Le ragioni alla base delle preferenze dei clienti sono state categorizzate e quantificate, rivelando che le decisioni sono spesso influenzate da una molteplicità di fattori. Questa osservazione è coerente con la teoria del comportamento del consumatore (Peter e Olson, 2010).   Le motivazioni dei diversi clienti sono state riassunte e raggruppate in alcune categorie principali. Ad esempio, le restrizioni alimentari e le preferenze di gusto sono state classificate sotto il tema "soddisfazione dei bisogni primari". Le scelte basate su punteggi elevati o recensioni positive sono state inserite nella categoria "considerazione della reputazione del ristorante". Le decisioni derivanti da esperienze precedenti sono state attribuite alla "fedeltà al marchio".   Sulla base di questa categorizzazione, le ragioni alla base delle decisioni dei clienti sono state quantificate in tutti gli esperimenti. Sono stati selezionati casualmente tre clienti singoli e quattro gruppi per la presentazione. Dall'analisi dei dati emerge chiaramente che ogni singolo cliente o gruppo considera molteplici fattori nel prendere una decisione, con variazioni da persona a persona. Un fattore comune è che la "soddisfazione dei bisogni" incide significativamente su tutti i clienti. Inoltre, si osservano differenze tra clienti singoli e gruppi. Per i clienti singoli, la reputazione del ristorante risulta un fattore cruciale (media 29,42), mentre l'interesse per esplorare nuove opzioni è meno frequente (media 7,18). Al contrario, i gruppi mostrano una maggiore apertura verso nuovi piatti (media 14,93) e attribuiscono minore importanza alla reputazione del ristorante (media 10,71).   Analisi a livello macro: Dinamiche strategiche Sono state osservate dinamiche strategiche complesse, caratterizzate da una serie di interazioni dinamiche tra aziende in competizione per ottenere posizioni di vantaggio (Chen e Miller, 2012). Queste dinamiche sono guidate dall'interazione tra comportamenti di differenziazione e imitazione.   Risultati generali : Il secondo giorno è stata proposta da R1 l'idea di utilizzare ingredienti locali nei piatti per attrarre clienti attenti alla salute. Nei due giorni successivi, questo punto di forza ha permesso a R1 di attirare un gran numero di clienti. Notando il successo ottenuto, R2 ha aggiornato alcuni piatti con ingredienti locali il quarto giorno e ha introdotto il “Stars & Stripes Fusion Bowl” il quinto giorno per offrire servizi personalizzati. Successivamente, R1 ha aggiunto “American Fusion Bowl” per confrontarsi con R2. Da quel momento, i due concorrenti hanno continuato a ricercare nuovi punti di forza per differenziarsi, imitando al contempo i successi dei rivali.   Manifestazione chiave : Spesso, la differenziazione viene utilizzata dai concorrenti per ottenere vantaggi competitivi. Tuttavia, tale strategia può essere facilmente imitata, riducendo l'efficacia della differenziazione stessa (Porter, 1997). Di conseguenza, il vantaggio competitivo ottenuto attraverso la differenziazione tende a essere temporaneo, richiedendo innovazioni continue per mantenere la posizione di vantaggio.   Equilibrio dinamico : Quando due ristoranti operano nelle stesse condizioni (tipo di cucina, finanziamento iniziale), è naturale che i loro menu tendano a essere simili. Tuttavia, per differenziarsi, i concorrenti introducono nuovi elementi nei menu che riducono la somiglianza, mentre l'imitazione da parte dei rivali la aumenta, portando infine a un equilibrio dinamico. Durante gli esperimenti, la somiglianza tra i menu dei due ristoranti è stata calcolata quotidianamente e poi mediata. È stato osservato che la somiglianza dei menu si è mantenuta costante intorno al 36%.   Effetto Matteo  È stato osservato un fenomeno riconducibile all'Effetto Matteo (Rigney, 2010), in cui enti con un vantaggio competitivo iniziale tendono ad accumulare ulteriori benefici, lasciando gli altri in una condizione di perenne inseguimento, con conseguente crescita e opportunità diseguali. Questo effetto è ampiamente documentato in vari ambiti, come l'istruzione (Walberg e Tsai, 1983) e il finanziamento della ricerca scientifica (Bol et al., 2018).    Di seguito, vengono illustrati i risultati che offrono spunti pratici sulla manifestazione dell'Effetto Matteo nel contesto degli agenti basati su LLM, in particolare riguardo alle dinamiche di traffico clienti e ai meccanismi di feedback nei ristoranti.   Risultati generali : Nel primo giorno, la maggior parte dei clienti ha scelto il ristorante R1 grazie alla sua convenienza, alla varietà del menu e ad altri fattori. La qualità elevata dei piatti di R1 ha fornito un'esperienza soddisfacente, che si è tradotta in commenti positivi e in un punteggio medio di 7,2. Al contrario, R2 ha attratto meno clienti, con conseguente minor numero di commenti. Inoltre, i commenti ricevuti da R2 sono stati contrastanti e i punteggi medi (6,0) si sono rivelati inferiori rispetto a quelli di R1, a causa della qualità dei piatti. Nel secondo giorno, per R1, i punteggi più alti, i commenti positivi e un menu rivisitato hanno attratto nuovi clienti e fidelizzato quelli esistenti. Questo schema si è ripetuto quotidianamente, aggravando la situazione di R2.   Manifestazione centrale : Il successo iniziale di R1 ha rafforzato il suo vantaggio attraverso un ciclo di feedback positivo: un maggior numero di commenti ha permesso a R1 di ottenere più riscontri, facilitando miglioramenti. Inoltre, punteggi più elevati e commenti positivi hanno contribuito a costruire una solida reputazione tra i clienti, attirandone ulteriori. Al contrario, con un numero inferiore di clienti, R2 ha ricevuto un feedback limitato e le eventuali modifiche apportate non hanno prodotto risultati immediatamente apprezzabili a causa della ridotta base clienti. R2 ha quindi faticato a rompere questo ciclo, evidenziando la disparità nella crescita e nel successo.   Schemi di crescita disproporzionata : Le dinamiche in evoluzione, in cui R1 ha prosperato mentre R2 ha affrontato difficoltà, rappresentano le traiettorie di crescita diseguali centrali all'Effetto Matteo.   In sintesi, i risultati evidenziano l'impatto significativo dei vantaggi iniziali e il ruolo cruciale del feedback nel creare un ciclo autoalimentato di successo per alcuni e di difficoltà per altri, in linea con l'Effetto Matteo.   Come i gruppi di clienti aiutano a contrastare l'effetto Winner-take-all Il fenomeno del "Winner-take-all" (Leadley et al., 2014) si verifica a causa dell'effetto Matteo. Definiamo il "Winner-take-all" come segue: dopo cinque giorni di competizione, un ristorante acquisisce oltre l'80% della clientela, mantenendo questo vantaggio fino alla fine della gara (Giorno 15). L'analisi statistica di questo fenomeno rivela che esso si verifica più frequentemente con i clienti singoli (66,7%) e raramente con i gruppi (solo una volta, pari al 16,7%). Concludiamo che questo risultato dipende dal fatto che i gruppi tendono a esplorare nuove opzioni e non considerano la reputazione un fattore determinante.   La preferenza dei gruppi per la sperimentazione offre ai ristoranti svantaggiati l'opportunità di far conoscere i propri piatti, attuare strategie efficaci e raccogliere feedback per miglioramenti. Questi clienti sperimentali possono anche raccomandare il ristorante ad altri, rompendo così il meccanismo di feedback positivo tipico dell'effetto Matteo, e contribuendo a ridurre il fenomeno del "Winner-take-all".   La competizione contribuisce a migliorare la qualità del prodotto La competizione tende a migliorare la qualità dei prodotti, come evidenziato dall'evoluzione della qualità del cibo nei ristoranti, un fenomeno ben documentato nella letteratura esistente (Lieberman e Asaba, 2006; Garvin, 1988).   Per evidenziare questo miglioramento, consideriamo due aspetti: primo, l'86,67% delle volte, durante la competizione, il punteggio medio dei piatti in almeno uno dei ristoranti è aumentato, indicando un'alta probabilità che i clienti trovino l'esperienza culinaria migliorata rispetto al passato. Inoltre, osserviamo un incremento costante nei punteggi medi dei piatti: dal giorno 1 al giorno 15, il punteggio medio è aumentato di 0,26 per R1 e di 0,22 per R2.   La competizione emerge come il fattore chiave di questo miglioramento. In un mercato altamente competitivo, l'ampia disponibilità di opzioni costringe i concorrenti a focalizzarsi sul miglioramento della qualità del servizio. La presenza di rivali impone l'innalzamento degli standard per ottenere un vantaggio competitivo, creando un ambiente dinamico che stimola un costante miglioramento della qualità dei piatti.   Un episodio significativo riguarda l'aumento graduale dei prezzi originali dei piatti più popolari per garantire l'acquisto di ingredienti di qualità superiore, mantenendo al contempo un rapporto costo-beneficio equilibrato per assicurare la soddisfazione dei clienti.   Come i modelli linguistici riflettono le teorie della concorrenza di mercato Le osservazioni emerse si allineano in modo significativo con le teorie sociologiche e di mercato esistenti. I fenomeni a livello micro, come la differenziazione, l'imitazione e l'orientamento al cliente, possono essere interpretati come manifestazioni di comportamenti endogeni degli agenti. Tuttavia, le ragioni per cui questi comportamenti emergono rimangono poco esplorate, principalmente a causa della natura "black-box" dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni utilizzati, come GPT-4. Una possibile spiegazione potrebbe risiedere nel fatto che questi modelli siano stati addestrati su un ampio corpus contenente testi di diverse discipline, tra cui psicologia, sociologia ed economia (OpenAI, 2023). Pertanto, è ipotizzabile che il modello abbia appreso teorie ed esempi diffusi, portando alla manifestazione di comportamenti "comuni" quando sollecitato dai prompt utilizzati negli esperimenti.   Dall'analisi della frequenza con cui i fenomeni osservati si allineano alle teorie esistenti, emerge una tendenza del modello a replicare comportamenti coerenti con tali teorie. Ad esempio, la differenziazione, l’imitazione e l’orientamento al cliente si ricollegano alla Teoria della Concorrenza di Mercato e sono state osservate con una frequenza del 100% negli esperimenti. Anche il miglioramento della qualità del prodotto, pur meno frequente (86,67%), si allinea a questa teoria. L’Effetto Matteo, riconducibile alla teoria sociologica omonima, è stato rilevato con una frequenza del 66,7% nei singoli casi e del 16,7% nei gruppi.   Oltre all'allineamento con le teorie esistenti, emerge una questione di grande interesse: gli agenti basati su modelli linguistici sono in grado di superare la semplice riproduzione delle conoscenze presenti nei dati di addestramento, arrivando a sviluppare una nuova forma di intelligenza? Questo interrogativo assume particolare rilevanza per l'opportunità di condurre nuovi studi in ambito sociologico ed economico, utilizzando tali agenti per scoprire nuove regole, leggi o teorie. Inoltre, l'allineamento dei comportamenti osservati con le teorie consolidate indica una coerenza con i valori umani (Gabriel e Ghazavi, 2021), il che potrebbe suscitare l'interesse della comunità di ricerca sull'allineamento dei valori per ulteriori studi in un contesto basato su agenti. Questo lavoro potrebbe rappresentare una base di partenza per ricerche sull'allineamento, su cui potrebbero essere integrati algoritmi più complessi.     Limitazioni e prospettive future Lo studio sugli agenti basati su LLM in contesti competitivi presenta alcune limitazioni, pur fornendo una solida base per futuri approfondimenti. Un primo limite riguarda la dimensione e la varietà del campione utilizzato: le restrizioni imposte dall'API di GPT-4 hanno circoscritto gli esperimenti a un numero limitato di ristoranti e clienti. Un altro aspetto critico è rappresentato dall'interazione esclusivamente testuale. L'approccio attuale, che si avvale di GPT-4, non rispecchia la complessità degli ambienti reali, dove le interazioni spesso coinvolgono elementi multimodali come immagini, video e audio. Con l'evoluzione di modelli multimodali più avanzati, ci si aspetta che studi futuri possano fornire una comprensione più completa. Infine, è importante sottolineare che i risultati ottenuti si basano sulla versione GPT-4-0613, e futuri aggiornamenti dell'API potrebbero influenzare gli esiti di ricerche simili.   Conclusioni Lo studio di Zhao e colleghi sull'uso dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per simulare dinamiche competitive tra agenti offre interessanti spunti per riflettere sulle future applicazioni di tali tecnologie nel mondo aziendale e oltre. Uno degli elementi più rilevanti emersi dalla ricerca è l'abilità dei modelli di linguaggio di comprendere e replicare complessi scenari di mercato, utilizzando strategie che rispecchiano teorie sociologiche ed economiche già consolidate. Questo dimostra non solo la capacità degli LLM di agire come agenti competitivi, ma anche la loro potenzialità nell'essere strumenti di simulazione avanzata per testare strategie di mercato e comprendere le dinamiche competitive.   Una prospettiva inedita che si potrebbe considerare riguarda l'uso di tali simulazioni per esplorare il concetto di disruption in mercati altamente competitivi. Se gli LLM possono essere programmati per imitare comportamenti di mercato tradizionali, potrebbero essere altrettanto utili per modellare l'innovazione radicale e prevedere come nuove tecnologie o pratiche possano sconvolgere l'equilibrio esistente. Questo potrebbe offrire alle aziende un'opportunità senza precedenti di testare in anticipo l'impatto di innovazioni disruptive, anticipando le risposte della concorrenza e adattando le proprie strategie di conseguenza.   Inoltre, la simulazione delle dinamiche competitive con LLM potrebbe avere implicazioni rilevanti per la gestione del rischio aziendale. Le aziende potrebbero utilizzare questi strumenti per creare scenari di crisi o pericolosi cambiamenti di mercato, osservando come diverse strategie di mitigazione potrebbero influire sul risultato finale. Ciò potrebbe portare a una nuova era di gestione preventiva del rischio, in cui le decisioni sono informate da simulazioni avanzate che tengono conto di un'ampia gamma di variabili competitive.   Un altro aspetto strategico da esplorare è l'effetto di queste tecnologie sulla concentrazione del potere economico. Come emerso dallo studio, l'effetto Matteo tende a consolidare il successo nelle mani di pochi attori, portando a una polarizzazione del mercato. Se questa dinamica viene amplificata dall'adozione di agenti AI sempre più avanzati, si potrebbero accentuare le disuguaglianze tra le imprese, con implicazioni significative per la regolamentazione e la concorrenza leale. Questo solleva la necessità di una riflessione profonda sull'equilibrio tra innovazione tecnologica e equità di mercato, un tema che diventerà sempre più centrale man mano che l'AI diventerà parte integrante delle strategie aziendali.   Infine, la ricerca suggerisce che, nonostante la loro sofisticazione, i modelli linguistici di grandi dimensioni potrebbero necessitare di un ulteriore livello di complessità per gestire ambienti competitivi che riflettono la vera multidimensionalità delle interazioni umane e aziendali. Integrare elementi multimodali nelle simulazioni potrebbe fornire una visione più completa e realistica, migliorando ulteriormente la capacità delle aziende di pianificare e adattarsi in un mondo in costante evoluzione.   In sintesi, lo studio di Zhao e colleghi apre la strada a nuove possibilità per l'uso degli LLM nel business, ma solleva anche importanti questioni su come queste tecnologie possano ridefinire il concetto di competizione, innovazione e gestione del rischio nel futuro.

La ricerca intitolata " MoMa: Efficient Early-Fusion Pre-training with Mixture of Modality-Aware Experts " è stata realizzata da un team di ricercatori di Meta FAIR, composto da esperti nel campo dell'intelligenza artificiale e del machine learning. Questo studio ha l'obiettivo di migliorare l'efficienza dei processi di preaddestramento di modelli di linguaggio multimodali, adottando una struttura innovativa che utilizza una combinazione di esperti AI consapevoli della modalità. Il lavoro ha dimostrato miglioramenti significativi nell'efficienza del preaddestramento, promuovendo un uso più efficace delle risorse computazionali in contesti di apprendimento multimodale.   Il team di ricerca include: - Xi Victoria Lin: Ricercatrice presso Meta, specializzata in modelli di linguaggio e intelligenza artificiale. - Akshat Shrivastava: Coinvolto nello sviluppo di tecnologie di apprendimento profondo e intelligenza artificiale. - Liang Luo: Si occupa di ricerca e sviluppo nell'intelligenza artificiale, con particolare attenzione alle tecniche di apprendimento automatico. - Srinivasan Iyer: Esperto di processamento del linguaggio naturale e intelligenza artificiale. - Mike Lewis: Ricercatore che lavora sull'interazione uomo-macchina e la comprensione del linguaggio naturale tramite IA. - Gargi Ghosh: Specializzata in analisi dei dati e apprendimento automatico. - Luke Zettlemoyer: Professore e ricercatore di rilievo nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP, Natural Language Processing) e dei modelli di linguaggio. Attualmente è professore presso la Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering dell'Università di Washington e lavora anche come ricercatore principale presso Meta AI. - Armen Aghajanyan: Focalizzato su architetture neurali e applicazioni di intelligenza artificiale.   L'approccio proposto dal team di Meta FAIR si distingue per l'adozione di una fusione precoce, dove i dati di diverse modalità vengono integrati sin dalle prime fasi del processo di addestramento. Questa strategia permette non solo di ottimizzare l'uso delle risorse computazionali, ma anche di migliorare le prestazioni del modello su compiti multimodali. Il coinvolgimento di esperti AI consapevoli della modalità garantisce che ogni tipo di dato venga trattato con la specificità necessaria, massimizzando così l'efficacia dell'intero processo di apprendimento. Gli avanzamenti nel campo dell'intelligenza artificiale generativa hanno portato allo sviluppo di modelli multimodali capaci di gestire contemporaneamente diversi tipi di dati, come immagini e testi. Questi modelli hanno dimostrato un potenziale significativo, specialmente in applicazioni che richiedono la capacità di comprendere e generare contenuti misti. Utilizzati in una varietà di compiti, dalla risposta a domande basate su immagini alla creazione di contenuti che combinano testo e immagini, questi modelli stanno spingendo i confini delle capacità dell'intelligenza artificiale di comprendere e interagire con il mondo.   Un esempio pratico di questi modelli è un sistema che, dato un'immagine, riesce a descriverla con un testo dettagliato o a rispondere a domande specifiche riguardanti l'immagine stessa. Questi modelli sono addestrati su grandi quantità di dati che includono sia testi che immagini, permettendo loro di comprendere le connessioni tra le diverse modalità di dati. Così, se viene fornita un'immagine di un paesaggio, il modello può generare una descrizione testuale accurata del paesaggio, identificando elementi come montagne, alberi e fiumi. Allo stesso modo, se viene posta una domanda su un particolare elemento visivo nell'immagine, il modello è in grado di fornire una risposta pertinente basata sulle informazioni visive disponibili.   Un'architettura comunemente utilizzata per i modelli multimodali prevede la fusione di encoder o decoder specifici per ciascuna modalità. Tuttavia, questo approccio può limitare la capacità del modello di integrare informazioni tra le diverse modalità e generare contenuti che combinano più modalità. Per superare questa limitazione, è stata introdotta un'architettura basata su un singolo trasformatore con l'obiettivo di prevedere il token successivo per modellare sequenze multimodali composte da immagini e testi. Questo consente un ragionamento e una generazione senza soluzione di continuità attraverso le diverse modalità. Un esempio di questo approccio è Chameleon, sviluppato dal team di Ricerca Fondamentale sull'Intelligenza Artificiale (FAIR) di Meta. Questo modello è stato pre-addestrato su circa 10 trilioni di token multimodali e ha dimostrato capacità avanzate sia nel riconoscimento visivo che nell'elaborazione del linguaggio. Chameleon è stato in grado di superare modelli commerciali di riferimento nella generazione di risposte lunghe e multimodali. Tuttavia, l'ampliamento di tali modelli fondamentali ad alta fusione per gestire capacità maggiori presenta sfide computazionali significative.   Per affrontare queste sfide, è stata esplorata l'applicazione di architetture sparse instradate. Queste architetture si sono dimostrate efficaci nel migliorare i modelli fondamentali specifici per linguaggio e visione, così come nell'apprendimento contrastivo multimodale, un approccio che permette di mettere a confronto diverse modalità di dati, come testo e immagini, per trovare somiglianze e differenze. Tuttavia, l'applicazione di queste architetture ai modelli ad alta fusione multimodali, che integrano strettamente dati di diversa natura, presenta sia opportunità che sfide uniche. Le opportunità includono la possibilità di creare modelli più versatili e potenti, in grado di gestire e comprendere informazioni complesse provenienti da diverse fonti. Le sfide riguardano principalmente la complessità della progettazione e dell'addestramento di tali modelli, che richiede un equilibrio delicato tra diverse componenti e l'ottimizzazione delle risorse computazionali.   L'intuizione alla base di questo approccio è la diversità intrinseca delle modalità: i token di testo e immagine hanno densità di informazione e schemi di ridondanza differenti. Pur integrando questi token in un'architettura ad alta fusione unificata, si propone di ottimizzare ulteriormente questo framework incorporando moduli specifici per ciascuna modalità. Questo concetto, definito come "sparse modality-aware" (MaS), permette ai modelli di catturare meglio le caratteristiche specifiche di ogni modalità, mantenendo comunque una forte integrazione tra le modalità attraverso la condivisione parziale dei parametri e meccanismi di attenzione. L'idea si ispira a lavori precedenti come VLMo (Bao et al., 2022), BEiT-3 (Wang et al., 2022a) e VL-MoE (Shen et al., 2023), che hanno utilizzato approcci di "mixture-of-modality-experts" (MoME) per addestrare encoder capaci di gestire visione e linguaggio, nonché modelli di linguaggio mascherati.   Per sviluppare questo approccio è stata utilizzata l'architettura Chameleon come base per il trasformatore, implementando una sparsa in due dimensioni principali. La sparsa, in questo contesto, si riferisce a una tecnica che riduce la quantità di calcoli necessari concentrandosi solo su parti specifiche dell'informazione. La prima dimensione di sparsa riguarda la larghezza, che viene gestita attraverso il concetto di "mixture-of-experts" (MoE), traducibile come "miscuglio di esperti". Questa tecnica prevede la distribuzione dei token, cioè unità di informazione o parole, attraverso un insieme di blocchi feed-forward chiamati esperti a ciascun livello del modello.   Gli esperti sono suddivisi in gruppi specifici per modalità. Ogni gruppo di esperti elabora solo i token che appartengono alla modalità a loro designata. L'instradamento dei token avviene all'interno di ciascun gruppo e si basa su una semantica adattiva. Questo significa che il sistema decide dinamicamente quale esperto all'interno del gruppo sia più adatto a gestire un particolare token, basandosi sul significato o il contesto del token stesso.   In pratica, l'approccio "mixture-of-experts" consente di rendere l'elaborazione delle informazioni più efficiente. Invece di far passare ogni token attraverso tutti i possibili calcoli, si indirizza ogni token solo attraverso il percorso più pertinente, riducendo così il carico computazionale complessivo e migliorando la capacità del modello di gestire grandi quantità di dati con maggiore precisione e velocità.   La seconda dimensione riguarda la profondità, dove viene introdotto il concetto di "combinazione di profondità" (MoD). Questo consente ai singoli token di saltare selettivamente alcune operazioni di calcolo, come l'attenzione e il feed-forward, in determinati livelli del processo. Sia per la profondità che per altre dimensioni, viene utilizzato un sistema di instradamento che coinvolge la scelta degli esperti. Tale sistema garantisce una distribuzione equilibrata del carico di lavoro e la stabilità della struttura di calcolo. Questi aspetti sono essenziali per assicurare un'elevata velocità durante il processo di addestramento.   Sono stati condotti esperimenti controllati dal numero di operazioni (FLOPs) confrontando l'architettura proposta con una versione densa e con diverse varianti sparse. Con un budget di addestramento di 1 trilione di token, il modello Chameleon-MoMa da 1,4 miliardi di parametri, utilizzando 4 esperti per il testo e 4 esperti per le immagini, ha ottenuto un notevole risparmio del 3,7 volte nelle operazioni rispetto alla versione densa equivalente, mantenendo una riduzione relativamente modesta del 17% nella velocità di throughput. Al contrario, il modello standard con scelta degli esperti MoE con 8 esperti multimodali ha ottenuto un risparmio di 3 volte nelle operazioni con una riduzione del 9% nel throughput. La combinazione con MoD (Chameleon-MoMaD) ha ulteriormente aumentato il risparmio nelle operazioni fino a 4,2 volte, ma la performance inferenziale auto-regressiva del modello MoD è risultata compromessa a causa della sensibilità all'accuratezza dell'instradamento, portando a una performance inferiore rispetto a Chameleon-MoMa.   È stato dimostrato che la performance del modello Chameleon-MoMa può essere migliorata attraverso una tecnica di upcycling senza legami di modalità. Questa tecnica consiste nel migliorare un modello già esistente senza aggiungere nuovi dati o risorse, ma utilizzando in modo più efficiente ciò che è già disponibile. Nel contesto di Chameleon-MoMa, ciò significa che il modello può essere inizializzato con un'architettura sparsa di base. Successivamente, viene ottimizzato l'apprendimento dell'instradamento, ovvero la capacità del modello di scegliere il percorso migliore tra le diverse modalità disponibili.   Dopo aver addestrato il modello di base per 10.000 passi, il risultato ottenuto è una riduzione delle operazioni necessarie per il funzionamento del modello. Questa riduzione è significativa perché permette di mantenere o addirittura migliorare le prestazioni del modello, rendendolo più efficiente senza sacrificare la qualità dei risultati. Ad esempio, se il modello Chameleon-MoMa è utilizzato per analizzare immagini e testi contemporaneamente, l'approccio descritto permette di ridurre il carico computazionale senza perdere in accuratezza nell'analisi.   Apprendimento end-to-end e scalabilità nel modello MoMa multimodale Il modello si basa sull'architettura "early fusion" introdotta da Chameleon, che rappresenta immagini e testi come una serie di "token" discreti all'interno di un trasformatore unificato. Il cuore di Chameleon è un modello basato su trasformatori che applica meccanismi di autoattenzione (self-attention) su una sequenza combinata di token di immagine e testo. L'autoattenzione è una tecnica che permette al modello di valutare le relazioni tra diverse parti di un input, indipendentemente dalla loro posizione nella sequenza. Questo consente al modello di catturare relazioni complesse sia tra diverse modalità, come testo e immagini, sia all'interno di ciascuna modalità. Il modello è addestrato utilizzando un obiettivo di previsione del token successivo, imparando a generare sia token di testo sia di immagine in modo autoregressivo, ossia predicendo il token successivo basandosi sui precedenti.   In Chameleon, le immagini vengono trasformate in token attraverso un tokenizzatore di immagini appreso che codifica un'immagine di 512 per 512 pixel in 1024 token discreti provenienti da un "codebook". Un tokenizzatore è uno strumento che suddivide un input, come un'immagine o un testo, in unità discrete. Il testo è trasformato in token usando un tokenizzatore BPE (Byte Pair Encoding) con un vocabolario di 65.536 token, che include gli 8192 token del codebook delle immagini. Questo schema di tokenizzazione unificato permette al modello di elaborare sequenze arbitrarie di token di immagini e testo intrecciati.   L'adozione di questo approccio di "early fusion" comporta diversi vantaggi: 1. Rappresentazione unificata : Il modello impara uno spazio di rappresentazione condiviso per immagini e testo, facilitando il ragionamento e la generazione tra modalità diverse. Questo significa che il modello è in grado di comprendere e generare contenuti che combinano testo e immagini in modo coerente. Ad esempio, un modello può essere in grado di generare una descrizione di un'immagine, integrando informazioni visive e testuali in modo armonioso.   2. Flessibilità : L'architettura può gestire sequenze arbitrarie di immagini e testo, abilitando compiti multimodali diversi come la descrizione di immagini (image captioning), il dialogo visivo e la generazione di documenti misti. Ciò significa che il modello è in grado di affrontare una vasta gamma di attività che richiedono l'uso simultaneo di testo e immagini, adattandosi a molteplici applicazioni.   3. Scalabilità : L'approccio basato sui token consente un'elaborazione uniforme dei dati sia testuali che visivi, permettendo una scalabilità efficiente verso modelli di dimensioni maggiori e dataset diversificati. Ciò permette al modello di gestire enormi quantità di dati e di essere addestrato su dataset estesi e complessi, come dimostrato da Chameleon, che è stato addestrato su circa 10 trilioni di token eterogenei.   4. Apprendimento end-to-end : L'intero modello autoregressivo è addestrato end-to-end, consentendo l'ottimizzazione congiunta della rappresentazione e delle prestazioni specifiche del compito. L'addestramento end-to-end implica che il modello viene addestrato come un unico sistema, ottimizzando contemporaneamente tutte le sue parti per migliorare le prestazioni complessive.   Basandosi su questa struttura, MoMa introduce tecniche di parsimonia consapevoli della modalità per migliorare ulteriormente l'efficienza e le prestazioni dei modelli di early fusion. Queste tecniche mirano a risolvere le sfide computazionali associate alla scalabilità dei modelli di early fusion mantenendo le loro capacità di ragionamento cross-modale, ovvero l'abilità del modello di integrare e utilizzare informazioni provenienti da diverse modalità in modo coerente e significativo.   Scalatura della larghezza: Combinazione di esperti consapevoli della modalità MoMa propone un approccio per scalare la larghezza che integra un metodo parsimonioso, volto a minimizzare l'uso delle risorse, nel modulo feed-forward, estendendo l'architettura standard del "mixture-of-experts" (MoE).   Nel contesto della formulazione degli esperti consapevoli della modalità (MoMa), gli esperti in ogni strato MoE vengono divisi in gruppi distinti, ognuno specializzato nell'elaborazione di token da una specifica modalità. Esistono gruppi per elaborare i token di testo e altri per quelli di immagine. Questa separazione consente a ciascun gruppo di specializzarsi in funzionalità rilevanti per la sua modalità rispettiva. Ad esempio, gli esperti di testo possono concentrarsi su caratteristiche linguistiche, mentre gli esperti di immagini si focalizzano su elementi visivi.   Implementando la parsimonia a blocchi consapevole della modalità, si mira a ottenere diversi benefici:   - Maggiore efficienza : Instradando i token verso esperti specifici della modalità, si riduce il sovraccarico computazionale dell'elaborazione di token con esperti non specializzati per la loro modalità. Ad esempio, se un token rappresenta un'immagine, viene elaborato solo dagli esperti di immagine, riducendo il carico di lavoro complessivo.   - Specializzazione avanzata : I gruppi di esperti specifici della modalità possono sviluppare funzionalità più raffinate rilevanti per le rispettive modalità. Ciò consente al modello di apprendere rappresentazioni più dettagliate e precise per ciascuna modalità.   - Integrazione Cross-Modale mantenuta : Nonostante la separazione in gruppi specifici per modalità, il modello mantiene la capacità di integrare informazioni tra modalità attraverso i meccanismi di autoattenzione condivisi negli strati non-MoE. Questo assicura che, anche se i token vengono elaborati separatamente, le informazioni possono comunque essere combinate per ottenere una comprensione coerente.   L'approccio di instradamento gerarchico utilizza un meccanismo di instradamento basato sui token, che opera in due fasi per ciascun token di input. In primo luogo, i token vengono instradati al gruppo di esperti specifico per la loro tipologia, che può essere testo o immagine. Successivamente, all'interno di ciascun gruppo di esperti specifico della modalità, i token vengono instradati a esperti specifici utilizzando una funzione di instradamento appresa. Una matrice di proiezione viene utilizzata per calcolare i punteggi di affinità token-esperto, determinando quale esperto è più adatto a elaborare un determinato token.   All'interno di ciascun gruppo di modalità, viene utilizzato un meccanismo chiamato "expert-choice" (EC), che in italiano può essere tradotto come "scelta dell'esperto". Questo metodo è un sistema di instradamento in cui ogni "esperto", ossia una parte del modello addestrato per un compito specifico, gestisce una quantità fissa di dati, chiamata "bucket", e si occupa di elaborare i token più importanti, cioè quelli che hanno un valore più alto, all'interno di un insieme di dati chiamato "batch".   Il meccanismo EC garantisce che gli esperti vengano utilizzati in modo equilibrato durante il processo di addestramento del modello. Questo è importante perché, senza un equilibrio, alcuni esperti potrebbero essere sovraccaricati di lavoro mentre altri potrebbero rimanere inattivi. Con l'EC, non è necessario includere un termine di perdita separato per il bilanciamento del carico. Un "termine di perdita" è una componente di un modello di apprendimento automatico utilizzato per valutare quanto il modello si discosti dai risultati desiderati; qui, serve a garantire che il lavoro sia distribuito equamente tra gli esperti.   Tuttavia, c'è un aspetto negativo nel sistema di routing EC, specialmente quando si tratta di modellare il linguaggio in modo autoregressivo. La modellazione autoregressiva è un approccio che genera testo una parola alla volta, utilizzando ciascuna parola generata come base per generare la successiva. Questo metodo richiede che ogni passo sia basato solo sulle informazioni già conosciute e non su quelle future. Nel routing EC, invece, ogni esperto sceglie i token da elaborare in un batch confrontando i loro punteggi, il che può interferire con la sequenzialità e la causalità necessarie per una corretta modellazione autoregressiva. Ciò accade perché gli esperti valutano i token basandosi su punteggi che possono dipendere da informazioni future, compromettendo la logica di causalità necessaria per mantenere un flusso naturale di linguaggio.   Per comprendere meglio, si può pensare alla modellazione del linguaggio autoregressivo come a scrivere una storia, dove ogni frase è scritta basandosi solo su ciò che è già stato scritto. Invece, il sistema EC somiglia più a una situazione in cui diversi scrittori scelgono le frasi da scrivere basandosi su quanto esse appaiono promettenti nel contesto generale, ma senza rispettare necessariamente l'ordine in cui le frasi devono comparire per avere senso. Questo può portare a incoerenze nel testo generato.   Per risolvere il problema e permettere l'addestramento con il metodo "expert-choice" nei modelli di linguaggio autoregressivi, vengono utilizzate due tecniche specifiche.   La prima tecnica consiste nell'impiego della funzione Sigmoid nella funzione di punteggio del router. La funzione Sigmoid è un tipo di funzione matematica che permette di calcolare in modo indipendente i punteggi di affinità tra i token e gli esperti per ogni singolo token. In pratica, consente di determinare quanto un certo token è adatto ad essere elaborato da un determinato esperto, senza influenzare la selezione degli altri token.   La seconda tecnica prevede l'introduzione di router ausiliari. Questi router hanno il compito di prevedere la probabilità che un esperto selezioni un token basandosi unicamente sulla sua rappresentazione interna, detta anche "rappresentazione di stato nascosto". Questi router ausiliari vengono addestrati una volta completato l'addestramento del modello principale e sono utilizzati durante il processo di inferenza. L'inferenza è il momento in cui un modello addestrato viene utilizzato per fare previsioni su nuovi dati. Grazie a questi router ausiliari, si può garantire che il modello rispetti la causalità necessaria per una corretta modellazione autoregressiva.   In pratica, il modulo MoMa per un token di input si basa sulla combinazione degli output degli esperti specifici per quella modalità. Viene applicata una tecnica chiamata connessione residua, che aiuta a mantenere l'informazione originale pur aggiungendo nuova informazione, e viene utilizzata la normalizzazione del trasformatore Swin. La normalizzazione è un processo che aiuta a migliorare la stabilità e la velocità di addestramento dei modelli.   Gli esperimenti dimostrano che MoMa migliora significativamente l'efficienza e le prestazioni rispetto alle architetture dense e alle architetture MoE standard. Questo approccio consente al modello di affrontare in modo efficace i compiti multimodali, combinando l'elaborazione specializzata e l'integrazione delle informazioni.   Mixture-of-Depths nel modello MoMa L'approccio all'introduzione della scarsità nella dimensione della profondità all'interno di modelli di intelligenza artificiale è un tema di crescente interesse. Studi precedenti hanno esplorato la scarsità in profondità attraverso tecniche come lo "stochastic layer drop", che consiste nell'eliminare casualmente alcuni livelli durante l'addestramento, o mediante "learnable routers", ossia router che possono apprendere quali livelli utilizzare. Il focus si concentra sui "learnable routers" e sull'integrazione della tecnica "mixture-of-depths" (MoD), un metodo che permette al modello di decidere dinamicamente quali strati attivare.   In ogni strato MoD, la tecnica viene applicata prima di qualsiasi routing tramite "mixture-of-experts" (MoE), garantendo che l'intero batch di dati venga processato prima della divisione per modalità. Seguendo l'approccio descritto da Raposo et al. nel 2024, per ciascun strato MoD viene utilizzata una matrice di proiezione per calcolare un punteggio di affinità tra il token e lo strato. Questo punteggio viene poi trasformato attraverso una funzione sigmoidea per ottenere un valore compreso tra zero e uno. La matrice di proiezione è un insieme di pesi che trasforma i dati in ingresso in una rappresentazione che può essere utilizzata per calcolare l'affinità con lo strato.   Similmente al routing basato sulla scelta degli esperti in MoE, viene impostata una capacità fissa di selezione dei token migliori all'interno di un batch. I token selezionati sono quelli con i punteggi più alti, e la capacità di selezione viene definita da un fattore empirico. In pratica, si stabiliscono prima l'intervallo degli strati MoD e il fattore di capacità, quindi si regola il numero totale di strati transformer per garantire che l'architettura risultante abbia una complessità computazionale (misurata in FLOPs per token) comparabile a quella dell'architettura di base.   Durante la fase di inferenza, ovvero quando il modello viene utilizzato per fare previsioni su nuovi dati, non è possibile applicare direttamente il routing basato sulla scelta degli esperti per MoE e la scelta degli strati per MoD, poiché la selezione dei migliori token all'interno di un batch comprometterebbe la causalità. La causalità si riferisce al bisogno di mantenere l'ordine sequenziale dei dati per ottenere risultati accurati. Per affrontare questo problema, viene introdotto un sistema di router ausiliari che predice la probabilità che un token venga selezionato da un esperto o uno strato basandosi esclusivamente sulla sua rappresentazione interna.   Per formalizzare il processo, in ogni strato MoE viene introdotto un router ausiliario che calcola un punteggio di selezione attraverso una funzione non lineare denominata "SiLU" seguita da una sigmoide. Questa funzione di attivazione, "SiLU", è un tipo di funzione che consente al modello di gestire la non linearità dei dati. Le matrici di pesi utilizzate in questo contesto trasformano la rappresentazione del token per determinare la probabilità di selezione.   Un metodo analogo viene applicato agli strati MoD, dove un altro router ausiliario utilizza anch'esso una combinazione di SiLU e sigmoide per calcolare le probabilità di selezione.   Il processo di allenamento si svolge in due fasi. Nella prima fase, il modello principale viene addestrato fino a convergenza, cioè fino a quando non migliora ulteriormente. Successivamente, nella seconda fase, i router ausiliari vengono addestrati separatamente usando una funzione di perdita basata sulla "binary cross-entropy", che misura l'errore tra le previsioni del modello e i dati effettivi. Questa funzione di perdita guida l'ottimizzazione del modello affinché le previsioni siano più vicine ai valori reali. Durante l'inferenza, i router principali vengono utilizzati solo per generare i valori dei pesi, mentre i token vengono instradati selettivamente a un esperto o a un livello basandosi sul superamento di una soglia prefissata dai router ausiliari. Se il punteggio del router ausiliario supera 0.5, il token viene instradato all'esperto o allo strato pertinente. Questo approccio assicura che la selezione dei token avvenga in modo efficiente e mantenendo la causalità.   Per comprendere il meccanismo illustrato, possiamo immaginarlo come un grande supermercato in cui dobbiamo fare la spesa per una famiglia. Ogni corsia del supermercato rappresenta uno strato di un modello di intelligenza artificiale. Poiché il supermercato è vasto, sarebbe inefficiente percorrere ogni corsia per ogni articolo della lista della spesa, dato che non tutte le corsie sono sempre necessarie.   La "scarsità nella dimensione della profondità" nel contesto dei modelli di intelligenza artificiale è simile all'ottimizzazione del percorso attraverso il supermercato. Solo le corsie rilevanti per i prodotti specifici nella lista della spesa vengono visitate, evitando quelle che non contengono nulla di utile. I "learnable routers" funzionano come un GPS interno che, nel tempo, apprende quali corsie percorrere per ottenere gli articoli necessari nel modo più efficiente possibile.   La tecnica del "mixture-of-depths" (MoD) funziona come un sistema intelligente che decide dinamicamente quali corsie percorrere in base agli articoli nella lista. Prima di scegliere un prodotto specifico, il sistema esamina l'intera lista della spesa, assicurandosi che il piano di acquisto sia ottimale.   Quando entri nel supermercato con la tua lista di articoli (equivalente a un batch di dati), il sistema MoD decide quali corsie visitare, proprio come un acquirente esperto che pianifica il percorso migliore per coprire l'intero negozio senza perdite di tempo. La matrice di proiezione funge da indicatore di affinità, valutando quanto un certo prodotto sia adatto alla corsia scelta, e il punteggio ottenuto viene trasformato in un semaforo verde o rosso che indica se la corsia deve essere visitata.   Durante l'inferenza, che nel nostro caso è l'atto di fare effettivamente la spesa per la famiglia, non è pratico fermarsi a considerare ogni corsia con attenzione come durante la pianificazione iniziale. Invece, vengono utilizzati router ausiliari, che sono come assistenti virtuali che conoscono il layout del negozio e possono prevedere quali corsie sono più probabili per contenere i prodotti desiderati, solo in base alla conoscenza degli articoli sulla lista.   Il processo di ottimizzazione si svolge in due fasi: nella prima, viene addestrato il modello principale, paragonabile all'apprendimento della disposizione degli articoli in un supermercato per pianificare la spesa in modo efficiente. Successivamente, i router ausiliari vengono addestrati con dati reali per migliorare la loro capacità di prevedere quali corsie visitare. Alla fine, durante la spesa vera e propria, i router principali stabiliscono le priorità dei prodotti, mentre i router ausiliari determinano rapidamente quali corsie attraversare, assicurando che l'intero processo di acquisto sia il più efficiente possibile, risparmiando tempo e mantenendo l'ordine nella lista della spesa.   In questo modo, la spesa viene completata nel modo più efficiente possibile, soddisfacendo tutte le esigenze della famiglia senza dover esplorare l'intero supermercato, proprio come un modello di intelligenza artificiale che opera con la massima efficienza selezionando solo gli strati rilevanti per un dato compito.   Upcycling nel modello MoMa e ottimizzazione delle architetture MoE L'addestramento di architetture MoE che includono router apprendibili fin dall'inizio presenta delle sfide particolari. Queste riguardano l'ottimizzazione sia dello spazio delle rappresentazioni sia del meccanismo di instradamento, come discusso da Xue et al. nel 2024. Il punto critico è che i router MoE hanno il compito di suddividere lo spazio delle rappresentazioni per ogni esperto, ma questo spazio delle rappresentazioni risulta sub-ottimale nelle prime fasi di addestramento del modello. Di conseguenza, anche la funzione di instradamento viene addestrata in modo non ottimale.   Per risolvere questo problema nell'addestramento dei router, è stata proposta un'innovativa strategia di riutilizzo, detta "upcycling", ispirata dai lavori di Komatsuzaki et al. nel 2023. Questo approccio inizia con l'addestramento di un'architettura che include un singolo esperto FFN (feedforward network, o rete neurale feedforward) per ogni modalità di input. Dopo un certo numero di passi di addestramento, il modello viene trasformato, o "upcycled", convertendo ciascun FFN specifico per modalità in un modulo MoE a scelta di esperto. Ogni esperto viene inizializzato con l'esperto addestrato nella prima fase. Durante questa trasformazione, il pianificatore del tasso di apprendimento viene reimpostato, mentre lo stato del caricatore dei dati (data loader) viene mantenuto dal primo stadio, garantendo che l'addestramento nella seconda fase abbia accesso a dati aggiornati.   Per promuovere la specializzazione degli esperti, la funzione di instradamento MoE è potenziata con l'aggiunta di rumore di Gumbel. Questo tipo di rumore permette al router di campionare gli esperti in modo differenziabile, come illustrato dagli studi di Liu et al. nel 2022b e Geng et al. nel 2020. La formula che descrive questo meccanismo è nota come Gumbel-Sigmoid, che applica una trasformazione sigmoidale ai dati a cui è stato aggiunto il rumore di Gumbel. Il rumore di Gumbel è un tipo di rumore stocastico che viene utilizzato per effettuare selezioni in modo differenziabile all'interno di reti neurali. Questo avviene sommando due campioni indipendenti di rumore Gumbel ai dati originali prima di applicare la funzione sigmoide.   L'approccio di riutilizzo, combinato con la tecnica Gumbel-Sigmoid, permette di superare le limitazioni dei router appresi e di ottenere migliori prestazioni nell'architettura sparsa che tiene conto delle modalità. In pratica, è stato osservato che una breve fase di addestramento iniziale, di circa 10.000-20.000 passi, migliora significativamente l'efficienza e la stabilità dell'allenamento del modello, in linea con i risultati riportati da Xue et al. nel 2024. Questo metodo fornisce una base più robusta su cui costruire il modello completo, migliorando l'accuratezza e la specializzazione degli esperti coinvolti.   Per capire il meccanismo descritto, possiamo immaginare di trovarci in un supermercato e paragonare il processo di upcycling e l'addestramento delle architetture MoE all'organizzazione di un reparto che vende cibi specializzati. Inizialmente, viene aperto un piccolo stand con un solo tipo di prodotto, come la frutta fresca. Questo stand viene gestito per un certo periodo, permettendo al personale di imparare a gestire la frutta in modo efficiente e ottimale. Durante questa fase iniziale, il personale impara a sistemare la frutta sugli scaffali, a tenerla fresca e a servire i clienti. Dopo aver acquisito una buona esperienza, il supermercato decide di espandere il reparto aggiungendo nuovi stand per altri tipi di cibo, come verdura, pane e latticini. Ogni nuovo stand viene gestito da una persona che ha fatto pratica nello stand della frutta, applicando le competenze acquisite per ottimizzare anche la gestione dei nuovi prodotti.   Mentre il supermercato si espande, viene introdotto un nuovo sistema di gestione del personale. Questo sistema aiuta a decidere quale dipendente assegnare a quale stand in base alle loro abilità e competenze, ottimizzando così l'organizzazione. Per fare questo, viene aggiunto un elemento di casualità controllata, come se si usasse un algoritmo che aggiunge un po' di variazione nelle assegnazioni, per garantire che ogni dipendente abbia la possibilità di specializzarsi ulteriormente e che tutti gli stand funzionino al meglio.   In sintesi, il processo inizia con un piccolo stand specializzato, poi si espande trasformando ogni stand in un punto di vendita, e ottimizza la gestione attraverso un sistema che migliora continuamente grazie all'esperienza e a un pizzico di casualità. Questo metodo garantisce che il supermercato funzioni in modo efficiente, con ogni stand che offre prodotti di alta qualità e personale altamente specializzato.    Soluzioni di bilanciamento del carico per MoMa con FSDP Nel contesto dell'ottimizzazione dell'efficienza per l'addestramento distribuito del sistema "mixture of modality-aware experts" (MoMa), viene impiegata una tecnica avanzata chiamata "Fully Sharded Data Parallel" (FSDP). Questa metodologia comporta sfide particolari rispetto ai modelli tradizionali di esperti misti. Di seguito vengono analizzate le principali difficoltà e le strategie adottate per superarle.   Quando si parla di bilanciamento del carico, si affronta il problema del possibile squilibrio che può verificarsi nel sistema a causa della variabilità del rapporto tra token di testo e di immagini attraverso le diverse GPU e le diverse iterazioni. Gli squilibri possono causare effetti a cascata che rallentano il prelievo dei pesi per gli strati successivi e il rilascio dei gradienti dagli strati precedenti. Questo rallentamento vincola la latenza di addestramento al tempo massimo necessario per processare gli esperti di testo e immagine su tutte le GPU in un batch. Per risolvere questo problema, è stato sviluppato un mix di dati bilanciato che allinea il rapporto tra dati di testo e immagine con il rapporto degli esperti su ciascuna GPU, garantendo un bilanciamento del carico in prospettiva. Sebbene siano possibili altri algoritmi di riequilibrio, come la redistribuzione dei token a ogni livello di feedforward, questi potrebbero introdurre un sovraccarico di comunicazione.   Per quanto riguarda l'esecuzione efficiente degli esperti, sono state esplorate diverse strategie. Una di queste limita l'uso di esperti omogenei attraverso le diverse modalità, impedendo il routing dei token di testo agli esperti di immagini e viceversa. Questo metodo consente di processare tutti i token e le modalità contemporaneamente, a condizione che tutti gli esperti abbiano lo stesso numero di token. Un'alternativa è l'uso della "block sparsity", che offre benefici simili al primo approccio senza richiedere un perfetto bilanciamento dei token tra gli esperti. Un'altra considerazione è quella di eseguire gli esperti di diverse modalità in sequenza quando il numero di modalità è limitato. Questo approccio consente una migliore sovrapposizione del calcolo tra gli esperti della modalità precedente e il prelievo dei pesi per quelli della modalità successiva, alleviando la pressione sulla memoria. Inoltre, elimina le ipotesi sul bilanciamento del carico degli esperti. Considerato che negli esperimenti il numero di token per GPU è sufficientemente elevato, l'utilizzo dell'hardware non è un problema rilevante, anche con molteplici moltiplicazioni di matrici in batch. Di conseguenza, l'approccio sequenziale risulta essere una scelta pulita e flessibile nell'ambiente sperimentale attuale.   Oltre a queste strategie, sono state implementate diverse ottimizzazioni per migliorare ulteriormente il throughput. Tra queste ci sono ottimizzazioni generiche come la quantizzazione della comunicazione dei gradienti e la fusione automatica dei kernel GPU, oltre a ottimizzazioni grafiche tramite lo strumento torch.compile. Sono state inoltre sviluppate ottimizzazioni specifiche per MoMa, tra cui il riutilizzo degli indici dei token di modalità tra diversi livelli per minimizzare la sincronizzazione tra CPU e GPU. Tuttavia, questa ultima ottimizzazione non è compatibile con MoD nella sua forma attuale e non è stata utilizzata negli esperimenti finali per garantire un confronto equo tra le variazioni del modello. È possibile modificarla per eliminare la sincronizzazione dei dispositivi con una permutazione, tracciando al contempo i conteggi dei token attivi in ciascun livello di MoD. Inoltre, è stata consolidata la comunicazione delle statistiche per strato, spostando queste operazioni fuori dal percorso critico dell'addestramento.   Modelli Densi, MoE e MoD a confronto nei test di addestramento MoMa Negli esperimenti condotti, si utilizza lo stesso dataset di pre-addestramento e la stessa elaborazione dei dati del team Chameleon nel 2024. Per valutare le prestazioni di scalabilità, tutti i modelli sono addestrati con oltre 1 trilione di token. Salvo diversa indicazione, si impiega una sequenza lunga 4096 token e una dimensione di parallelismo del modello pari a 1. Il regime di addestramento include un tasso di apprendimento massimo di 0,0001, un periodo di riscaldamento di 4000 passi e una riduzione graduale lineare del tasso di apprendimento fino all'1% del suo valore massimo. Per tutte le architetture MoE (Mixture of Experts), il metodo viene implementato in ogni livello, impostando la capacità di addestramento di ciascun esperto per mantenere le operazioni in virgola mobile (FLOPs) per token comparabili al modello denso di base. Nelle architetture MoD (Mixture of Directions), la metodologia viene implementata in livelli alterni, a partire dal livello 0, utilizzando un fattore di capacità di livello del 25%. Per ottenere una parità di FLOPs con il modello denso di base, viene aumentato il numero totale di livelli mantenendo costante la dimensione nascosta.   Per il confronto tra i modelli, vengono riportate le perdite di addestramento. Poiché il budget di addestramento di 1 trilione di token copre meno di un'epoca del vasto dataset di pre-addestramento, la perdita di addestramento viene utilizzata come indicatore delle prestazioni di validazione. L'uso del routing basato sulla scelta dell'esperto nei moduli MoE e MoD introduce una precisazione: il calcolo della perdita di addestramento compromette la causalità, poiché la selezione dei token prende in considerazione la parte superiore di un batch, inclusi i token futuri.   Specifiche degli architetture utilizzate nell'esperimento: 1. Modelli densi :    - 90M: 8 strati, dimensione nascosta del trasformatore di 512, modulo feed-forward con dimensione nascosta di 2048, 8 teste di attenzione.    - 435M: 24 strati, dimensione nascosta di 1024, modulo feed-forward di 4096, 16 teste di attenzione.    - 1.4B: 24 strati, dimensione nascosta di 2048, modulo feed-forward di 8192, 16 teste di attenzione.   2. Modelli MoE (Mixture of Experts) :    - 210M: 8 strati, 1 esperto per strato, capacità dell'esperto 0,125.    - 1.9B: 8 strati, 1 esperto per strato, capacità dell'esperto 0,125.    - 7.1B: 8 strati, 1 esperto per strato, capacità dell'esperto 0,125.   3. Modelli MoD (Mixture of Directions) :    - 110M: 14 strati, dimensione nascosta di 512, modulo feed-forward di 8, capacità del livello 0,25.    - 635M: 40 strati, dimensione nascosta di 1024, modulo feed-forward di 16, capacità del livello 0,25.    - 2.3B: 32 strati, dimensione nascosta di 2304, modulo feed-forward di 18, capacità del livello 0,25.   4. Modelli MoDE (Mixture of Directions and Experts) :    - 317M: Specifiche non dettagliate nel testo.    - 3B: Specifiche non dettagliate nel testo.    - 12B: Specifiche non dettagliate nel testo.     Ottimizzazione del numero di esperti per dati visivi e testuali L'analisi delle prestazioni dei modelli rispetto alla capacità di calcolo si concentra sull'efficienza con cui vari modelli scalano in relazione alla quantità di operazioni di calcolo, espresse in FLOPs (Floating Point Operations), necessarie per l'addestramento. I modelli analizzati sono stati confrontati utilizzando dimensioni diverse in termini di parametri, precisamente 90 milioni, 435 milioni e 1,4 miliardi di parametri. Vengono riportati due indicatori principali: la perdita durante l'addestramento e il fattore di accelerazione pre-addestramento, indicato con la lettera greca "eta", che rappresenta la capacità di un modello sparso di eguagliare la perdita pre-addestramento di un modello denso equivalente utilizzando solo una frazione del calcolo totale.   Un concetto chiave emerso è il "disaccoppiamento della modalità". Introdurre gruppi di esperti specifici per ciascuna modalità di input, come testo o immagini, migliora l'efficienza del pre-addestramento su diverse scale. Questo approccio offre vantaggi significativi, in particolare per la modalità immagine. Per esempio, la configurazione denominata "moe_1t1i", che utilizza un esperto per le immagini e uno per il testo, supera significativamente le prestazioni del modello denso di riferimento. La perdita per le immagini nella configurazione "moe_1t1i" si avvicina a quella del modello MoE (Mixture of Experts) standard, che impiega otto esperti misti per entrambe le modalità. Tuttavia, la perdita per il testo rimane sensibilmente più alta, suggerendo che il disaccoppiamento dei parametri ha un impatto maggiore sulla modalità immagine.   Ingrandire il numero di esperti all'interno di ciascun gruppo di modalità migliora ulteriormente le prestazioni del modello. La configurazione "moe_4t4i", che impiega quattro esperti per il testo e quattro per le immagini, supera costantemente il modello "moe_8x" su diverse scale, mostrando un miglioramento significativo nella riduzione della perdita per le immagini. Tuttavia, questa analisi rivela un leggero peggioramento nella modalità testo, indicando che l'elaborazione del testo attraverso un maggior numero di esperti potrebbe essere vantaggiosa.   Questo indica che la separazione dei parametri per modalità e l'ottimizzazione del numero di esperti per ciascuna categoria di dati possono portare a miglioramenti significativi in termini di efficienza e precisione del modello, soprattutto quando si tratta di elaborare dati visivi. Tuttavia, l'equilibrio tra il numero di esperti per le diverse modalità è cruciale per ottimizzare le prestazioni complessive del modello.   Come l'integrazione di MoD e MoE migliora l'addestramento dei modelli L'adozione combinata di MoE e MoD mostra una convergenza accelerata della perdita durante l'addestramento. L'integrazione di MoD nell'architettura moe_1t1i (trasformata in mod_moe_1t1i) migliora significativamente le prestazioni del modello su diverse dimensioni. Inoltre, mod_moe_1t1i offre prestazioni paragonabili o superiori a moe_4t4i, suggerendo che introdurre la sparsità lungo la dimensione della profondità può migliorare l'efficienza dell'addestramento. Tuttavia, si osservano benefici decrescenti quando MoD e MoE vengono combinati ulteriormente. Aggiungendo MoD all'architettura moe_4t4i si ottiene solo un lieve miglioramento rispetto a mod_moe_1t1i e moe_4t4i. Questo miglioramento è più evidente nella modalità testuale, mentre per le immagini il vantaggio è meno significativo. Questi risultati suggeriscono che le future ricerche potrebbero esplorare la combinazione della scala di larghezza e profondità per potenziare ulteriormente le prestazioni nella modalità testuale. Al contrario, per migliorare le prestazioni nella modalità immagine, sarà necessario esplorare approcci alternativi.   Numero di esperti e prestazioni del modello di apprendimento La ricerca ha approfondito l'effetto del numero di esperti su un modello di apprendimento, studiando due scenari distinti: una distribuzione equilibrata di esperti tra modalità diverse, e una distribuzione squilibrata. Nella prima parte dell'esperimento, chiamata "distribuzione equilibrata degli esperti", il numero di esperti è stato aumentato per ogni modalità, cioè per il testo e per le immagini. È emerso che la perdita di addestramento, ovvero l'errore del modello durante l'apprendimento, migliora costantemente al crescere del numero di esperti. Tuttavia, i miglioramenti seguono schemi diversi: per il testo, la perdita diminuisce progressivamente con il raddoppio del numero di esperti, mentre per le immagini si osservano benefici decrescenti quando il numero di esperti aumenta da 2 a 4. Questo fenomeno indica che le caratteristiche intrinseche di ciascuna modalità influenzano diversamente il comportamento del modello. Ciò suggerisce che la modalità testo possa trarre maggior vantaggio da un numero più elevato di esperti.   Nella seconda parte dell'esperimento, definita "distribuzione squilibrata degli esperti", si è deciso di assegnare meno esperti alla modalità immagine, vista la riduzione dei benefici oltre i due esperti, e più alla modalità testo. Sono state confrontate tre configurazioni con lo stesso numero totale di esperti (8) ma con diverse allocazioni tra le modalità: 7 esperti per il testo e 1 per le immagini (moe_7t1i), 6 per il testo e 2 per le immagini (moe_6t2i), e 4 per ciascuna modalità (moe_4t4i). In generale, si è notato che l'assegnazione di un numero maggiore di esperti a una modalità ne migliora le prestazioni, ma oltre i 4 esperti per il testo, i miglioramenti tendono a diminuire. Le perdite totali delle tre configurazioni tendono a convergere verso livelli simili, ma, considerando un migliore bilanciamento del carico con la distribuzione equilibrata e il mix di dati di pre-addestramento, è stata scelta la configurazione moe_4t4i come ottimale, nonostante moe_6t2i avesse una perdita media leggermente inferiore. La progettazione di architetture sparse che possano sfruttare efficacemente le caratteristiche intrinseche delle diverse modalità è lasciata a future ricerche.   Il concetto di "upcycling" è stato ulteriormente investigato, considerando un modello denominato MoD con 2.3 miliardi di parametri. In particolare, è stato confrontato l'andamento dell'addestramento del modello mod_moe_4t4i quando addestrato da zero rispetto a quando viene inizializzato da un checkpoint mod_moe_1t1i, che rappresenta uno stato salvato del modello a un certo punto dell'addestramento. Per garantire un confronto equo, il caricatore di dati e i passi di addestramento sono stati regolati per considerare i passi già completati da mod_moe_1t1i, mantenendo equivalenti le operazioni di calcolo (FLOPs). Sono stati esaminati casi di inizializzazione del modello da 10k e 20k passi. Le curve di addestramento per i modelli "upcycled" sono state regolate per tener conto del costo computazionale della fase iniziale. Gli esperimenti hanno utilizzato due punti di partenza: mod_moe_1t1i addestrato per 10k e 20k passi, rispettivamente. I risultati mostrano che l'upcycling migliora ulteriormente l'addestramento del modello, fornendo un guadagno di 1,2 volte con 10k passi nella prima fase e di 1,16 volte con 20k passi. Durante l'addestramento, si nota che il divario di prestazioni tra i modelli upcycled e quelli addestrati da zero si amplia.   Il periodo ottimale per l'upcycling sembra essere quello in cui si ottiene un equilibrio tra l'allenamento insufficiente e quello eccessivo del modello di partenza. In particolare, 10k passi offrono un'accelerazione del 20% rispetto al modello base, mentre 20k passi ne forniscono una del 16%, suggerendo che potrebbe esserci un punto ottimale di upcycling. Se il modello iniziale è sottoposto a un allenamento eccessivo, si possono ostacolare le capacità di specializzazione futura. Pertanto, si consiglia di iniziare l'upcycling da 10k passi, anche se l'ottimo potrebbe cambiare quando l'addestramento si estende oltre un trilione di token, lasciando ulteriori esplorazioni di upcycling approfondito del modello a ricerche future.   Confronto delle architetture MoMa MoE e MoD in termini di throughput e prestazioni L'analisi delle prestazioni dei modelli sparse è complessa a causa della loro dinamicità e dei problemi di bilanciamento dei dati che ne derivano. Per valutare l'impatto delle proposte sull'efficienza dell'addestramento, è stato condotto un esperimento controllato che ha confrontato il throughput di addestramento di diverse architetture, tra cui MoMa, MoE e MoD. Queste architetture sono state confrontate con un modello denso standard di riferimento con 435 milioni di parametri, e l'esperimento è stato eseguito su 256 GPU A100 con una lunghezza di sequenza di 4096 e un batch size di 6 per GPU. I risultati ottenuti sono stati riassunti in termini di throughput del modello, misurato come parole per secondo (WPS).   I risultati delle misurazioni hanno mostrato che il modello denso ha un throughput di 31.970 WPS. In confronto, il modello MoMa 8X ha registrato una riduzione del 9% nel throughput, mentre MoMa 1t1i ha mostrato una diminuzione del 6%. Il modello MoMa 4t4i ha avuto una diminuzione del 17%, e le varianti MoD MoMa hanno mostrato diminuzioni ancora più significative, con un calo del 21% per MoD MoMa 1t1i e del 31% per MoD MoMa 4t4i. Questi risultati indicano che, sebbene la sparsità condizionata alla modalità offra un buon compromesso tra qualità e throughput rispetto al modello denso, le varianti MoD comportano generalmente maggiori sovraccarichi dovuti alla loro maggiore complessità e al disallineamento nei dati.   Confrontando i modelli MoE a scelta esperta (come moe_8x) con i modelli densi, si nota che l'introduzione della sparsità comporta un sovraccarico del 9%. Questa perdita di throughput è dovuta probabilmente alla necessità di calcolare le decisioni di instradamento e di sincronizzare i gradienti per tutti gli esperti, nonostante la loro equivalenza in termini di FLOPs. Tuttavia, eseguendo gli esperti in sequenza per modalità, come nel caso di moe_1t1i, non si verificano grandi sovraccarichi di esecuzione, e la maggior parte della perdita di throughput (6%) può essere attribuita al calcolo degli indici dei token per ciascuna modalità, un'operazione che può essere ottimizzata pre-calcolando gli indici e condividendoli tra i diversi livelli del trasformatore.   Combinando l'approccio feed-forward condizionato alla modalità con un routing appreso (come nel caso di moe_4t4i), si osserva un degrado graduale del throughput all'aumentare del numero di esperti, con un ulteriore sovraccarico dell'11% con 8 esperti, un valore comparabile alla perdita di throughput del 9% osservata nel passaggio dal modello denso al modello MoE con 8 esperti.   Nonostante le migliori prestazioni di training loss ottenute con la combinazione di MoD e MoE, l'introduzione di MoD comporta una perdita di throughput stimata al 15%. Questo è dovuto al fatto che le architetture MoD richiedono un router aggiuntivo nella dimensione della profondità, il che introduce complessità e potenziali colli di bottiglia. Inoltre, quando MoD è combinato con MoMa, si può esacerbare il disallineamento del sistema a causa della variazione dei token attivi per ogni modalità a ciascun livello, che devia dal rapporto di mix dei token predefinito nel dataset. Per mitigare questo problema, si può forzare i router MoD ad accettare i token basandosi sul rapporto di mix predefinito dei token. Tuttavia, l'impatto sulla qualità del modello richiede ulteriori indagini.   Le prestazioni durante il tempo di inferenza sono state valutate su modelli di dimensioni differenti (1,4 miliardi di parametri per i modelli densi, MoMa 1t1i, MoE 8x e MoMa 4t4i, e 2,3 miliardi per il modello MoD MoMa 4t4i) utilizzando dati di modellazione del linguaggio e task a valle. La valutazione includeva la misurazione della perplexity (una metrica che indica quanto un modello prevede correttamente il testo; valori inferiori indicano migliori prestazioni) su sottoinsiemi del dataset OBELICS e su task di ragionamento di senso comune. Sono stati selezionati anche dataset per task di visione-linguaggio, riportando la perplexity del testo di riferimento per il confronto tra modelli, utilizzando un approccio di zero-shot learning, che permette di valutare il modello su task non visti durante l'addestramento.   I task di ragionamento di senso comune, che includono dataset come PIQA, SIQA, HellaSwag, WinoGrande, ARC-Easy, ARC-Challenge, OpenBookQA e BoolQ, sono stati utilizzati per misurare la capacità dei modelli di risolvere problemi basati sul buon senso. Per il compito di captioning delle immagini, sono stati utilizzati i test split di MS-COCO e Flickr30k, valutando la perplexity condizionale testo-immagine e immagine-testo. Per la risposta a domande visuali, è stata valutata la perplexity delle risposte corrette sul test-dev split di VQA-v2.   Nei task di modellazione dei dati interleaved, le prestazioni relative del modello denso e delle diverse configurazioni MoE sono coerenti con le tendenze osservate nella perdita di pre-addestramento. Il modello 1,4 miliardi MoMa 1t1i, con un esperto di immagine aggiuntivo, ha superato significativamente il modello denso di riferimento nella maggior parte delle metriche, eccetto nella perplexity condizionale immagine-testo su COCO e Flickr. Aggiungere l'esperto di immagine ha portato a guadagni sostanziali nelle prestazioni sulla modalità immagine. Incrementare ulteriormente il numero di esperti ha migliorato le prestazioni, con il modello 1,4 miliardi MoE 8x che ha ottenuto le migliori prestazioni nel task immagine-testo. Inoltre, il modello eccelle nei task testo-testo. Il modello 1,4 miliardi MoMa 4t4i ha ottenuto le migliori prestazioni in tutte le metriche di perplexity immagine condizionale, con la perplexity del testo che si avvicina a quella del modello 1,4 miliardi MoE 8x nella maggior parte dei benchmark. Complessivamente, il modello 1,4 miliardi MoMa 4t4i ha ottenuto i migliori risultati nella modellazione dei dati interleaved.   Tuttavia, le prestazioni del modello 2,3 miliardi MoD MoMa 4t4i hanno mostrato una regressione significativa rispetto al modello 1,4 miliardi MoMa 4t4i, nonostante una migliore perdita di pre-addestramento. L'analisi ha identificato la performance del router ausiliario come la causa principale. Un modello più piccolo, il 635 milioni MoD MoMa 4t4i, è stato utilizzato nell'analisi. Inizialmente, è stato validato che l'uso del router di training e la selezione dei token top kd all'interno di un batch per l'inferenza consentono al modello 635 milioni MoD MoMa 4t4i di superare il modello 435 milioni MoMa 4t4i. Tuttavia, introducendo rumore casuale nella selezione del router di training con un rapporto di rumore σ, il modello 635 milioni MoD MoMa 4t4i inizia a sottoperformare rispetto al modello 435 milioni MoMa 4t4i quando σ supera lo 0,5%. Raggiungere un tasso di errore al di sotto di questa soglia è impraticabile per l'addestramento del router ausiliario. Pertanto, è necessaria ulteriore ricerca per sviluppare un approccio robusto per applicazioni pratiche di MoD.   Al contrario, i modelli MoE non mostrano una regressione simile durante l'inferenza, suggerendo che sono meno sensibili agli errori del router. Questo è probabilmente dovuto all'architettura multi-esperto del modello MoE, che permette ai token mal instradati di essere processati da altri esperti, preservandone le informazioni. Invece, nel modello MoD, l'unico switch di selezione per layer implica che gli errori di instradamento non possono essere corretti, portando a una maggiore degradazione delle prestazioni.   Chameleon-MoMa di Meta, limitazioni e futuri sviluppi L'implementazione attuale del sistema MoMa di Meta si basa sulla corrispondenza tra la proporzione di token nel dataset e la proporzione di esperti nel modello per mantenere un equilibrio nel carico di lavoro tra le GPU. Tuttavia, può ancora verificarsi un lieve squilibrio poiché non esiste un limite rigido per quanto un lotto possa discostarsi da tale rapporto a livello di iterazione per ogni GPU. Miglioramenti in quest'area sono previsti per il futuro.   Il routing tramite scelta esperta aiuta a risolvere il problema dell'equilibrio del carico tra esperti durante l'addestramento, ma presenta sfide aggiuntive per i modelli linguistici auto-regressivi durante l'inferenza, come indicato da Zhou et al. nel 2022. Sebbene i router ausiliari rappresentino solo una piccola parte dei parametri della rete, il loro ruolo è cruciale. Nello studio condotto, il router ausiliario è stato addestrato dopo il completamento dell'addestramento dell'intera rete e il processo è stato limitato a poche migliaia di passi. Studi precedenti, come quello di Raposo et al. nel 2024, hanno dimostrato la possibilità di addestrare congiuntamente tali moduli con l'intera rete. La ricerca futura dovrebbe esplorare l'architettura e le tecniche di addestramento per i router ausiliari per evitare che diventino un collo di bottiglia nelle prestazioni e garantire la generalizzabilità su diverse distribuzioni di dati. In particolare, è necessaria un'ulteriore indagine sull'addestramento delle architetture con una combinazione di profondità, che includono sia i router ausiliari sia il modello originale, per garantire prestazioni efficaci negli scenari di inferenza causale.   Nel lavoro condotto, è stata sperimentata solo la formulazione standard di MoD e la sua integrazione progressiva con MoE. Si lascia l'indagine di altre variazioni di MoD, inclusa la modalità consapevole, a futuri studi. Inoltre, la generazione di sequenze in batch con MoD è complessa, poiché, a differenza della generazione standard di sequenze, ci sono forme dinamiche e aggiornamenti dinamici della cache di chiavi-valori (KV) per ogni strato, dato che alcune sequenze e strati possono saltare token diversi. Rimane spazio per ottimizzare le implementazioni di inferenza per i modelli MoD.   In questo lavoro, sono state introdotte una serie di architetture sparse consapevoli della modalità per modelli di base a fusione precoce e a modalità mista. L'approccio sfrutta la specificità del dominio preservando la condivisione della conoscenza e l'interazione delle caratteristiche tra le modalità. Sono state sviluppate architetture di modelli altamente efficienti ed efficaci incorporando la sparsità sia nella dimensione della larghezza (tramite esperti misti consapevoli della modalità) sia nella dimensione della profondità (tramite combinazioni di profondità).   La migliore architettura, chiamata Chameleon-MoMa, ha dimostrato miglioramenti significativi rispetto ai modelli di riferimento più avanzati. In esperimenti controllati per complessità, è stata ridotta la quantità totale di operazioni in virgola mobile (FLOPs) fino a 3.7 volte. I risultati sperimentali hanno rivelato che le architetture sparse consapevoli della modalità mantengono una legge di scalabilità empirica. Questa caratteristica suggerisce che l'approccio offre benefici immediati alle prestazioni e un quadro scalabile per futuri sviluppi nella formazione di modelli di base a modalità mista.   Il potenziale promettente di Chameleon-MoMa apre diverse direzioni di ricerca per il futuro. Queste includono l'esplorazione di meccanismi di routing più sofisticati, l'analisi dell'impatto di diversi schemi di sparsità tra le modalità e l'estensione dell'approccio a una gamma più ampia di modalità e compiti.   Conclusione Il progresso realizzato da Meta con il modello MoMa rappresenta un'innovazione significativa nel campo dei modelli linguistici multimodali, proponendo un approccio di pre-addestramento efficiente e integrato che combina esperti consapevoli della modalità. Questa architettura non solo migliora l'efficienza computazionale, ma introduce nuove dinamiche nella gestione e nell'elaborazione simultanea di dati testuali e visivi.   Un punto cruciale di MoMa è l'ottimizzazione dell'uso delle risorse computazionali. L'architettura "sparse modality-aware" consente ai modelli di concentrarsi su parti specifiche dell'informazione, riducendo la quantità complessiva di calcoli necessari. Questo approccio mira a gestire la densità e la ridondanza diverse dei token di testo e immagine, utilizzando esperti specializzati per ogni modalità. In questo modo, si garantisce che ogni tipo di dato venga trattato con la precisione e l'efficienza necessarie, mantenendo un'alta qualità nella fusione delle informazioni.   L'adozione di tecniche come la "mixture-of-experts" (MoE) e la "mixture-of-depths" (MoD) permette di ridurre ulteriormente il carico computazionale senza sacrificare le prestazioni del modello. L'implementazione di router ausiliari, che prevedono la probabilità di selezione degli esperti, garantisce che l'instradamento dei token mantenga la causalità necessaria per una corretta modellazione autoregressiva. Questo equilibrio tra specializzazione degli esperti e integrazione delle modalità rappresenta un avanzamento strategico nel design dei modelli multimodali.   Un aspetto interessante è la strategia di "upcycling", che consente di migliorare un modello già esistente senza aggiungere nuovi dati, ma ottimizzando l'uso delle risorse disponibili. Questo metodo si dimostra particolarmente efficace per mantenere le prestazioni del modello riducendo al contempo il carico computazionale. L'upcycling permette di iniziare con una base solida e incrementare gradualmente la complessità del modello, migliorando la sua efficienza e stabilità.   L'efficacia di MoMa è stata dimostrata attraverso esperimenti controllati, che hanno rivelato una riduzione significativa delle operazioni necessarie e un miglioramento delle prestazioni di pre-addestramento. Tuttavia, permangono sfide legate alla complessità della progettazione e all'ottimizzazione delle risorse, soprattutto quando si considera l'espansione del modello a scala più ampia.   In termini strategici, l'approccio di MoMa offre un modello scalabile che può essere applicato a una vasta gamma di compiti e modalità, aprendo nuove opportunità per le imprese che desiderano sfruttare l'intelligenza artificiale multimodale. La capacità di integrare efficacemente dati testuali e visivi consente di creare soluzioni più versatili e potenti, in grado di gestire informazioni complesse provenienti da diverse fonti.   In futuro, sarà interessante vedere come le tecniche di sparsità e l'integrazione di esperti consapevoli della modalità potranno evolversi ulteriormente, magari esplorando meccanismi di routing più sofisticati o estendendo l'approccio a una gamma ancora più ampia di modalità e applicazioni. L'evoluzione di queste architetture potrebbe modificare il modo in cui le imprese utilizzano l'intelligenza artificiale generativa per comprendere e interagire con il mercato, promuovendo un uso più efficiente delle risorse e migliorando la qualità dei risultati ottenuti.

I modelli di intelligenza artificiale (AI) sono sempre più integrati in vari settori, dalla sanità all'intrattenimento, rendendo essenziale comprendere il loro funzionamento interno per garantire sicurezza e ridurre i bias. Al MIT CSAIL, un team di ricercatori, tra cui Tamar Rott Shaham e Sarah Schwettmann, ha sviluppato MAIA (Multimodal Automated Interpretability Agent) , un sistema che automatizza l'interpretazione dei modelli di visione artificiale. MAIA analizza le reti neurali artificiali in modo simile allo studio del cervello umano, ma senza la necessità di interventi diretti o procedure che possano alterare il sistema stesso. Utilizzando un modello di linguaggio visivo e una libreria di strumenti di interpretazione, MAIA è in grado di generare ipotesi e progettare esperimenti per verificarle, migliorando continuamente le sue metodologie. Il sistema identifica e descrive i concetti che attivano i neuroni, migliora la robustezza dei classificatori di immagini eliminando elementi non pertinenti e scopre pregiudizi nascosti, ossia eventuali tendenze discriminatorie nei dati. Questo approccio facilita la comprensione delle sfide inerenti ai modelli di AI, fornendo spiegazioni dettagliate che possono essere confrontate con quelle umane, permettendo così di rendere i sistemi di intelligenza artificiale più sicuri, affidabili e privi di distorsioni prima della loro applicazione pratica. La comprensione di un modello neurale digitale può manifestarsi in diverse modalità. Un esempio di applicazione di un modello neurale è un classificatore di immagini, un programma che riconosce e categorizza automaticamente le immagini. In questo contesto, può essere importante capire in che modo e in quale misura il modello fa affidamento su caratteristiche sensibili come la razza o il genere, oltre a individuare eventuali errori sistematici nelle sue previsioni. Un'altra necessità è capire come modificare i dati di addestramento e l'architettura del modello per ottenere una maggiore precisione e robustezza. Attualmente, per raggiungere questi obiettivi, è necessario un considerevole impegno da parte dei ricercatori. Questo processo include analisi esplorative dei dati, la formulazione di ipotesi e la realizzazione di esperimenti controllati. Queste attività richiedono tempo e risorse significative, rendendo l'approfondimento della comprensione dei modelli un percorso lento e costoso.   Negli ultimi tempi, la ricerca sull'interpretabilità automatizzata ha iniziato a superare alcune di queste limitazioni attraverso l'uso di modelli appresi che aiutano nella comprensione del funzionamento dei modelli. Un modello appreso è un sistema che, attraverso l'analisi di grandi quantità di dati, impara a eseguire compiti specifici senza essere programmato esplicitamente per ogni singolo compito. Un esempio è l'assegnazione di descrizioni in linguaggio naturale alle rappresentazioni apprese dal modello. Queste descrizioni possono essere utilizzate per mettere in evidenza caratteristiche di interesse all'interno del modello, facilitando così la comprensione del suo comportamento. Tuttavia, i metodi attuali sono prevalentemente utili come strumenti per la generazione di ipotesi. Ciò significa che essi descrivono il comportamento del modello solo su un insieme limitato di input e spesso lo fanno con un grado di precisione non elevato.    La questione che si pone è come sviluppare strumenti che aiutino gli utenti a comprendere i modelli combinando la flessibilità della sperimentazione umana con la scalabilità delle tecniche automatizzate. La sperimentazione umana permette di adattare e modificare il modello basandosi su osservazioni e intuizioni specifiche, mentre le tecniche automatizzate consentono di elaborare grandi quantità di dati rapidamente e con meno risorse. Un esempio pratico di questa combinazione è l'uso di sistemi di apprendimento automatico che generano spiegazioni in linguaggio naturale per i risultati ottenuti, aiutando a comprendere meglio il comportamento del modello.   Il prototipo MAIA, acronimo di Multimodal Automated Interpretability Agent, integra un modello pre-addestrato in grado di comprendere sia immagini che testo con un'API (Interfaccia di Programmazione delle Applicazioni) dotata di strumenti specificamente progettati per condurre esperimenti su reti neurali profonde. Questi strumenti sono utilizzati per analizzare il comportamento di modelli complessi di intelligenza artificiale e fornire spiegazioni dettagliate delle loro operazioni. Ad esempio, MAIA può essere utilizzato per spiegare il comportamento di un'unità specifica all'interno di un modello come CLIP, un sistema che elabora e comprende immagini e testo, oppure per identificare in quali situazioni un modello di riconoscimento di immagini fallisce nel classificare correttamente una determinata razza di cane, come i labrador. Per rispondere a queste domande, MAIA progetta esperimenti di interpretabilità utilizzando moduli sperimentali, ovvero componenti flessibili che possono essere combinati in vari modi. Questo design modulare permette a MAIA di valutare in maniera versatile sistemi diversi e integrare facilmente nuovi strumenti sperimentali.   L'API di MAIA offre una serie di strumenti, tra cui moduli in grado di generare e modificare nuove immagini di test. Queste funzionalità permettono di verificare direttamente le ipotesi formulate durante il processo di interpretazione dei modelli.   MAIA è uno strumento di valutazione innovativo nel campo dell'intelligenza artificiale, progettato per migliorare la comprensione del funzionamento dei componenti dei sistemi di visione artificiale. Alla base di MAIA c'è il "paradigma della descrizione del neurone", un metodo che descrive il comportamento di un singolo neurone all'interno di una rete neurale. In questo contesto, un neurone è un'unità di calcolo che emula le funzioni di un neurone biologico, elaborando informazioni in modelli di intelligenza artificiale.   Questo approccio, proposto in numerosi studi, rappresenta un componente essenziale in molte procedure volte a rendere più comprensibile il funzionamento dei modelli di AI. Tali procedure si concentrano nel chiarire le motivazioni che guidano le decisioni dei modelli di intelligenza artificiale, offrendo trasparenza e comprensibilità agli utenti.   MAIA arricchisce questo campo introducendo un nuovo set di dati costituito da neuroni sintetici di visione, creati tramite un rilevatore di concetti a set aperto. Nel contesto dell'intelligenza artificiale, un concetto può essere definito come una rappresentazione astratta di un oggetto, idea o caratteristica, che un sistema di AI è in grado di riconoscere e classificare. Per esempio, un concetto potrebbe essere la forma di un animale, il colore di un oggetto o un'emozione espressa in un volto umano. Un rilevatore di concetti è uno strumento che identifica e classifica automaticamente questi concetti, mentre l'espressione "set aperto" si riferisce alla capacità di lavorare con categorie non predefinite, consentendo al sistema di identificare nuovi concetti in modo dinamico.   Un aspetto distintivo di MAIA è l'uso di una guida testuale che spiega come i neuroni sintetici devono comportarsi. In parole semplici, questa guida fornisce delle istruzioni scritte su come i neuroni dovrebbero reagire a diversi stimoli o input. È come avere un manuale che dice al sistema cosa aspettarsi e come rispondere in determinate situazioni. Questo permette di avere un maggiore controllo e precisione su come il sistema opera, assicurandosi che i neuroni agiscano in modo prevedibile e coerente.   Le descrizioni fornite da MAIA per i neuroni risultano più predittive, ovvero più capaci di anticipare correttamente il comportamento del modello rispetto ai metodi descrittivi tradizionali. In alcuni casi, le descrizioni generate da MAIA sono comparabili alle etichette assegnate da esperti umani, che rappresentano il massimo livello di qualità nelle valutazioni.   Una serie di esperimenti ha dimostrato che l'approccio sperimentale iterativo di MAIA può essere applicato efficacemente a compiti di verifica e modifica dei modelli. Tra questi compiti vi sono la rimozione di caratteristiche spurie, ossia elementi non rilevanti o fuorvianti che il modello utilizza per prendere decisioni, e l'identificazione di bias, ovvero pregiudizi o distorsioni che possono influenzare negativamente le prestazioni di un modello.   Il framework MAIA è dotato di una struttura adattabile, che lo rende idoneo a essere utilizzato in contesti sperimentali diversi. Le applicazioni pratiche vengono definite dall'utente tramite un prompt, ovvero un comando o una richiesta data all'agente, il quale utilizza poi l'API per comporre ed eseguire esperimenti specifici. Sebbene queste applicazioni dimostrino il potenziale di MAIA nel migliorare i processi di interpretabilità, è importante notare che l'intervento umano è ancora necessario per evitare errori. Tra questi errori vi sono il bias di conferma, che è la tendenza a interpretare le nuove informazioni in modo da confermare convinzioni preesistenti, e il rischio di trarre conclusioni affrettate da campioni di dati di dimensioni ridotte. Per automatizzare completamente il processo di interpretazione dei sistemi complessi, sarà necessario non solo sviluppare strumenti più avanzati, ma anche creare agenti con capacità di ragionamento più sofisticate, in grado di determinare come utilizzare questi strumenti in modo efficace.   Come l'analisi delle reti neurali profonde rivela caratteristiche interpretabili L'analisi delle reti neurali profonde ha rivelato che i singoli neuroni possono mostrare caratteristiche interpretabili dagli esseri umani. Anche se le reti profonde sono estremamente complesse, costituite da migliaia o milioni di connessioni, è possibile individuare elementi specifici del loro comportamento che possono essere compresi. Questo è un risultato significativo, poiché consente di comprendere meglio come funzionano queste reti e di identificare le funzioni dei singoli neuroni al loro interno.   Diversi metodi sono stati sviluppati per descrivere e interpretare le funzioni dei neuroni nelle reti neurali profonde. Un approccio comune è quello di visualizzare le caratteristiche che un neurone specifico è in grado di riconoscere o attivare. Queste tecniche di visualizzazione permettono di vedere quali schemi o elementi visivi attivano un neurone, ossia stimolano la sua attività. Questo non solo facilita la comprensione del comportamento dei neuroni, ma consente anche di migliorare l'interpretabilità delle reti neurali, rendendole più accessibili e trasparenti agli esseri umani.   Numerosi studi hanno utilizzato queste tecniche di visualizzazione per esplorare il funzionamento dei neuroni nelle reti neurali. Zeiler e Fergus (2014), ad esempio, hanno sviluppato metodi per visualizzare le caratteristiche attivate dai neuroni nelle reti convoluzionali, permettendo di capire quali aspetti delle immagini venissero riconosciuti a diversi livelli della rete. Girshick et al. (2014) hanno approfondito l'interpretazione delle reti neurali applicate alla visione artificiale, evidenziando come i neuroni possano essere allenati a riconoscere oggetti specifici in un'immagine.   Karpathy et al. (2015) hanno contribuito ulteriormente alla comprensione delle reti neurali analizzando il modo in cui i neuroni rispondono a sequenze di dati, come il testo scritto, illustrando come la rete riesca a identificare strutture sintattiche e semantiche. Mahendran e Vedaldi (2015) hanno introdotto tecniche per invertire le reti neurali, permettendo di ricostruire le immagini originali a partire dalle attivazioni neuronali, offrendo un ulteriore strumento per comprendere le funzionalità interne delle reti.   Infine, Olah et al. (2017) hanno realizzato studi che hanno portato alla creazione di strumenti avanzati per la visualizzazione delle reti neurali, aiutando a identificare i pattern complessi che vengono riconosciuti dai neuroni. Queste ricerche non solo hanno migliorato la comprensione delle reti neurali profonde, ma hanno anche aperto nuove possibilità per sviluppare sistemi di intelligenza artificiale più intelligibili e controllabili.   L'insieme di queste ricerche dimostra come sia possibile, attraverso tecniche di visualizzazione e interpretazione, rendere più comprensibili le reti neurali profonde, trasformando la complessità in qualcosa di più accessibile e trasparente.   Parallelamente, esistono metodi che si concentrano sulla categorizzazione automatica degli input che attivano un neurone in modo ottimale, partendo da ampi dataset reali. Queste tecniche, descritte nei lavori di Bau et al. (2017, 2020), Oikarinen e Weng (2022), e Dalvi et al. (2019), analizzano gli input per scoprire quali elementi o immagini generano la massima attivazione in specifici neuroni. In questo modo, si possono mappare le attivazioni neurali rispetto a concetti o categorie riconoscibili, creando una sorta di dizionario che associa input visivi a risposte neurali specifiche.   Negli approcci iniziali, si cercava di tradurre queste risposte visive in descrizioni linguistiche utilizzando etichette predefinite. Questo significa che le caratteristiche individuate dai neuroni venivano descritte usando un vocabolario fisso, come evidenziato da Bau et al. nel 2017. Un'evoluzione di questi metodi è rappresentata dalla generazione di descrizioni attraverso programmi più complessi e articolati. Lavori successivi, come quello di Mu e Andreas (2021), hanno infatti sviluppato tecniche che producono descrizioni sotto forma di programmi, offrendo un quadro più dinamico e dettagliato delle capacità interpretative dei neuroni all'interno delle reti profonde.   Queste ricerche forniscono un'importante visione sul funzionamento delle reti neurali profonde, rendendo più chiaro e comprensibile il modo in cui queste elaborano e interpretano dati complessi. Comprendere le caratteristiche selezionate dai neuroni e il loro comportamento di attivazione non solo ci consente di migliorare le reti esistenti, ma anche di sviluppare modelli più affidabili e interpretabili in diversi ambiti applicativi.   Interpretabilità automatizzata L'interpretabilità automatizzata è un settore in continua crescita che si propone di rendere più trasparenti e comprensibili i modelli di apprendimento automatico. Questo obiettivo viene perseguito attraverso l'uso di descrizioni in linguaggio naturale, che spiegano le caratteristiche apprese dai modelli. Esistono due approcci principali per ottenere queste descrizioni: uno si basa su etichettatori umani, mentre l'altro si affida a descrizioni generate dai modelli stessi. Il lavoro di Schwettmann et al. (2021) ha evidenziato l'importanza del contributo degli etichettatori umani nel fornire descrizioni chiare e dettagliate. In seguito, studi come quelli di Hernandez et al. (2022), Bills et al. (2023) e Gandelsman et al. (2024) hanno ampliato il campo di ricerca, analizzando come i modelli di apprendimento automatico possano autonomamente generare spiegazioni delle proprie decisioni e processi interni.   Tuttavia, nonostante i significativi progressi, le etichette fornite, sia umane sia generate automaticamente, spesso non bastano a spiegare in maniera causale e comprensibile il comportamento dei modelli. Per comprendere appieno le decisioni dei modelli, è necessario condurre ulteriori esperimenti. Huang et al. (2023) hanno sottolineato come l'affidabilità di queste etichette possa essere limitata, il che evidenzia l'esigenza di adottare approcci sperimentali per verificare e approfondire le descrizioni offerte dai modelli.   Per affrontare tali sfide, Schwettmann et al. (2023) hanno sviluppato il protocollo denominato Automated Interpretability Agent. Questo sistema innovativo permette di esplorare i modelli di tipo "black-box" attraverso un agente basato sul linguaggio. Tuttavia, è importante notare che, sebbene questo approccio rappresenti un passo avanti nella comprensione dei modelli complessi, presenta alcune limitazioni, specialmente quando si basa esclusivamente sugli input linguistici. Questi limiti richiedono ulteriori sviluppi per migliorare l'accuratezza e la profondità delle spiegazioni fornite dai modelli stessi, promuovendo una maggiore trasparenza nel campo dell'apprendimento automatico.   MAIA rappresenta un progresso significativo nel campo dell'interpretabilità dei modelli di apprendimento automatico. Diversamente da altri strumenti che si limitano a etichettare le caratteristiche dei modelli in un unico passaggio, MAIA adotta un approccio iterativo, eseguendo esperimenti multipli. Questa metodologia consente una comprensione più profonda e articolata dei modelli, permettendo agli utenti di ottenere una visione più dettagliata delle caratteristiche analizzate.   Uno degli aspetti innovativi di MAIA è la sua capacità di utilizzare una vasta libreria di strumenti di interpretabilità, integrata con funzionalità visive avanzate. Queste caratteristiche forniscono a MAIA un vantaggio significativo rispetto ad altri strumenti, consentendole di offrire un'analisi più completa e visivamente intuitiva. Il design modulare di MAIA è concepito per facilitare esperimenti su diversi livelli di granularità, permettendo sia analisi approfondite delle singole caratteristiche che indagini più ampie su intere reti o sottocomponenti di rete complessi.   Questo approccio modulare non solo consente di comprendere in dettaglio le singole caratteristiche, ma fornisce anche una prospettiva sulle dinamiche più ampie che regolano il funzionamento dei modelli di apprendimento automatico. La possibilità di esaminare le dinamiche interne di un modello offre una visione chiara e stratificata, rendendo evidenti le interazioni tra le diverse componenti del modello stesso.   Agenti di modelli linguistici I modelli linguistici moderni rappresentano un'innovazione fondamentale nel campo dell'intelligenza artificiale, grazie alle loro avanzate capacità di ragionamento. Non si limitano all'interpretazione del linguaggio naturale, ma possono essere ulteriormente estesi utilizzando il modello linguistico come un agente. In questo contesto, un agente è un sistema che opera sotto la guida di un obiettivo di alto livello e possiede la capacità di utilizzare strumenti esterni per raggiungere tale obiettivo, come calcolatori, motori di ricerca o altri modelli specifici per determinate operazioni.   La forza di un modello linguistico in qualità di agente risiede nella sua abilità di integrare varie fonti di informazioni e strumenti, rendendolo estremamente versatile in una vasta gamma di applicazioni. Quando un modello linguistico viene potenziato con strategie di ragionamento in stile "catena di pensieri", diventa particolarmente efficace nei compiti che richiedono ragionamenti articolati in più fasi, soprattutto in contesti complessi. Questo approccio consente di elaborare una sequenza di azioni ragionate, migliorando significativamente le prestazioni in scenari dove la comprensione e l'analisi dettagliata sono essenziali.   I progressi nei modelli multimodali, come GPT-4V, rappresentano un ulteriore passo avanti. Questi modelli consentono l'uso diretto di strumenti che si basano su immagini, integrando così capacità visive e testuali in un unico sistema. Questo tipo di integrazione è stato fondamentale per lo sviluppo di agenti come MAIA, che è, a oggi, il primo agente multimodale progettato per interpretare reti neurali profonde, sfruttando strumenti avanzati per l'analisi sia testuale che visiva.   L'evoluzione dei modelli linguistici agentici, specialmente quelli in grado di operare in modalità multimodale, segna un punto di svolta nell'interpretazione delle reti neurali e nella loro applicazione in ambiti complessi. La capacità di combinare ragionamenti linguistici con l'elaborazione visiva offre nuove possibilità di interazione con sistemi intelligenti, rendendoli più adattabili e capaci di affrontare sfide sempre più sofisticate. Con il continuo sviluppo di queste tecnologie, si aprono nuove prospettive per l'automazione e l'interpretazione delle informazioni, portando l'intelligenza artificiale verso orizzonti ancora inesplorati.   MAIA Framework MAIA è un agente autonomo sviluppato per eseguire esperimenti su sistemi di intelligenza artificiale complessi, con l'obiettivo di spiegare il loro comportamento tramite programmi Python. Questa tecnologia si ispira all'idea di utilizzare modelli basati esclusivamente sul linguaggio per compiti di ragionamento visivo in modalità one-shot, sfruttando strumenti esterni. Tale approccio deriva dalle ricerche di Surís et al. (2023) e Gupta & Kembhavi (2023), e dalla necessità di condurre esperimenti iterativi che includano risultati sia visivi che numerici.   MAIA si basa su un modello multimodale pre-addestrato capace di elaborare immagini direttamente. Al centro del sistema vi è il modello vision-language GPT-4V di OpenAI, che consente di gestire compiti visivi e linguistici. Quando viene posta una domanda di interpretabilità, come ad esempio "Quali neuroni nel Layer 4 sono selettivi per sfondi forestali?", MAIA esegue esperimenti per verificare ipotesi specifiche. Può calcolare le risposte dei neuroni a immagini con sfondi modificati, osservare i risultati e aggiornare le ipotesi fino a trovare una risposta soddisfacente.   L'infrastruttura di MAIA permette di progettare ed eseguire esperimenti di interpretabilità tramite un'interfaccia API dedicata. L'API definisce due classi principali: System e Tools, che forniscono al modello gli strumenti necessari per eseguire compiti complessi di interpretabilità.   Per portare a termine i compiti, MAIA utilizza i componenti della sua API per scrivere programmi Python, progettati per eseguire esperimenti sul sistema oggetto di analisi. MAIA può generare definizioni di funzioni come stringhe, che vengono poi eseguite internamente tramite l'interprete Python. Questa implementazione consente una facile integrazione di funzioni incorporate e di pacchetti esistenti. Ad esempio, l'API MAIA sfrutta la libreria PyTorch per caricare modelli di visione pre-addestrati, rendendo il processo di interpretazione più efficace e preciso.   System API MAIA La classe System all'interno dell'API MAIA è uno strumento potente e versatile per esplorare e analizzare il comportamento dei modelli di intelligenza artificiale. Permette di accedere ai loro sottocomponenti in modo dettagliato e specifico. Per esempio, quando si lavora con reti neurali complesse come ResNet-152, MAIA utilizza la classe System per inizializzare e gestire l'analisi di specifici neuroni. Questo avviene attraverso l'uso di parametri come l'identificativo del neurone, il livello del layer in cui si trova e il nome del modello, utilizzando una sintassi semplice.   Questa funzionalità consente a MAIA di condurre esperimenti approfonditi che esaminano i valori di attivazione dei neuroni quando vengono esposti a diversi input di immagini. Ad esempio, eseguendo un comando specifico, è possibile ottenere i valori di attivazione dei neuroni per le immagini fornite, insieme alle versioni delle immagini in cui sono evidenziate le regioni di massima attivazione. Gli output visuali risultanti forniscono una chiara rappresentazione delle aree più significative per il neurone in analisi.   Una delle caratteristiche distintive della classe System di MAIA è la sua capacità di supportare l'interpretazione di sistemi di visione artificiale in modo flessibile e senza necessità di riaddestramento. Diversamente dagli approcci tradizionali, che richiedono la creazione di modelli specializzati addestrati su dataset specifici per compiti di interpretabilità, MAIA semplifica questo processo. L'utente può interrogare liberamente vari sistemi di visione, sfruttando al massimo la capacità analitica della classe System per ottenere insight dettagliati sul funzionamento interno dei modelli.   Questa capacità di MAIA di operare su sistemi arbitrari rende il processo di analisi e interpretazione più accessibile e immediato, riducendo significativamente il tempo e le risorse necessarie per comprendere il comportamento di complessi modelli di intelligenza artificiale. Attraverso l'uso della classe System, gli utenti possono esplorare le dinamiche interne delle reti neurali e acquisire una comprensione più profonda delle loro decisioni, aprendo la strada a nuove possibilità di ricerca e applicazioni nel campo dell'intelligenza artificiale.   Tool API MAIA La classe Tools rappresenta un insieme di funzionalità essenziali per MAIA. Gli strumenti disponibili si basano su tecniche comuni per l'interpretabilità dei modelli di intelligenza artificiale, includendo la caratterizzazione del comportamento neuronale attraverso l'uso di immagini reali. Questo approccio è stato illustrato dallo studio di Bau et al. del 2017, che ha esplorato come i neuroni rispondono a specifiche caratteristiche visive. MAIA va oltre, incorporando interventi causali sugli input delle immagini, come investigato da Hernandez et al. e Casper et al. nel 2022, per costruire esperimenti più sofisticati e complessi.   Una caratteristica distintiva dei programmi creati con MAIA è la loro capacità di essere convertiti in codice Python direttamente all'interno del sistema. Ciò permette alle varie funzioni di interagire agevolmente con altri modelli pre-addestrati per ottenere le elaborazioni desiderate. Un esempio pratico di queste capacità è rappresentato dalla funzione "tools.text2image(prompt_list)", la quale genera immagini sintetiche a partire da descrizioni testuali. Questa funzione utilizza un modello di diffusione basato sul testo per analizzare la risposta di un neurone a concetti visivi specifici, permettendo di visualizzare come queste risposte si manifestano in diverse situazioni.   Il design modulare della libreria di strumenti di MAIA facilita l'integrazione continua di nuovi strumenti in parallelo con l'evoluzione delle tecniche di interpretabilità. Man mano che queste tecniche si fanno più avanzate è possibile arricchire la suite di strumenti mantenendo intatta la struttura esistente. Questo garantisce che MAIA resti aggiornata rispetto ai progressi tecnologici e metodologici nel campo dell'intelligenza artificiale. Tale approccio modulare non solo aumenta la flessibilità e l'efficienza dei programmi, ma promuove anche un miglioramento costante delle capacità di interpretazione e intervento sui modelli, contribuendo così a una comprensione sempre più profonda del funzionamento interno dei sistemi di intelligenza artificiale.   L'analisi del comportamento neuronale attraverso lo studio dei valori di attivazione è un'area di ricerca che ha conosciuto significativi sviluppi grazie a recenti studi. Queste ricerche hanno evidenziato come il comportamento tipico di un neurone possa essere caratterizzato registrando le sue risposte su un ampio dataset di immagini, come dimostrato negli studi di Bau et al. del 2017 e del 2020. MAIA, in quanto sistema avanzato di intelligenza artificiale, è stato concepito per condurre esperimenti sul set di validazione di ImageNet, un ampio database di immagini creato da Deng et al. nel 2009. Inizialmente, MAIA seleziona un insieme di 15 immagini che massimizzano l'attivazione del sistema, utilizzando questo approccio come punto di partenza per molti esperimenti. Questo processo mette in evidenza l'importanza dello strumento "dataset_exemplars" nel contesto degli studi di ablazione, che mirano a chiarire le componenti fondamentali di un modello neurale.   Lo strumento "text2image(prompts)" utilizza la versione 1.5 di Stable Diffusion per generare immagini basate su descrizioni testuali. Questa capacità permette a MAIA di esplorare come il sistema reagisce a sottili variazioni nei concetti visivi o di esaminare la selettività di un concetto visivo in diversi contesti. Il potenziale di questo strumento risiede nella possibilità di testare ipotesi diverse attraverso la creazione di immagini sintetiche che vanno oltre le distribuzioni di dati del mondo reale. Inoltre, MAIA può modificare le immagini esistenti tramite Instruct-Pix2Pix, applicando istruzioni specifiche per alterare le immagini originali. Questo processo consente di esplorare ipotesi su immagini modificate, come l'aggiunta di elementi insoliti, aprendo nuovi scenari di ricerca e analisi.   Per mitigare il bias di conferma nell'interpretazione dei risultati, MAIA adotta un framework multi-agente che le consente di interagire con un'altra istanza di GPT-4V. Questa nuova istanza, priva di conoscenza della storia sperimentale, è in grado di descrivere le regioni evidenziate in immagini individuali o di sintetizzare elementi comuni in un gruppo di immagini. Lo strumento "describe_images(image_list)" fornisce descrizioni dettagliate delle immagini, mentre "summarize_images(image_list)" aiuta a identificare tratti condivisi. Questo approccio si dimostra particolarmente utile quando le ipotesi precedenti non hanno prodotto i risultati sperati o in presenza di combinazioni complesse di contenuti visivi. L'adozione di questa metodologia arricchisce il processo sperimentale e favorisce una comprensione più equilibrata dei risultati ottenuti.   Il processo di documentazione degli esperimenti è un altro elemento essenziale del lavoro svolto da MAIA. Grazie allo strumento "log_experiment", MAIA è in grado di registrare i risultati di ogni esperimento, inclusi dati come immagini e valori di attivazione. Questo registro è fondamentale per l'analisi futura e consente di riferirsi a dati precedenti durante nuovi esperimenti. MAIA ha la possibilità di decidere quali risultati documentare, selezionando i dati che supportano o confutano chiaramente una particolare ipotesi. Questo processo di registrazione sistematica costruisce una base solida di conoscenze, essenziale per migliorare la comprensione e l'efficacia degli esperimenti successivi.   Valutazione framework MAIA Il framework MAIA è stato creato per essere estremamente versatile e adattabile, permettendo di applicarlo a una vasta gamma di compiti grazie alla possibilità di specificare un obiettivo di interpretabilità nel prompt destinato al Vision Language Model (VLM).   Uno dei principali test per valutare le capacità del framework MAIA riguarda il compito di descrizione dei neuroni black-box. I neuroni black-box sono componenti fondamentali per l'interpretabilità dei modelli, poiché forniscono informazioni critiche per l'auditing e la modifica dei modelli stessi. Nei test condotti, MAIA ha dimostrato di poter fornire descrizioni dettagliate e accurate del comportamento dei neuroni.   Durante gli esperimenti, il prompt dell'utente richiede di specificare chiaramente il compito da svolgere e il formato di output desiderato. Questo output include una descrizione dettagliata del comportamento del neurone, seguita da un'etichetta sintetica che riassume il comportamento osservato. Per raggiungere questi obiettivi, MAIA utilizza la classe System per selezionare un modello di visione specifico, come ad esempio ResNet-152, e identifica un'unità individuale all'interno del modello, come Layer 4 Unit 122. Durante i test, MAIA ha dimostrato di poter prevedere accuratamente i comportamenti dei singoli neuroni in tre diverse architetture addestrate, confermando la sua efficacia anche in un ambiente sintetico dove le selettività dei neuroni erano già note.   Le descrizioni generate attraverso il processo interattivo di MAIA si sono rivelate più efficaci nel predire il comportamento dei neuroni rispetto a quelle ottenute utilizzando un set fisso di esemplari di dataset. Questo è stato particolarmente evidente quando si è confrontato MAIA con il modello MILAN, utilizzato come baseline. MAIA ha superato MILAN in molti aspetti, offrendo descrizioni paragonabili a quelle fornite da esperti umani.   Neuroni nei modelli di visione MAIA genera descrizioni in linguaggio naturale di neuroni specifici all'interno di varie architetture di visione artificiale. Queste architetture includono modelli avanzati di machine learning, ciascuno con caratteristiche e obiettivi unici.   Uno di questi modelli è ResNet-152, una rete neurale convoluzionale (CNN) progettata per la classificazione supervisionata delle immagini. Questa rete analizza le immagini attraverso una serie di livelli, noti come conv.1 e res.1-4, ciascuno dei quali svolge un ruolo cruciale nella cattura delle caratteristiche visive complesse. Un altro modello è DINO, un Transformer visivo creato per l'apprendimento non supervisionato delle rappresentazioni. Questo modello opera attraverso livelli noti come MLP 1-11, che aiutano nella comprensione delle immagini senza l'ausilio di etichette predefinite. Infine, CLIP è un encoder visivo basato su ResNet-50, addestrato per allineare coppie di immagini e testi, facilitando la comprensione e l'associazione tra elementi visivi e descrizioni testuali.   L'approccio di MAIA si concentra sull'analisi di 100 unità campionate casualmente da ciascun modello. Questa strategia permette di ottenere una comprensione dettagliata del comportamento dei neuroni, fornendo esempi di come il sistema generi etichette finali per i neuroni analizzati. Per avere una panoramica più completa, MAIA viene confrontato con un altro metodo di etichettatura noto come MILAN. A differenza di MAIA, MILAN è un sistema non interattivo che si limita a etichettare i dati comportamentali di ciascun neurone senza coinvolgere un'analisi interattiva con l'analista.   Per garantire un'accuratezza elevata, le descrizioni dei neuroni generate dai modelli MAIA e MILAN sono sottoposte a un attento processo di valutazione che include l'uso di annotazioni umane. In particolare, un gruppo di esperti è incaricato di analizzare un campione casuale, pari al 25%, dei neuroni etichettati. Questo processo avviene attraverso l'uso dell'API di MAIA, che consente di scrivere programmi per condurre analisi interattive e restituire descrizioni dettagliate. Gli esperti partono da un prompt iniziale fornito da MAIA, sulla base del quale sviluppano programmi specifici per eseguire esperimenti sui neuroni. Questi esperimenti portano alla creazione di descrizioni dei neuroni nello stesso formato utilizzato da MAIA, assicurando coerenza nei risultati.   La valutazione dell'accuratezza delle descrizioni prodotte da MAIA, MILAN e dagli esperti umani è fondata sulla loro capacità di prevedere il comportamento dei neuroni su immagini di test non precedentemente viste. Questo metodo di valutazione si avvicina a tecniche utilizzate per produrre esempi contrastivi o controfattuali, che hanno lo scopo di rivelare i confini decisionali del modello. In pratica, le descrizioni dei neuroni vengono impiegate per creare nuove immagini, che si prevede influenzino le attivazioni dei neuroni in modo positivo o neutro. Questo approccio permette di esplorare e comprendere come i neuroni reagiscono a stimoli diversi, garantendo una valutazione approfondita della precisione delle descrizioni fornite dai modelli e dagli esperti.   In questo processo, le descrizioni prodotte da MAIA, MILAN e dagli esperti umani vengono fornite a una nuova istanza di GPT-4V, incaricata di creare prompt per generare sette immagini esemplari positive e sette esemplari neutri. Per esempio, se una descrizione fosse "maschere intricate," GPT-4V potrebbe generare prompt per immagini come "una maschera veneziana" o "una maschera tribale" per gli esemplari positivi, e "un autobus rosso" o "un campo di fiori" per quelli neutri. In totale, per ciascun neurone, vengono creati 42 prompt.   Un'altra istanza di GPT-4V abbina le etichette dei neuroni prodotte da vari metodi di descrizione con i sette prompt più adatti e i sette meno adatti. Successivamente, genera le immagini corrispondenti e misura i valori di attivazione del neurone testato. Questo processo consente di valutare la precisione delle etichette predittive. Un'etichetta predittiva efficace dovrebbe essere associata a esemplari positivi che attivano fortemente il neurone e a esemplari neutrali che lo attivano in modo minimo. L'obiettivo principale di questo approccio è distinguere tra le diverse procedure di etichettatura, assicurandosi che i metodi utilizzati producano prompt rilevanti. I risultati dimostrano che MAIA supera MILAN in tutti i modelli esaminati ed è spesso comparabile alle previsioni degli esperti umani, confermando la sua efficacia nell'analisi e nella descrizione del comportamento neuronale all'interno di architetture di visione artificiale.   Neuroni sintetici Per validare le prestazioni dei metodi automatizzati di interpretabilità su sistemi di test sintetici che imitano comportamenti reali, è stato seguito un approccio metodico basato sul lavoro di Schwettmann et al. (2023). L'obiettivo è stato costruire un insieme di neuroni di visione sintetici con selettività nota, simulando la rilevazione di concetti eseguita dai neuroni nei modelli di visione mediante la segmentazione semantica.   I neuroni sintetici sono stati creati utilizzando un rilevatore di concetti open-set, che combina Grounded DINO (Liu et al., 2023) con SAM (Kirillov et al., 2023) per eseguire una segmentazione di immagini guidata dal testo. Il comportamento di ciascun neurone è definito da una descrizione testuale dei concetti a cui il neurone risulta selettivo. Per simulare comportamenti reali, le etichette dei neuroni sono state derivate da MILANNOTATIONS, un dataset che comprende 60.000 annotazioni umane di neuroni, tratte da sette modelli di visione addestrati (Hernandez et al., 2022).   I neuroni presentano una grande varietà di comportamenti: alcuni rispondono a concetti specifici, mentre altri rispondono a combinazioni più complesse di concetti (Bau et al., 2017; Fong & Vedaldi, 2018; Olah et al., 2020; Mu & Andreas, 2021; Gurnee et al., 2023). Per rispecchiare questa diversità, sono stati costruiti tre tipi di neuroni sintetici con livelli di complessità crescenti.   Il primo tipo comprende neuroni monosemantici che riconoscono singoli concetti, come ad esempio "strisce". Il secondo tipo include neuroni polisemantici selettivi per disgiunzioni logiche di concetti, come "treni o strumenti". Infine, i neuroni condizionali rappresentano il terzo tipo, e riconoscono un concetto solo in presenza di un altro, come "cane|guinzaglio".   Questi neuroni sintetici sono stati progettati per accettare input di immagini e restituire un'immagine mascherata che evidenzia il concetto selettivo (se presente) e un valore di attivazione, che corrisponde alla fiducia di Grounded DINO nella presenza del concetto. Gli esemplari di dataset per i neuroni sintetici sono stati ottenuti selezionando 15 immagini con attivazione massima per neurone dal dataset CC3M (Sharma et al., 2018).   Il set di concetti rappresentabili dai neuroni sintetici è limitato ai concetti semplici, a causa della fedeltà del rilevamento di concetti open-set utilizzando i metodi di segmentazione guidata dal testo. È stato verificato che tutti i concetti nel dataset di neuroni sintetici possano essere segmentati da Grounded DINO in combinazione con SAM.   Il sistema MAIA interpreta i neuroni sintetici utilizzando la stessa API e procedura impiegata per i neuroni nei modelli di visione addestrati. Annotazioni comparative di neuroni sintetici sono state raccolte sia da MILAN che da annotatori esperti, utilizzando una procedura in cui esperti umani etichettano manualmente un sottoinsieme del 25% di neuroni con l'API MAIA.   Per valutare l'accordo tra le descrizioni dei neuroni sintetici e le etichette reali, sono stati reclutati giudici umani tramite Amazon Mechanical Turk. Questi giudici hanno partecipato a compiti di scelta forzata a due alternative (2AFC), dove veniva loro mostrata l'etichetta reale del neurone, ad esempio "coda", e due descrizioni prodotte da differenti procedure di etichettatura, come "code di animali soffici e testurizzate" e "oggetti circolari e animali". I giudici dovevano quindi scegliere quale descrizione corrispondeva meglio all'etichetta reale.   I risultati dello studio 2AFC, che misurano la proporzione di prove in cui una procedura è stata preferita rispetto all'altra, con intervalli di confidenza al 95%, hanno mostrato che le etichette MAIA sono meglio allineate con le etichette reali rispetto a quelle di MILAN. Inoltre, le etichette di MAIA sono state leggermente preferite rispetto a quelle degli esperti per il sottoinsieme di neuroni che hanno descritto, mentre le etichette umane sono state ampiamente preferite rispetto a quelle di MILAN. Oltre a questo, è stato utilizzato un framework di valutazione predittiva per generare set positivi e neutri di immagini esemplari per tutti i neuroni sintetici. Si è riscontrato che le descrizioni fornite da MAIA sono migliori predittori delle attivazioni dei neuroni sintetici rispetto alle descrizioni di MILAN e risultano comparabili alle etichette prodotte dagli esperti umani. Questo approccio metodico conferma l'efficacia dei metodi automatizzati di interpretabilità su sistemi di test sintetici e dimostra come queste soluzioni possano offrire un valido supporto nell'analisi dei modelli di visione addestrati.   Studio sull'ablazione degli strumenti Lo studio sull'ablazione degli strumenti all'interno del sistema MAIA si concentra sulla capacità di questo design modulare di gestire in modo flessibile e dinamico le funzionalità attraverso la sua API. Questa struttura permette di aggiungere e rimuovere strumenti con facilità, adattando MAIA a diverse esigenze sperimentali e consentendo un'esplorazione approfondita di varie configurazioni operative.   In questo contesto, sono state testate tre diverse configurazioni per osservare come MAIA risponde ai cambiamenti negli strumenti disponibili. La prima configurazione si concentra sull'etichettatura dei neuroni utilizzando unicamente la funzione “dataset_exemplar”, evitando di ricorrere alla capacità di sintesi di immagini. Questo approccio si basa sull'utilizzo diretto dei dati esistenti per identificare e classificare i neuroni, senza l'ausilio di immagini generate artificialmente per arricchire il dataset. L'obiettivo è valutare quanto il sistema possa funzionare efficacemente utilizzando solo dati reali senza arricchimenti esterni.   La seconda configurazione si basa esclusivamente sugli input generati, omettendo l'opzione di calcolare esemplari che massimizzano l'attivazione del dataset. Qui si esplora l'uso di dati sintetici come principale fonte di analisi, valutando il grado in cui questi dati possono sostituire o integrare i dati reali. Si cerca di comprendere se la sintesi di dati possa effettivamente replicare l'accuratezza e la ricchezza dei dati originali.   Nella terza configurazione, si sostituisce il sistema di generazione di immagini Stable Diffusion text2image con DALL-E 3. Quest'ultimo è noto per le sue avanzate capacità di generazione d'immagini e, con questa configurazione, si esplora l'impatto di queste capacità sulla performance complessiva del sistema. L'obiettivo è determinare se l'uso di strumenti di generazione d'immagini più sofisticati possa migliorare l'efficacia e la precisione delle analisi svolte da MAIA.   I risultati dei test hanno mostrato che, sebbene le prime due configurazioni non compromettano completamente le prestazioni di MAIA, nessuna raggiunge la precisione del sistema completo. Questo evidenzia l'importanza di combinare strumenti reali e sintetici per ottenere le migliori performance. In particolare, MAIA offre risultati ottimali quando l'analisi inizia con esemplari del dataset reale, seguiti da test aggiuntivi con immagini sintetiche. Questa combinazione permette di sfruttare al meglio i punti di forza di entrambi i tipi di dati, massimizzando l'accuratezza delle analisi.   L'uso di DALL-E come generatore di immagini ha portato a un miglioramento significativo delle prestazioni, suggerendo che le capacità degli strumenti utilizzati possono influenzare notevolmente i risultati finali. Ciò implica che, man mano che gli strumenti all'interno dell'API di MAIA diventano più sofisticati, anche MAIA sarà in grado di migliorare le proprie performance, sfruttando al massimo le nuove funzionalità disponibili per ottenere risultati sempre più precisi e affidabili. Il futuro dello sviluppo di MAIA dipenderà quindi non solo dalla sua architettura modulare, ma anche dalla continua evoluzione e perfezionamento degli strumenti a sua disposizione.   Modalità di fallimento di MAIA Il sistema MAIA ha visto un notevole miglioramento delle sue prestazioni grazie all'integrazione con DALL-E 3. Tuttavia, nonostante questi progressi, esistono ancora sfide significative nella generazione e modifica di immagini. Strumenti come SD-v1.5 e InstructPix2Pix, ad esempio, possono occasionalmente non riuscire a generare immagini che rispettino completamente le istruzioni fornite, mettendo in luce una problematica legata alla gestione dei fallimenti di output visivi.   Per affrontare questi problemi, MAIA è stato progettato per privilegiare modifiche che portino a risultati visivi positivi. Questo approccio si concentra su richieste di sostituzione visiva, come cambiare un papillon con una camicia, piuttosto che semplicemente rimuovere un elemento senza rimpiazzarlo. Nonostante questa strategia, gli errori possono ancora verificarsi a causa di vari fattori, tra cui l'incapacità dei modelli di cogliere le sfumature sottili delle istruzioni o di interpretare correttamente il contesto visivo.   Le versioni proprietarie degli strumenti di generazione delle immagini spesso offrono una qualità superiore rispetto alle alternative open-source, ma sono associate a costi elevati e restrizioni economiche relative all'accesso alle loro API. Queste limitazioni economiche influiscono anche sull'architettura di GPT-4V, il cui costo di utilizzo può risultare proibitivo per alcune applicazioni.   La progettazione modulare del sistema MAIA rappresenta una risposta efficace a questi problemi. Questa architettura consente l'integrazione di alternative open-source che migliorano nel tempo, rendendo il sistema adattabile alle evoluzioni tecnologiche. Grazie alla sua struttura modulare, MAIA può incorporare nuove soluzioni man mano che diventano disponibili e mature, offrendo un'opzione più economica e flessibile per la modifica e generazione delle immagini. In questo modo, MAIA può migliorare continuamente le sue capacità in modo adattativo, rispondendo rapidamente ai progressi nel campo dell'intelligenza artificiale, mantenendo elevate le prestazioni complessive e garantendo una maggiore efficienza operativa.   Applicazioni La caratteristica distintiva di MAIA è la sua flessibilità, che le consente di gestire compiti complessi come l'etichettatura delle caratteristiche di un modello e la diagnosi delle sue modalità di fallimento. Questa capacità di analisi multilivello permette a MAIA di fornire una visione approfondita delle prestazioni e del comportamento del modello, facilitando l'individuazione delle aree che richiedono miglioramenti.   Per dimostrare l'efficacia di MAIA sono stati condotti esperimenti specifici. Questi esperimenti hanno applicato MAIA a due compiti critici nell'ambito dei modelli di intelligenza artificiale: la rimozione delle caratteristiche spurie e l'identificazione del bias in un compito di classificazione. La rimozione delle caratteristiche spurie è essenziale per migliorare l'accuratezza dei modelli, poiché queste caratteristiche possono introdurre rumore e distorcere i risultati. MAIA, attraverso la sua API, è in grado di identificare e rimuovere tali caratteristiche indesiderate, ottimizzando così le prestazioni del modello e garantendo risultati più precisi.   Nel secondo compito, MAIA si occupa dell'identificazione del bias, un elemento cruciale nei processi di classificazione. Il bias può condurre a risultati ingiusti o inaccurati, specialmente quando i modelli vengono applicati a dati sensibili. MAIA analizza i modelli per individuare eventuali pregiudizi, permettendo agli sviluppatori di apportare le modifiche necessarie per garantire equità e precisione nei risultati. L'abilità di identificare e correggere il bias assicura che i modelli siano non solo efficienti ma anche etici nel loro utilizzo.   In entrambe le applicazioni, l'utilizzo dell'API di MAIA si rivela fondamentale. L'API offre un'interfaccia intuitiva per interagire con il sistema, rendendo più semplice e veloce l'implementazione delle sue funzionalità. Questo rende MAIA uno strumento potente non solo per gli esperti di intelligenza artificiale, ma anche per i professionisti di altri settori che desiderano sfruttare l'automazione per una migliore comprensione dei modelli. La capacità di MAIA di adattarsi a diversi contesti e compiti sottolinea il suo valore come strumento versatile e indispensabile nella moderna analisi dei dati, offrendo soluzioni innovative e affidabili per affrontare le sfide più complesse.   Rimozione delle caratteristiche spurie Le caratteristiche spurie apprese dai modelli di apprendimento automatico sono una sfida significativa quando questi modelli vengono applicati a scenari reali, dove le distribuzioni dei dati di test differiscono da quelle del set di addestramento. Questo fenomeno rappresenta un problema noto e documentato da vari studi nel campo. La difficoltà principale sta nel fatto che i modelli di apprendimento automatico possono apprendere correlazioni spurie, cioè associazioni non causali presenti nei dati di addestramento. Ad esempio, un modello potrebbe notare che le immagini di uccelli nel set di addestramento hanno spesso il cielo blu sullo sfondo e quindi, quando vede un'immagine con un cielo blu, potrebbe erroneamente concludere che si tratta di un uccello, anche se non lo è. Queste associazioni possono derivare da coincidenze o rumori nei dati che non rappresentano un legame reale o significativo tra le variabili.   Quando un modello addestrato su queste correlazioni spurie viene applicato a nuovi dati, specialmente se questi ultimi presentano distribuzioni diverse da quelle su cui è stato addestrato, le sue prestazioni possono risultare inaffidabili. Questo accade perché il modello potrebbe basarsi su caratteristiche irrilevanti o non generalizzabili per fare previsioni, portando a risultati errati o fuorvianti. Pertanto, identificare e mitigare l'influenza di queste caratteristiche spurie è fondamentale per migliorare l'affidabilità e la robustezza dei modelli di apprendimento automatico.   Le ricerche di Storkey et al. (2009), Beery et al. (2018), Bissoto et al. (2020), Xiao et al. (2020), e Singla et al. (2021) hanno esaminato il problema delle discrepanze tra i dati di addestramento e di test, sottolineando l'importanza di affrontare queste sfide per ottenere modelli che possano funzionare efficacemente in situazioni diverse da quelle per cui sono stati inizialmente progettati. La loro ricerca evidenzia la necessità di sviluppare tecniche e approcci che possano aiutare i modelli a concentrarsi sulle caratteristiche realmente rilevanti e causali nei dati, migliorando così la loro capacità di adattarsi a nuovi contesti e situazioni. In questo modo, si mira a creare modelli più robusti e generalizzabili, capaci di fornire prestazioni affidabili anche quando affrontano scenari e distribuzioni di dati inaspettati o non visti durante l'addestramento.   Per affrontare questo problema, si può ricorrere a MAIA. Una delle scoperte principali è che MAIA è in grado di identificare e rimuovere caratteristiche spurie anche senza accesso a esempi non distorti o a specifiche annotazioni di raggruppamento. Questo processo aumenta significativamente la robustezza del modello di fronte a variazioni nella distribuzione dei dati, avvicinando la sua precisione a quella ottenibile tramite addestramento su dati bilanciati. L'approccio di MAIA si distingue per la capacità di operare efficacemente anche in assenza di un set di dati di addestramento perfettamente bilanciato, risultando particolarmente utile in contesti reali dove ottenere tali dati può essere difficile o impossibile.   Gli esperimenti che dimostrano l'efficacia di MAIA sono stati condotti utilizzando la rete ResNet-18 sul dataset Spawrious. Questo dataset è stato generato sinteticamente e include immagini di quattro razze di cani, ciascuna associata a sfondi diversi. Nel set di addestramento, ogni razza di cane è correlata in modo spurio con un certo tipo di sfondo. Tuttavia, nel set di test, queste associazioni tra razza e sfondo sono modificate. MAIA viene impiegato per identificare un sottoinsieme di neuroni dello strato finale della rete che sono in grado di predire una singola razza di cane in modo robusto, indipendentemente dalle caratteristiche spurie presenti. Questa capacità di isolare le caratteristiche rilevanti dalle spurie consente al modello di generalizzare meglio quando si trova ad affrontare dati mai visti prima.   Altri metodi, come quello di Kirichenko et al. (2023), affrontano il problema delle correlazioni spurie riaddestrando l'ultimo strato della rete su dataset bilanciati. Tuttavia, MAIA si distingue perché utilizza solo le immagini più attivanti del set di convalida sbilanciato per eseguire esperimenti e determinare la robustezza. Le caratteristiche selezionate da MAIA vengono poi impiegate per addestrare un modello di regressione logistica non regolarizzato sui dati sbilanciati, dimostrando che il modello può migliorare la precisione anche senza accesso a un set di dati bilanciato.   Per dimostrare l'efficacia di MAIA, vengono selezionati 50 dei neuroni più informativi utilizzando la regolarizzazione ℓ1 sul dataset sbilanciato. MAIA esegue esperimenti su ciascuno di questi neuroni e ne seleziona 22 che ritiene robusti. Addestrare un modello non regolarizzato su questo sottoinsieme porta a un miglioramento significativo della precisione. Questo approccio non solo riduce il numero di parametri necessari, ma migliora anche la capacità del modello di fare previsioni accurate in presenza di dati non visti e potenzialmente distorti.   Per verificare che il miglioramento delle prestazioni non sia dovuto unicamente alla selezione limitata di neuroni, si confrontano le prestazioni di MAIA con l'adattamento regolarizzato ℓ1 su versioni sia sbilanciate che bilanciate del dataset. Sul dataset sbilanciato, l'adattamento regolarizzato ℓ1 mostra un calo delle prestazioni quando il numero di neuroni selezionati si riduce da 50 a 22. Tuttavia, utilizzando un piccolo dataset bilanciato per ottimizzare l'iperparametro ℓ1 e addestrare il modello di regressione logistica su tutti i neuroni, si ottengono prestazioni comparabili a quelle ottenute con il sottoinsieme selezionato da MAIA, anche se MAIA non ha avuto accesso a dati bilanciati. Questo confronto dimostra che MAIA riesce a mantenere la robustezza e l'accuratezza del modello anche quando non ha accesso a dataset bilanciati, evidenziando come l'approccio innovativo di selezionare i neuroni più significativi possa risultare efficace quanto metodi più tradizionali che richiedono dati bilanciati.   Per un confronto equo, vengono testate anche le prestazioni di un modello ℓ1 che riflette la selezione ristretta di MAIA, ma è stato addestrato su un dataset bilanciato. I risultati confermano ulteriormente l'efficacia di MAIA come strumento innovativo per migliorare la robustezza dei modelli di apprendimento automatico, anche in situazioni complesse e sfidanti caratterizzate dalla presenza di caratteristiche spurie e da distribuzioni di dati variabili.   Rivelazione dei bias Il sistema MAIA è stato sviluppato con l'obiettivo di identificare automaticamente i bias presenti nei modelli di intelligenza artificiale. Un esempio pratico della sua applicazione riguarda l'analisi dei bias nei risultati prodotti da una rete neurale convoluzionale chiamata ResNet-152, che è stata addestrata per eseguire compiti di classificazione delle immagini su ImageNet. MAIA si distingue per la sua capacità di essere applicato facilmente in esperimenti di questo tipo: esso utilizza il logit di output associato a una determinata classe per calcolare la probabilità che un'immagine appartenga effettivamente a quella classe. In pratica, MAIA riceve l'etichetta della classe e viene programmato per individuare situazioni in cui il classificatore assegna probabilità basse alle immagini di una data classe o manifesta una preferenza per un sottoinsieme di essa.   I risultati ottenuti per alcune classi di ImageNet dimostrano l'efficacia di MAIA nel generare dati sintetici che sono fondamentali per identificare le aree della distribuzione degli input dove un modello potrebbe mostrare prestazioni inferiori. Questo approccio rivela che, sebbene l'esperimento evidenzi principalmente le categorie di fallimento più rilevanti, MAIA offre la possibilità di condurre esperimenti più mirati. Tali esperimenti possono essere progettati per affrontare casi d'uso specifici, con l'obiettivo di identificare bias particolari e comprendere meglio le carenze dei modelli di intelligenza artificiale.   Oltre a facilitare il riconoscimento dei bias, il sistema MAIA stimola lo sviluppo di soluzioni per mitigare tali bias, contribuendo così a migliorare l'affidabilità e l'equità dei modelli di intelligenza artificiale. Diventa così uno strumento di grande valore nel campo dell'intelligenza artificiale, agevolando la creazione di modelli più robusti e imparziali. La capacità di MAIA di adattarsi a diversi tipi di dati e contesti applicativi ne aumenta ulteriormente l'utilità, promuovendo una maggiore consapevolezza dei bias nei modelli e incoraggiando una ricerca continua per il miglioramento delle tecnologie AI.   Conclusione La crescente complessità dei modelli di intelligenza artificiale, in particolare delle reti neurali profonde, ha portato alla necessità di strumenti avanzati per comprendere e interpretare il loro comportamento. Il framework MAIA rappresenta un esempio innovativo di come l'automazione e l'interpretabilità possano essere combinate per facilitare l'analisi di sistemi complessi. MAIA si propone come un agente multimodale in grado di eseguire esperimenti su modelli di visione e linguaggio per ottenere una comprensione più approfondita delle loro dinamiche interne.   La principale difficoltà nell'interpretare i modelli di intelligenza artificiale sta nel loro funzionamento come "scatola nera", il che rende complesso per le persone capire come queste piattaforme prendano le decisioni. Questo è particolarmente critico in applicazioni sensibili dove bias e decisioni errate possono avere conseguenze significative. La capacità di MAIA di generare descrizioni in linguaggio naturale per spiegare il comportamento dei neuroni e identificare bias all'interno dei modelli è un passo importante verso la trasparenza. Ciò si traduce in un vantaggio competitivo per le imprese, che possono utilizzare questi strumenti per migliorare la robustezza e l'affidabilità dei propri sistemi AI.   Uno dei punti di forza di MAIA è la sua struttura modulare e adattabile, che consente di integrare facilmente nuovi strumenti e tecniche man mano che l'interpretabilità avanza. Questa flessibilità è cruciale in un campo in continua evoluzione come l'AI, dove le metodologie e gli strumenti si sviluppano rapidamente. Tuttavia, il successo di MAIA dipende anche dalla qualità degli strumenti di generazione delle immagini e dall'accuratezza delle descrizioni fornite, come evidenziato dai miglioramenti ottenuti utilizzando modelli come DALL-E 3 rispetto ad altre tecniche di generazione.   Dal punto di vista aziendale, l'impiego di strumenti come MAIA offre l'opportunità di affrontare problemi critici legati ai bias e alla trasparenza dei modelli, migliorando così la fiducia e l'accettazione dell'AI da parte degli utenti finali. In un contesto in cui le decisioni automatizzate possono avere implicazioni etiche e legali, la capacità di identificare e mitigare i bias è fondamentale. MAIA non solo aiuta a rilevare pregiudizi esistenti, ma fornisce anche un framework per lo sviluppo di soluzioni mirate che promuovano l'equità nei sistemi di intelligenza artificiale.   Nonostante i progressi significativi, è importante riconoscere che MAIA, come qualsiasi altro strumento di interpretabilità, non è privo di limitazioni. La supervisione umana rimane essenziale per garantire la correttezza delle interpretazioni e per evitare errori come il bias di conferma. Inoltre, l'assenza di evidenze da parte di MAIA non deve essere interpretata come prova di assenza di problemi. La collaborazione tra intelligenza artificiale e supervisione umana è cruciale per sviluppare sistemi AI che siano veramente affidabili e responsabili.   In conclusione, MAIA rappresenta un importante passo avanti verso l'interpretabilità automatizzata dei modelli di intelligenza artificiale. La sua capacità di combinare strumenti avanzati di analisi con la supervisione umana offre un modello per il futuro dello sviluppo di sistemi AI trasparenti ed equi. Per le imprese, l'integrazione di strumenti come MAIA nei processi di sviluppo e auditing dei modelli AI può portare a vantaggi competitivi significativi, migliorando la fiducia degli stakeholder e promuovendo una cultura dell'innovazione responsabile.

La Cina sta rapidamente colmando il divario nell'IA rispetto agli Stati Uniti grazie all'adozione di tecnologie open source. Aziende come Kuaishou e Baidu stanno innovando il settore con soluzioni avanzate di intelligenza artificiale, accelerando così lo sviluppo e la diffusione globale delle tecnologie cinesi. Questo approccio open source permette una crescita rapida e una condivisione delle conoscenze a livello mondiale. Tuttavia, la censura e le politiche protezionistiche imposte dagli Stati Uniti rappresentano sfide significative per la Cina. Nonostante queste difficoltà, la competizione tecnologica globale sta diventando sempre più interdipendente e complessa. Questo fenomeno sta ridefinendo il panorama tecnologico, dimostrando quanto sia cruciale la cooperazione internazionale nello sviluppo dell'intelligenza artificiale. La Cina sta colmando il divario nell'intelligenza artificiale con gli Stati Uniti. Negli ultimi tempi, le aziende tecnologiche cinesi hanno presentato tecnologie che rivaleggiano con i sistemi americani, e queste sono già nelle mani dei consumatori e degli sviluppatori di software.   Alla recente World Artificial Intelligence Conference di Shanghai, Qu Dongqi, imprenditore cinese specializzato in intelligenza artificiale, ha catturato l'attenzione del pubblico con un video innovativo che aveva recentemente pubblicato online. Questo video mostrava una vecchia fotografia di una donna con due bambini piccoli, che improvvisamente prendeva vita grazie alla tecnologia AI. Nella sequenza animata, la donna sollevava i bambini tra le braccia, mentre questi ridevano sorpresi. Il video è stato creato utilizzando la tecnologia avanzata di Kuaishou, una delle principali compagnie internet cinesi.   Kuaishou, fondata nel 2011, si è rapidamente affermata come una delle piattaforme di social media più popolari in Cina, con milioni di utenti attivi quotidianamente. La sua capacità di combinare l'intelligenza artificiale con contenuti generati dagli utenti ha rivoluzionato il modo in cui le persone creano e condividono video. La tecnologia AI di Kuaishou, utilizzata per il video presentato da Qu Dongqi, è già disponibile al pubblico, consentendo agli utenti di creare contenuti animati con una facilità sorprendente.   In questo contesto, Qu Dongqi ha paragonato la tecnologia di Kuaishou a quella di Sora, un generatore di video sviluppato dalla start-up americana OpenAI. Sebbene Sora rappresenti un progresso significativo nel campo dell'intelligenza artificiale, non è ancora accessibile al grande pubblico. "I miei amici americani non possono ancora usare Sora," ha commentato Qu. "Ma noi abbiamo già soluzioni migliori qui."   Diffusione delle tecnologie AI Open Source Negli ultimi anni, la corsa allo sviluppo dell'intelligenza artificiale ha visto la Cina emergere come un attore di primo piano, riducendo rapidamente il divario con gli Stati Uniti. Le aziende cinesi hanno introdotto numerose tecnologie AI avanzate che competono con quelle sviluppate dalle principali aziende americane, evidenziando un panorama tecnologico in continua evoluzione. Ad esempio, aziende come Baidu, Tencent e Alibaba hanno lanciato piattaforme AI innovative che sono state adottate a livello globale, non solo dai consumatori ma anche da imprese e sviluppatori indipendenti di software.   Questo fervente sviluppo è facilitato dall'approccio cinese alla condivisione delle tecnologie AI. Mentre le aziende americane sono spesso caute nell'implementazione di queste tecnologie a causa delle preoccupazioni legate alla disinformazione e ad altri potenziali danni, le aziende cinesi mostrano una maggiore propensione a rilasciare le loro tecnologie direttamente ai consumatori e a condividere il codice software con altre imprese e sviluppatori. Questo approccio open source permette un rapido sviluppo e distribuzione di nuovi prodotti, accelerando l'innovazione.   L'open source ha storicamente giocato un ruolo cruciale nello sviluppo del software e di internet. Concetti come Linux, uno dei sistemi operativi open source più noti, hanno dimostrato come la condivisione del codice sorgente possa portare a miglioramenti continui e rapidi nella tecnologia. Ora, questa filosofia sta dimostrando il suo valore anche nel campo dell'intelligenza artificiale. Quando il codice sorgente è accessibile, un numero maggiore di sviluppatori può esaminarlo, utilizzarlo e contribuire al suo miglioramento, creando una comunità collaborativa che accelera il progresso tecnologico.   In Cina, questa filosofia è stata adottata con entusiasmo, con iniziative che mirano a rendere le tecnologie AI più accessibili. Ad esempio, Baidu ha rilasciato il suo framework di deep learning, PaddlePaddle, come open source, permettendo agli sviluppatori di tutto il mondo di utilizzare e contribuire al suo sviluppo. Questa strategia non solo stimola l'innovazione ma facilita anche l'adozione globale delle tecnologie cinesi, consolidando la posizione della Cina come leader nel campo dell'intelligenza artificiale.   L'adozione dell'open source nel contesto dell'intelligenza artificiale rappresenta un punto di svolta significativo. In un settore in cui la rapidità e l'innovazione sono cruciali, la possibilità di collaborare apertamente su progetti complessi può fare la differenza tra il successo e il fallimento. La disponibilità di tecnologie AI open source permette di superare le barriere tradizionali alla ricerca e allo sviluppo, consentendo a più attori di contribuire con le loro idee e soluzioni.   Implicazioni globali e sviluppo continuo Gli sforzi della Cina potrebbero avere enormi implicazioni man mano che la tecnologia dell'AI continua a svilupparsi negli anni a venire. Questa tecnologia ha il potenziale di aumentare la produttività dei lavoratori, alimentare future innovazioni e sostenere una nuova ondata di tecnologie militari, incluse le armi autonome.   Quando OpenAI ha dato inizio al boom dell'AI alla fine del 2022 con il rilascio del chatbot online ChatGPT, la Cina ha faticato a competere con le tecnologie emergenti dalle aziende americane come OpenAI e Google. Tuttavia, se la Cina riuscirà a colmare questo divario tecnologico, potrebbe diventare un leader significativo nel campo dell'AI, con implicazioni globali importanti sia in ambito civile che militare.   Più di un mese fa, Kuaishou ha rilasciato in Cina il suo generatore di video, Kling, e mercoledì scorso questo strumento è stato reso disponibile agli utenti di tutto il mondo. Poco prima dell'arrivo di Kling, 01.AI , una start-up co-fondata da Kai-Fu Lee, noto investitore e tecnologo che ha contribuito a costruire le sedi cinesi di Google e Microsoft, ha presentato una nuova tecnologia chatbot. Questa tecnologia ha ottenuto punteggi quasi pari alle principali tecnologie americane nei test di benchmark comuni, che valutano le prestazioni dei chatbot a livello mondiale.   La nuova tecnologia di Alibaba ha fatto significativi progressi nel campo dell'intelligenza artificiale, raggiungendo i vertici delle classifiche per i modelli AI open-source. Il modello Qwen2-72B di Alibaba, parte della serie Tongyi Qianwen, ha ottenuto notevoli riconoscimenti per le sue eccezionali prestazioni in diverse aree come la comprensione del linguaggio, la generazione di testo, il multilinguismo, la codifica e la matematica.   Questo successo è stato possibile grazie a una serie di miglioramenti tecnici e metodologici che hanno permesso al modello di superare altri importanti modelli open-source in 15 benchmark, inclusi quelli di Meta e OpenAI. La capacità di Qwen2 di gestire lunghe sequenze di contesto fino a 128K token e il suo addestramento su un vasto corpus multilingue comprendente 29 lingue sono tra i fattori chiave del suo successo.   Kai-Fu Lee ha giustamente sottolineato l'importanza di questo traguardo, affermando che la convinzione comune secondo cui la Cina non possieda il talento o la tecnologia per competere con gli Stati Uniti è errata. Le parole di Lee riflettono un cambiamento nella percezione internazionale delle capacità tecnologiche cinesi, evidenziato dal crescente riconoscimento delle innovazioni di Alibaba nel campo dell'AI.   La rapida progressione di Alibaba nel settore dell'intelligenza artificiale dimostra non solo la competenza tecnica dell'azienda, ma anche il suo impegno per lo sviluppo open-source, che ha permesso a più di 90.000 clienti aziendali di adottare le sue tecnologie AI nel primo anno di disponibilità. Questi sviluppi stanno rimodellando il panorama tecnologico globale e rafforzando la posizione competitiva della Cina nel settore dell'intelligenza artificiale. In diverse interviste, una dozzina di esperti e ricercatori di aziende tecnologiche cinesi hanno attribuito gran parte di questo successo alla natura open-source delle tecnologie impiegate. Questi specialisti sostengono che l'open-source sia stato un fattore determinante per il rapido avanzamento dell'intelligenza artificiale in Cina, vedendolo come un'opportunità per il paese di assumere la leadership in questo campo innovativo. L'adozione e lo sviluppo delle tecnologie open-source hanno permesso alla Cina di superare ostacoli precedentemente ritenuti insormontabili, dimostrando che, con la giusta strategia e collaborazione, è possibile raggiungere livelli di eccellenza mondiale.   Politiche protezionistiche e competizione internazionale Nonostante le difficoltà, gli Stati Uniti continuano a mantenersi saldamente in testa nella ricerca sull'intelligenza artificiale. Le autorità americane sono determinate a preservare questa posizione e hanno adottato misure significative per limitare l'accesso della Cina alle tecnologie avanzate. La Casa Bianca ha imposto un embargo commerciale che impedisce alle aziende cinesi di utilizzare le versioni più potenti dei chip informatici, essenziali per sviluppare intelligenze artificiali di ultima generazione. Inoltre, un gruppo di legislatori ha introdotto un disegno di legge che consentirebbe alla Casa Bianca di avere un controllo più stretto sull'esportazione di software di intelligenza artificiale sviluppato negli Stati Uniti. Altri legislatori stanno cercando di limitare i progressi delle tecnologie open-source, che hanno favorito la crescita in Cina.   Parallelamente, le principali aziende americane stanno esplorando nuove tecnologie con l'obiettivo di superare le capacità degli attuali chatbot e generatori di video. Questa corsa all'innovazione è alimentata dalla necessità di mantenere un significativo vantaggio competitivo.   "Le aziende cinesi sono abili a replicare e migliorare ciò che gli Stati Uniti hanno già" afferma Yiran Chen, professore di ingegneria elettrica e informatica alla Duke University. "Tuttavia, non sono altrettanto abili a inventare qualcosa di completamente nuovo che possa superare gli Stati Uniti nei prossimi cinque-dieci anni."   Questa situazione evidenzia la complessità della competizione tecnologica globale, dove non solo la capacità di innovare, ma anche le strategie geopolitiche e commerciali giocano un ruolo cruciale. Nel settore tecnologico cinese, molti credono che la tecnologia open-source possa essere una chiave per la crescita, nonostante le restrizioni imposte.   Se i regolatori statunitensi dovessero limitare il progresso dei progetti open-source americani, come alcuni legislatori stanno discutendo, la Cina potrebbe trarne un notevole vantaggio. Infatti, se le migliori tecnologie open-source dovessero provenire dalla Cina, gli sviluppatori statunitensi potrebbero finire per costruire i loro sistemi su tecnologie cinesi.   Clément Delangue, amministratore delegato di Hugging Face, una società che ospita molti dei più importanti progetti open-source di intelligenza artificiale al mondo, ha dichiarato: "L'open-source è la base dello sviluppo dell'AI". Ha sottolineato come gli Stati Uniti abbiano costruito la loro leadership nell'AI grazie alla collaborazione tra aziende e ricercatori, aggiungendo che "sembra che la Cina potrebbe fare lo stesso".   Anche se chiunque con un computer può modificare il codice software open-source, sono necessari molti dati, competenze e potenza di calcolo per evolvere un sistema di AI. Quando si parla di AI, open-source significa tipicamente che i componenti di base di un sistema servono come fondamenta su cui altri possono costruire qualcosa di nuovo. Questo concetto è sottolineato da Fu Hongyu, direttore della governance dell'AI presso l'istituto di ricerca di Alibaba, AliResearch.   In Cina, come in molti altri paesi, è in atto un acceso dibattito sull'opportunità di rendere accessibili a tutti gli ultimi progressi tecnologici o di mantenerli come segreti aziendali ben protetti. Robin Li, amministratore delegato di Baidu, una delle poche aziende in Cina che sviluppa la propria tecnologia di AI completamente da zero, sostiene che la tecnologia è più redditizia e sicura quando è closed-source, cioè nelle mani di pochi.   I sistemi di intelligenza artificiale richiedono ingenti risorse: talento, dati e potenza di calcolo. Pechino ha chiarito che i benefici derivanti da tali investimenti dovrebbero essere condivisi. Per questo motivo, il governo cinese ha investito somme considerevoli in progetti di intelligenza artificiale e ha sovvenzionato risorse come i centri di calcolo, dimostrando un forte impegno verso la condivisione dei frutti di questi avanzamenti tecnologici.   Censura e limitazioni Le aziende tecnologiche cinesi si trovano a dover fronteggiare una notevole limitazione nello sviluppo dei loro sistemi di intelligenza artificiale: l'obbligo di conformarsi al rigido regime di censura imposto da Pechino. Questo controllo si estende anche alle tecnologie di intelligenza artificiale generativa, influenzando significativamente sia il loro sviluppo che il loro utilizzo.   Un esempio emblematico è il nuovo generatore di video di Kuaishou, denominato Kling, che sembra essere stato addestrato per rispettare le severe norme di censura. I prompt testuali che menzionano il presidente cinese, Xi Jinping, o argomenti controversi come il femminismo e la crisi immobiliare del paese, generano messaggi di errore.   Nonostante sia evidente l'influenza della censura su Kling, Kuaishou non ha risposto alle domande riguardanti le misure adottate per impedire che il generatore di video produca contenuti dannosi, falsi o politicamente sensibili. Questo silenzio solleva ulteriori interrogativi sull'impatto delle restrizioni governative sullo sviluppo e sull'operatività delle tecnologie di intelligenza artificiale in Cina.   Interdipendenza tecnologica e futuro competitivo I giganti tecnologici cinesi, offrendo gratuitamente le loro tecnologie di intelligenza artificiale più avanzate, dimostrano una chiara volontà di contribuire al progresso tecnologico del paese. Questa strategia è in linea con la direttiva di Pechino, che sottolinea l'importanza di canalizzare il potere e i profitti dell'industria tecnologica verso l'obiettivo dell'autosufficienza.   Nonostante alcuni in Cina temano che il paese possa avere difficoltà a procurarsi i chip di calcolo necessari per sviluppare tecnologie sempre più potenti, le aziende cinesi continuano a innovare. Questi sforzi hanno permesso alla Cina di competere efficacemente con i sistemi statunitensi, dimostrando una notevole resilienza di fronte a tali sfide.   Alla fine dello scorso anno, l'azienda del Dr. Lee, 01.AI , è stata derisa sui social media quando è emerso che il suo sistema di intelligenza artificiale era basato su tecnologia open-source sviluppata originariamente da Meta, proprietaria di Facebook e Instagram. Alcuni hanno interpretato questo fatto come un simbolo della dipendenza della Cina dall'ingegno americano.   Sei mesi dopo, 01.AI ha presentato una nuova versione della sua tecnologia, riuscendo a posizionarsi ai vertici della classifica delle migliori tecnologie mondiali. Questo notevole progresso ha evidenziato la capacità dell'azienda di innovare e migliorare rapidamente, ribaltando le critiche ricevute in precedenza.   Nello stesso periodo, un team dell'Università di Stanford in California ha presentato Llama 3-V, un modello di intelligenza artificiale che, secondo loro, superava altri modelli di punta. Tuttavia, un ricercatore cinese ha notato che il modello era basato su un sistema open-source sviluppato originariamente in Cina.   Questo ha rappresentato una sorta di rivincita per la Cina. Mentre l'anno precedente erano stati criticati per aver utilizzato tecnologia statunitense, ora sono gli sviluppatori statunitensi a costruire sulla tecnologia cinese. Questa inversione di ruoli sottolinea l'interdipendenza e la complessità del panorama tecnologico globale, in cui l'innovazione si nutre di contributi provenienti da diverse parti del mondo.   Conclusioni La Cina sta rapidamente colmando il divario con gli Stati Uniti nel campo dell'intelligenza artificiale, un fenomeno che presenta numerose implicazioni strategiche e commerciali. Un elemento chiave di questa avanzata è l'approccio open source adottato dalle aziende cinesi, che contrasta con l'approccio più cautelativo delle controparti americane. La filosofia open source consente a una vasta comunità di sviluppatori di collaborare, accelerando l'innovazione e la diffusione delle nuove tecnologie. Ciò non solo democratizza l'accesso alle soluzioni AI ma crea anche un ecosistema vibrante in cui le idee si evolvono rapidamente, superando le barriere tradizionali della ricerca e sviluppo.   Questo dinamismo ha portato a innovazioni significative come i modelli AI di Alibaba e Kuaishou, che competono efficacemente con le tecnologie occidentali. L'adozione diffusa di tecnologie open source sta anche cambiando la percezione delle capacità tecnologiche cinesi a livello globale, dimostrando che il paese non solo può raggiungere ma anche superare standard internazionali in molteplici aree dell'AI.   Tuttavia, il progresso tecnologico cinese non è privo di ostacoli. La censura governativa impone limiti significativi all'operatività e allo sviluppo delle tecnologie AI, influenzando il tipo di contenuti che possono essere generati. Questo controllo rigoroso potrebbe ostacolare l'innovazione e ridurre la competitività internazionale delle soluzioni AI cinesi.   Le politiche protezionistiche degli Stati Uniti aggiungono un ulteriore livello di complessità. Restrizioni sull'esportazione di tecnologia avanzata e sui componenti critici, come i chip di calcolo, mirano a mantenere il vantaggio competitivo americano. Tuttavia, queste misure potrebbero anche incentivare la Cina a sviluppare alternative domestiche, accelerando ulteriormente la sua autosufficienza tecnologica.   Inoltre, la competizione tecnologica globale sta diventando sempre più interdipendente. La recente inversione di ruoli, dove sviluppatori americani utilizzano tecnologia open source sviluppata in Cina, evidenzia una realtà in cui l'innovazione è alimentata da contributi provenienti da diverse parti del mondo. Questo scenario di interdipendenza potrebbe favorire una maggiore collaborazione internazionale, sebbene il contesto geopolitico attuale suggerisca una crescente rivalità.   Le dinamiche attuali nel campo delle tecnologie AI, in rapida evoluzione, rappresentano una sfida cruciale per le imprese. La necessità di un adattamento rapido e di una strategia flessibile non può essere sottovalutata. Le aziende devono andare oltre l'implementazione di nuove tecnologie; devono sviluppare un ecosistema di innovazione che abbraccia l'open source e la collaborazione con sviluppatori globali. Questo approccio non solo consente di rimanere al passo con le ultime innovazioni, ma facilita anche l'adozione di soluzioni su misura che possono essere adattate rapidamente alle esigenze di mercato in evoluzione.   Tuttavia, le opportunità offerte dall'AI open source portano con sé complessità regolamentari che non possono essere ignorate. Le imprese devono investire nella costruzione di capacità interne che possano gestire e mitigare i rischi associati. Questo non riguarda solo la conformità alle normative esistenti, ma anche l'anticipazione di futuri cambiamenti legislativi e la creazione di un ambiente di lavoro etico e responsabile. In questo contesto, la formazione continua del personale e lo sviluppo di competenze specifiche diventano elementi fondamentali.   Infine, l'ascesa della Cina nell'intelligenza artificiale potrebbe ridefinire il panorama tecnologico globale, influenzando non solo il settore commerciale ma anche quello militare. La capacità di sviluppare e implementare AI avanzate avrà un impatto profondo sulla produttività, sull'innovazione e sulla sicurezza globale. Le imprese devono dunque considerare attentamente le implicazioni strategiche di queste tendenze e prepararsi a un futuro in cui la competizione tecnologica sarà ancora più intensa e interconnessa.

Il 22 luglio 2024, il Dipartimento per la Strategia Digitale ha pubblicato il documento completo della Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale 2024-2026 . Redatto da un Comitato di esperti per supportare il Governo nella definizione di una normativa nazionale e delle strategie relative a questa tecnologia, il documento è stato coordinato da Gianluigi Greco, professore di informatica all’Università della Calabria e presidente di AIxAI. Il Comitato comprende figure di spicco come Viviana Acquaviva, Paolo Benanti, Guido Boella, Marco Camisani Calzolari, Virginio Cantoni, Maria Chiara Carrozza, Rita Cucchiara, Agostino La Bella, Silvestro Micera, Giuliano Noci, Edoardo Carlo Raffiotta, Ranieri Razzante e Antonio Teti. Per trasformare il documento del comitato in uno strumento utile per il mio lavoro di consulente aziendale, ho ampliato l'analisi generale e sintetizzato gli obiettivi della strategia del nostro governo per l'AI. Il risultato è un contributo sostanziale che potete leggere qui di seguito. Per semplificare la consultazione, ho creato un GPT che potete utilizzare per accedere ai contenuti tramite l'intelligenza artificiale di OpenAI. Le tecnologie basate sull'Intelligenza Artificiale hanno dimostrato un impatto pervasivo e un potenziale trasformativo per le dinamiche sociali e produttive già da diversi anni. L'AI sta rivoluzionando il nostro mondo e il modo in cui produciamo valore in ogni settore, influenzando profondamente l'educazione, le attività professionali e l'industria. Le radici di questa rivoluzione risalgono alla metà del secolo scorso, ma l'avvento del machine learning nei primi anni 2000 e, più recentemente, delle tecniche di deep learning ha segnato una svolta cruciale grazie alla capacità di estrarre valore e conoscenza dall'analisi di enormi quantità di dati.   L'introduzione dei sistemi generativi nell'ultimo anno ha ulteriormente evidenziato la forza innovativa dell'AI, facilitando lo sviluppo di processi di automazione di facile utilizzo. Il lancio di ChatGPT, prodotto da OpenAI, ha contribuito significativamente a diffondere la consapevolezza delle potenzialità di un nuovo paradigma digitale, capace di creare un modello di supporto per le attività umane in molteplici aree, contenuti e applicazioni.   L'Italia, forte di una solida tradizione industriale, ha sempre saputo sfruttare le nuove tecnologie, distinguendosi nello sviluppo e nell'adozione di soluzioni per l'automazione di prodotti e processi. Il tessuto produttivo italiano si caratterizza per un ecosistema unico, composto da grandi imprese, una rete di piccole e medie imprese (PMI) e una vasta rete di microimprese con una forte vocazione manifatturiera. Questa capacità di innovazione ha sostenuto lo sviluppo economico e sociale del Paese, dalla meccanizzazione industriale alle soluzioni digitali dell'Industria 4.0.   Aggiornato al 2023, il panorama aziendale italiano rimane dominato da microimprese e PMI. Le microimprese, con fino a 9 addetti, rappresentano il 95% delle aziende italiane, equivalenti a oltre 4,3 milioni di unità. Le PMI, con 10-249 dipendenti, sono un pilastro dell'economia, contribuendo al 41% del fatturato nazionale e impiegando il 34% della forza lavoro​.   Negli ultimi anni, le PMI italiane hanno dimostrato una notevole resilienza, grazie alla loro flessibilità e capacità di adattamento. Nonostante le difficoltà della pandemia e le sfide economiche globali, queste imprese hanno mantenuto una buona solidità finanziaria e continuato a crescere. Nel 2021, solo il 9% delle PMI era considerato a rischio, in miglioramento rispetto al 10,7% del 2020​.   Geograficamente, nel 2023, le nuove aperture di imprese sono state più frequenti nel Nord-Ovest, seguito dal Nord-Est e dal Centro Italia.   A livello internazionale, le microimprese italiane mostrano una produttività inferiore rispetto alle loro controparti europee, generando un valore aggiunto medio per addetto significativamente più basso. Tuttavia, le PMI italiane performano meglio della media europea, con una produttività che supera i 56.500 euro per addetto, rispetto ai 48.000 euro della media UE​.   Le istituzioni italiane hanno iniziato ad affrontare le sfide dell'intelligenza artificiale già nel 2018, con un'analisi dell'Agenzia per l'Italia Digitale sull'impatto delle tecnologie di AI nella società e, in particolare, nella Pubblica Amministrazione. Nel 2020, il Ministero dello Sviluppo Economico ha elaborato il documento "Proposte per una Strategia italiana per l'intelligenza artificiale", mirato a sostenere la produttività del Paese in conformità con gli obiettivi di sviluppo sostenibile dell'Agenda 2030 delle Nazioni Unite. Queste indicazioni sono state integrate nel 2021 nel "Programma strategico Intelligenza Artificiale" per il periodo 2022-2024.   Oggi, il contesto è significativamente cambiato: il contesto normativo si è evoluto, la tecnologia ha innovato con sistemi generativi e Foundation Models, e una nuova sensibilità etica ha abbracciato l'AI. È quindi il momento di aggiornare la strategia sull'AI, definendo un nuovo programma che, partendo dalle esperienze passate, promuova soluzioni antropocentriche, affidabili e sostenibili, all'interno di un contesto europeo.   La nuova strategia deve riconoscere la necessità di innovazione, analizzando le mutate condizioni e valorizzando l'importanza strategica dell'AI per il tessuto produttivo, imprenditoriale, formativo e sociale, oltre che per la Pubblica Amministrazione.   Crescita degli investimenti in intelligenza artificiale nel biennio 2023-2024 Nel biennio 2023-2024, gli investimenti in intelligenza artificiale hanno registrato un notevole incremento in vari paesi, con cifre significative provenienti da Stati Uniti, Cina, Giappone, Canada, India e Italia.   Negli Stati Uniti, gli investimenti privati in AI hanno raggiunto i 67,2 miliardi di dollari nel 2023, consolidando la posizione del paese come leader globale nel settore. Questo importo è circa 8,7 volte superiore a quello della Cina, che ha visto un investimento di circa 7,7 miliardi di dollari nello stesso anno. Sebbene a livello globale il totale degli investimenti privati in AI sia diminuito per il secondo anno consecutivo, i finanziamenti specifici per l'AI generativa hanno registrato un picco, con 25,2 miliardi di dollari investiti nel 2023.   La Cina, seconda solo agli Stati Uniti per investimenti in AI, ha investito circa 7,7 miliardi di dollari nel 2023. Nonostante un calo rispetto agli anni precedenti, il paese rimane un attore chiave nel campo dell'AI, soprattutto nel settore della robotica industriale.   Il Giappone ha investito circa 5,5 miliardi di dollari in AI nel 2023, focalizzandosi principalmente su soluzioni AI per la produzione e la robotica, ambiti in cui il paese vanta una lunga tradizione di eccellenza tecnologica.   Il Canada ha visto investimenti in AI pari a 3,2 miliardi di dollari nel 2023, con un'attenzione particolare allo sviluppo di tecnologie di machine learning e AI generativa, supportati fortemente da governo e università.   In India, gli investimenti in AI hanno raggiunto 2,7 miliardi di dollari nel 2023. Il paese sta rapidamente emergendo come un hub per lo sviluppo di soluzioni AI, con un'attenzione particolare all'AI applicata nei settori dei servizi IT e della sanità.   Infine, nel 2023 l'Italia ha visto un investimento di circa 1,5 miliardi di dollari, con una particolare attenzione alle applicazioni di intelligenza artificiale per l'industria manifatturiera e i servizi finanziari. Pur essendo inferiore rispetto a quello dei leader globali, l'investimento dimostra una crescente adozione delle tecnologie AI in Italia, supportata sia dal settore pubblico che da quello privato.   Rapportando questi investimenti al prodotto interno lordo (PIL) di ciascuna nazione, si ottiene una visione più chiara dell'impegno relativo di ogni paese nello sviluppo dell'AI:   - USA : $67,2 miliardi, circa 0,31% del PIL - Cina : $7,7 miliardi, circa 0,05% del PIL - Giappone : $5,5 miliardi, circa 0,11% del PIL - Canada : $3,2 miliardi, circa 0,12% del PIL - India : $2,7 miliardi, circa 0,10% del PIL - Italia : $1,5 miliardi, circa 0,07% del PIL   Questi dati evidenziano come gli Stati Uniti mantengano una posizione dominante negli investimenti in AI, sia in termini assoluti che in proporzione al loro PIL.   Intelligenza artificiale in Europa L'intelligenza artificiale in Europa sta attraversando una fase di rapido sviluppo e trasformazione, sostenuta da ingenti investimenti e regolamentazioni mirate. Negli ultimi anni, l'Unione Europea ha intensificato i suoi sforzi per diventare leader mondiale nel settore dell'AI, promuovendo l'eccellenza e la fiducia attraverso un piano coordinato e investimenti strategici.   Nel 2024, si stima che gli investimenti in AI in Europa raggiungeranno i 12 miliardi di dollari, con una crescita annua superiore al 10%. Questa crescita è alimentata da politiche che incentivano l'adozione dell'AI in vari settori, come la sanità, l'industria manifatturiera e i trasporti, nonché dalla creazione di reti di centri di eccellenza per lo scambio di conoscenze e competenze.   L'Europa ha inoltre adottato il primo quadro normativo globale per l'intelligenza artificiale, l'AI Act, che regola l'uso e lo sviluppo dell'AI per garantire la sicurezza e i diritti fondamentali dei cittadini. Questo regolamento prevede una serie di misure per assicurare che i sistemi di AI siano affidabili e trasparenti, contribuendo a costruire un ecosistema di fiducia intorno a queste tecnologie.   Tuttavia, la rapida evoluzione dell'AI comporta anche sfide significative. Una delle principali preoccupazioni è il disallineamento tra le competenze richieste dal mercato del lavoro e quelle possedute dai lavoratori attuali. Pertanto, è fondamentale incentivare programmi di formazione continua, upskilling e reskilling per preparare la forza lavoro alle nuove sfide del mercato del lavoro.   Per rendere questo scenario più concreto, possiamo osservare come specifici paesi europei stiano attivamente contribuendo a questa trasformazione. La Germania, ad esempio, ha lanciato l'iniziativa "AI Made in Germany" per promuovere l'innovazione e garantire che le tecnologie sviluppate siano allineate ai valori europei di privacy e sicurezza. La Francia, dal canto suo, ha investito massicciamente nella creazione di poli di ricerca e sviluppo, come il "Laboratoire d'Intelligence Artificielle de Paris", che funge da hub per la collaborazione tra università, industrie e governo.   Inoltre, collaborazioni internazionali stanno giocando un ruolo cruciale. Il progetto Horizon Europe, il più grande programma di ricerca e innovazione dell'UE, dedica una parte significativa dei suoi fondi allo sviluppo dell'AI, promuovendo progetti che coinvolgono partenariati tra stati membri e paesi terzi. Questi sforzi congiunti mirano non solo a mantenere l'Europa competitiva a livello globale, ma anche a garantire che l'AI venga sviluppata e utilizzata in modo etico e sostenibile.   Infine, l'attenzione alla diversità e all'inclusione nel campo dell'AI è un altro aspetto fondamentale del piano europeo. Iniziative come il "Women in AI" e programmi di supporto per start-up guidate da minoranze stanno cercando di assicurare che lo sviluppo dell'AI rifletta una pluralità di prospettive e che i benefici dell'innovazione tecnologica siano equamente distribuiti.   L'intelligenza artificiale in Italia L'Italia vanta una solida tradizione accademica nel campo dell'AI, iniziata nei primi anni Settanta e cresciuta fino a generare un vivace ecosistema distribuito su tutto il territorio nazionale. L'università italiana è attivamente coinvolta nelle innovazioni tecnologiche dell'ultimo decennio, con oltre 160 curricula universitari in 53 atenei che offrono insegnamenti collegati all'AI. Dal 2020/2021 è attivo il Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale, che raggruppa 61 università ed enti di ricerca.   Nonostante queste iniziative, l'Italia deve ancora allinearsi alle richieste del mercato del lavoro in termini di laureati e dottorati in AI. Attualmente, l'Italia occupa l'ultimo posto tra i paesi europei per numero di laureati nel settore ICT (1,5%) e il quartultimo per percentuale di cittadini con competenze digitali di base (45,60%). Questo evidenzia la necessità di investire in politiche di educazione digitale e di rafforzare i percorsi professionalizzanti nell'ambito dell'intelligenza artificiale.   In termini di ricerca, l'Italia si posiziona bene a livello internazionale, settima per numero di pubblicazioni in AI nel 2022, con 3.261 pubblicazioni. L'Italia partecipa anche attivamente ai progetti europei di ricerca sull'AI, con il 12% dei progetti che coinvolgono unità di ricerca italiane. Università e centri di ricerca italiani sono presenti in tutti i progetti europei delle call "Center of excellence in AI" di Horizon 2020, e l'Italia coordina il progetto ELAIS nella Call Horizon CL4 2022.   La Fondazione FAIR – Future Artificial Intelligence Research, costituita recentemente, coordina l'attuazione del partenariato esteso sull'AI finanziato dal PNRR, coinvolgendo oltre 350 ricercatori.   Tuttavia, l'adozione di AI nelle piccole e medie imprese italiane è ancora limitata. Solo il 15% delle PMI ha avviato un progetto pilota di AI nel 2022, sebbene in crescita rispetto all'anno precedente. Ci sono circa 600 brevetti in AI e poco più di 350 startup di AI fondate dal 2017, collocando l'Italia in coda in Europa.   Un potenziale acceleratore per l'economia italiana potrebbe essere l'AI generativa, con il 78,2% delle aziende italiane che prevedono di utilizzarla nel breve-medio periodo per varie applicazioni, dall'efficientamento dei processi al supporto alla creatività.   Il Piano Nazionale Industria 4.0 del 2018 e il successivo decreto ministeriale del 2023 hanno incentivato l'adozione di tecnologie innovative, tra cui l'intelligenza artificiale, attraverso la creazione e il finanziamento di centri di competenza nazionali e di European Digital Innovation Hubs. Questi centri forniscono servizi di digitalizzazione a tariffe agevolate, rivolgendosi sia alle piccole e medie imprese (PMI) che alla Pubblica Amministrazione.   L'AI nella Pubblica Amministrazione italiana rappresenta una direttrice di innovazione cruciale. Progetti come la piattaforma AGENAS per l'assistenza sanitaria primaria, il progetto PRODIGIT per i giudici tributari, la sperimentazione dell'INPS con assistenti virtuali intelligenti e l'uso di software antievasione dall'Agenzia delle Entrate sono esempi concreti di come l'AI possa migliorare l'efficienza e l'accessibilità dei servizi al cittadino.   Vantaggi e opportunità dell'intelligenza artificiale per l’Italia L'Intelligenza Artificiale offre numerose opportunità di sviluppo per l'Italia, migliorando produttività, efficienza e innovazione in vari settori.   Industria  L'AI può ottimizzare i processi produttivi, ridurre errori e migliorare la qualità dei prodotti. Uno degli esempi più significativi dell'applicazione dell'AI è la manutenzione predittiva, una tecnologia che prevede e previene i guasti delle macchine. Questo approccio non solo riduce i tempi di inattività delle apparecchiature, ma aumenta anche l'efficienza operativa complessiva, con un impatto positivo sulla sostenibilità ambientale.   La manutenzione predittiva si basa su algoritmi avanzati e analisi dei dati per monitorare continuamente le condizioni delle macchine. Sensori installati sulle apparecchiature raccolgono dati in tempo reale, analizzati poi per identificare pattern e anomalie che potrebbero indicare un potenziale guasto. Così, è possibile intervenire preventivamente, evitando costosi fermi macchina e prolungando la vita utile delle attrezzature.   Oltre alla manutenzione predittiva, l'AI è impiegata in molte altre aree del processo produttivo. Ad esempio, i sistemi di visione artificiale vengono utilizzati per il controllo qualità, rilevando difetti nei prodotti con una precisione e velocità superiori rispetto alle ispezioni manuali. Questi sistemi possono identificare imperfezioni minime, garantendo che solo i prodotti conformi agli standard di qualità raggiungano il mercato.   Un altro ambito di applicazione dell'AI è l'ottimizzazione della supply chain. Attraverso l'analisi dei dati storici e in tempo reale, gli algoritmi di AI possono prevedere la domanda di mercato con maggiore precisione, consentendo alle aziende di gestire meglio le scorte e ridurre gli sprechi. Questo non solo migliora l'efficienza operativa, ma contribuisce anche alla sostenibilità ambientale riducendo l'eccesso di produzione e il consumo di risorse.   Inoltre, l'AI sta trasformando anche il modo in cui vengono progettati i prodotti. Grazie alla modellazione e alla simulazione avanzate, gli ingegneri possono testare virtualmente nuovi design e materiali, ottimizzando le caratteristiche dei prodotti prima della loro produzione fisica. Questo accelera il processo di sviluppo, riduce i costi e porta sul mercato innovazioni più rapidamente.   Infine, le Dark Factory rappresentano un campo avanzato di applicazione dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero. Queste fabbriche, completamente automatizzate, operano senza la necessità di intervento umano diretto nei processi produttivi. Il termine "Dark Factory" deriva dal fatto che queste strutture possono funzionare senza luci, poiché non sono presenti operatori umani.   L'implementazione delle Dark Factory è resa possibile grazie all'avanzamento delle tecnologie di automazione e robotica, fortemente integrate con sistemi di intelligenza artificiale. In questi ambienti, ogni aspetto del processo produttivo, dalla ricezione delle materie prime alla spedizione del prodotto finito, è gestito da sistemi automatizzati. Questi includono robot avanzati, veicoli a guida autonoma per il trasporto interno e sistemi di visione artificiale per il controllo qualità.   I vantaggi delle Dark Factory sono molteplici. In termini di efficienza operativa, eliminando quasi completamente la necessità di intervento umano, queste fabbriche riducono i tempi di inattività e massimizzano la produttività. I sistemi di intelligenza artificiale possono operare 24 ore su 24 senza interruzioni, aumentando significativamente l'output produttivo. La precisione e la qualità del controllo sono elevate, grazie all'AI che permette un controllo qualità estremamente preciso, riducendo la percentuale di errori e difetti nel prodotto finito. Anche il risparmio sui costi è notevole: sebbene l'investimento iniziale possa essere elevato, il risparmio a lungo termine sui costi di manodopera e manutenzione è significativo. Inoltre, l'ottimizzazione dei processi porta a un minor spreco di materiali e a una riduzione dei costi energetici.   Sanità  L'intelligenza artificiale sta apportando trasformazioni significative nel campo della diagnosi e del trattamento delle malattie, spesso superando in accuratezza ed efficacia le metodologie tradizionali. Un esempio è l'uso degli algoritmi di deep learning nella diagnostica per immagini, che analizzano enormi quantità di dati medici e individuano precocemente patologie come tumori e malattie cardiache, spesso con una precisione superiore a quella dei medici umani.   Nel 2023, si è registrato un notevole incremento nell'applicazione dell'AI in cardiologia interventistica. Algoritmi avanzati di machine learning vengono impiegati per diagnosticare tempestivamente infarti miocardici acuti e stenosi coronariche, migliorando significativamente sia la precisione delle diagnosi che l'efficacia dei trattamenti. Ad esempio, specifici algoritmi sono in grado di rilevare stenosi coronariche funzionalmente significative attraverso valutazioni tridimensionali basate sull'angiografia.   Oltre alla cardiologia, l'AI sta innovando altri settori della medicina. I dispositivi medici approvati dalla FDA nel 2022, molti dei quali in ambito radiologico, dimostrano come l'AI stia diventando una parte integrante del sistema sanitario. Questi dispositivi non solo migliorano la diagnosi ma anche la gestione e il trattamento delle malattie, offrendo nuove opportunità per una sanità più efficiente e personalizzata.   L'AI semplifica anche i carichi amministrativi e migliora la collaborazione interdisciplinare tra i professionisti sanitari. Strumenti come i chatbot basati su AI facilitano la formazione continua e l'aggiornamento professionale, permettendo ai medici di rimanere aggiornati sulle ultime scoperte e pratiche migliori nel loro campo.   Un esempio emblematico di queste innovazioni è il King Faisal Specialist Hospital & Research Centre (KFSH&RC), classificato tra i migliori istituti sanitari a livello globale. Questo ospedale utilizza tecnologie AI e robotica per promuovere l'eccellenza nelle terapie e migliorare l'assistenza sanitaria complessiva.   Pubblica amministrazione  La pubblica amministrazione può trarre enormi vantaggi dall'integrazione dell'intelligenza artificiale nei propri processi. L'AI ha il potenziale di automatizzare molte attività burocratiche, riducendo significativamente i tempi di elaborazione e migliorando la precisione delle operazioni amministrative. Per esempio, l'automazione dei processi di gestione dei documenti può ridurre gli errori umani e accelerare le procedure di approvazione, consentendo una gestione più efficiente delle risorse pubbliche.   Inoltre, l'AI può migliorare la gestione dei dati. Grazie all'analisi avanzata dei dati, le amministrazioni pubbliche possono ottenere insights preziosi che facilitano la pianificazione strategica e l'allocazione delle risorse. Questo tipo di analisi può aiutare a identificare aree critiche che necessitano di interventi, migliorando così la qualità dei servizi offerti ai cittadini.   Un caso studio significativo è quello del Comune di Barcellona, che ha implementato un assistente virtuale basato sull'AI per migliorare l'interazione con i cittadini. Questo assistente è in grado di rispondere a una vasta gamma di domande, dai servizi municipali alle procedure amministrative, contribuendo a ridurre i tempi di attesa e ad aumentare la soddisfazione dei cittadini.   Inoltre, l'AI può migliorare la trasparenza delle operazioni governative. Attraverso l'uso di algoritmi di machine learning, è possibile monitorare e analizzare i dati relativi ai processi amministrativi in tempo reale, individuando inefficienze e aree di miglioramento. Questo livello di trasparenza può rafforzare la fiducia dei cittadini nelle istituzioni pubbliche, poiché consente un controllo più rigoroso delle attività governative.   Tuttavia, è importante sottolineare che l'implementazione dell'AI nella pubblica amministrazione deve essere accompagnata da una rigorosa attenzione alla protezione dei dati e alla sicurezza informatica. La gestione di informazioni sensibili richiede misure di sicurezza avanzate per prevenire accessi non autorizzati e garantire la privacy dei cittadini.   Educazione  L'intelligenza artificiale sta trasformando il settore dell'educazione, offrendo strumenti innovativi che permettono di personalizzare l'apprendimento come mai prima d'ora. Grazie a sofisticati algoritmi di machine learning, l'AI può adattare i contenuti didattici alle esigenze specifiche di ogni studente, tenendo conto delle loro competenze, lacune e stili di apprendimento. Questo approccio individualizzato aumenta significativamente l'efficacia dell'istruzione, consentendo agli studenti di avanzare al proprio ritmo e di concentrarsi sulle aree che necessitano di maggiore attenzione.   Un esempio significativo di come l'AI possa migliorare l'educazione è l'uso di piattaforme di apprendimento online che sfruttano tecnologie AI per creare percorsi didattici personalizzati. Piattaforme come Khan Academy e Coursera utilizzano algoritmi per analizzare le risposte degli studenti e fornire contenuti su misura per i loro bisogni educativi. Questo non solo migliora l'apprendimento, ma riduce anche il senso di frustrazione e noia che spesso accompagna un approccio didattico uniforme.   Inoltre, l'AI può svolgere un ruolo cruciale nel colmare le lacune educative. Gli strumenti di apprendimento adattivo possono identificare rapidamente le aree di difficoltà di uno studente e fornire risorse mirate per aiutarlo a migliorare. Questo è particolarmente utile nelle aule con un numero elevato di studenti, dove gli insegnanti potrebbero non avere il tempo o le risorse per offrire un'attenzione individualizzata a ciascuno.   L'intelligenza artificiale supporta anche gli insegnanti nel monitoraggio del progresso degli studenti. Piattaforme dotate di AI possono raccogliere e analizzare dati sulle prestazioni degli studenti, fornendo agli insegnanti informazioni dettagliate e in tempo reale sui punti di forza e di debolezza di ciascun alunno. Questo permette agli educatori di intervenire tempestivamente e in modo mirato, migliorando l'efficacia dell'insegnamento e supportando gli studenti in modo più efficiente.   Oltre agli aspetti accademici, l'AI può essere utilizzata per sviluppare competenze trasversali come il pensiero critico, la risoluzione dei problemi e la creatività. Attraverso simulazioni e ambienti di apprendimento interattivi, gli studenti possono sperimentare scenari realistici e complessi che li aiutano a sviluppare queste abilità essenziali per il futuro.   Un altro vantaggio significativo dell'uso dell'AI nell'educazione è la possibilità di rendere l'apprendimento più inclusivo. Gli strumenti di AI possono essere progettati per supportare studenti con disabilità, fornendo assistenza personalizzata che facilita l'accesso ai materiali didattici e la partecipazione attiva alle lezioni.   Gestione delle risorse energetiche La gestione delle risorse energetiche tramite l'intelligenza artificiale (AI) rappresenta una delle innovazioni più promettenti nel campo dell'energia e della sostenibilità ambientale.   Un ambito dove l'AI trova applicazione è l'ottimizzazione dell'uso dell'energia. Attraverso algoritmi avanzati e modelli predittivi, l'AI può monitorare e regolare dinamicamente i consumi energetici, riducendo al minimo gli sprechi e le emissioni di CO2. Ad esempio, sistemi di gestione energetica basati sull'AI analizzano dati storici e in tempo reale per prevedere i picchi di domanda e adattare di conseguenza l'offerta, garantendo un uso dell'energia il più efficiente possibile.   Le reti intelligenti di distribuzione dell'energia, conosciute come smart grids, sono un esempio di come l'AI possa migliorare la gestione delle risorse. Queste reti utilizzano sensori e tecnologie di comunicazione avanzate per raccogliere e analizzare dati sull'uso dell'energia. Grazie all'AI, le smart grids possono bilanciare domanda e offerta in tempo reale, evitando sovraccarichi e blackout, migliorando complessivamente l'efficienza del sistema energetico.   Un esempio tangibile dell'utilizzo delle smart grids è la loro capacità di integrare fonti di energia rinnovabile come il solare e l'eolico. Queste fonti, intrinsecamente soggette a variazioni, possono essere gestite dall'AI che prevede le loro fluttuazioni e adatta la distribuzione dell'energia di conseguenza. Questo approccio consente di ridurre la dipendenza dai combustibili fossili e le emissioni correlate.   L'uso dell'AI nella gestione energetica non si limita alle grandi reti di distribuzione. Anche a livello domestico, l'AI può ottimizzare il consumo energetico attraverso sistemi di domotica avanzati, che regolano automaticamente l'illuminazione, il riscaldamento e gli elettrodomestici in base alle abitudini degli utenti e alle condizioni ambientali.   Sicurezza nazionale e difesa La sicurezza nazionale e la difesa sono settori in cui l'intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più cruciale, grazie alla sua capacità di monitorare e analizzare potenziali minacce, migliorare la sicurezza informatica e supportare le operazioni militari con decisioni rapide e informate.   Nel monitoraggio delle minacce, l'AI è in grado di analizzare grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti, come satelliti, sensori e reti di comunicazione, individuando comportamenti anomali o potenziali minacce in tempo reale. Ad esempio, i sistemi di sorveglianza basati sull'AI possono identificare movimenti sospetti lungo i confini o rilevare attività terroristiche prima che queste si concretizzino.   Per quanto riguarda la sicurezza informatica, l'AI viene impiegata per rilevare e rispondere a cyber attacchi con una velocità e precisione senza precedenti. Algoritmi avanzati possono analizzare il traffico di rete per individuare intrusioni e comportamenti anomali, attivando contromisure automatiche per mitigare i danni. Ad esempio, l'utilizzo di reti neurali permette di identificare malware nascosti nei sistemi, rendendo le difese informatiche più resilienti contro le minacce emergenti.   Nell'ambito del supporto alle operazioni militari, l'AI può migliorare significativamente le capacità di comando e controllo, permettendo ai decisori di elaborare rapidamente informazioni complesse e prendere decisioni strategiche con maggiore efficienza. Sistemi di AI possono fornire analisi dettagliate dei campi di battaglia, ottimizzare la logistica militare e persino prevedere le mosse dell'avversario tramite simulazioni avanzate. Un esempio concreto è l'uso dei droni autonomi, che possono eseguire missioni di ricognizione e sorveglianza senza mettere a rischio vite umane.   Tuttavia, l'integrazione dell'AI nelle operazioni di difesa solleva anche sfide etiche e di sicurezza. È fondamentale garantire che queste tecnologie siano sviluppate e utilizzate in modo responsabile, con adeguate misure di controllo per evitare abusi e assicurare il rispetto delle leggi internazionali. La trasparenza nei processi decisionali e l'implementazione di meccanismi di responsabilità sono essenziali per assicurare che l'AI contribuisca positivamente alla sicurezza nazionale.   Investimenti e collaborazioni Per sfruttare appieno le opportunità di crescita offerte dalle tecnologie avanzate, è cruciale che l'Italia continui a investire significativamente in ricerca e sviluppo (R&S), infrastrutture tecnologiche e formazione di talenti. Nel 2023, gli investimenti italiani in R&S hanno raggiunto circa 26 miliardi di euro, con un incremento del 5,2% rispetto all'anno precedente, segnando una ripresa dopo le difficoltà causate dalla pandemia​.   Le regioni che maggiormente contribuiscono alla spesa in R&S sono la Lombardia, il Lazio, l'Emilia-Romagna, il Piemonte e il Veneto, con la Lombardia che da sola rappresenta il 20% del totale nazionale​. Settori chiave che hanno visto un aumento degli investimenti includono l'industria dei macchinari, autoveicoli, mezzi di trasporto ed elettronica. Tuttavia, le piccole e medie imprese hanno osservato una lieve diminuzione degli investimenti in ricerca e sviluppo (R&S), in parte a causa degli effetti duraturi della crisi pandemica.   Le collaborazioni pubblico-private giocano un ruolo fondamentale nel promuovere l'innovazione. Il supporto governativo, attraverso crediti d'imposta e incentivi finanziari, è stato cruciale per stimolare gli investimenti privati in ricerca e sviluppo. Queste politiche mirano anche a trattenere i talenti nel paese, contrastando la fuga di cervelli e creando un ambiente fertile per l'innovazione tecnologica e la crescita economica​.   Valori e contesto socioculturale Sviluppare soluzioni di Intelligenza Artificiale che riflettano i valori e le peculiarità socioculturali italiane è di fondamentale importanza per vari motivi. L'Italia, con il suo ricco patrimonio culturale e sociale unico al mondo, non può permettersi di trascurare queste caratteristiche nella progettazione di tecnologie avanzate come l'AI. Creare soluzioni AI allineate ai valori italiani assicura che queste tecnologie siano ben accolte dalla popolazione, favorendo una maggiore integrazione e accettazione.   La lunga tradizione italiana di artigianato e manifattura di alta qualità offre un esempio significativo. Integrare questi valori nelle soluzioni AI significa sviluppare tecnologie che supportino e migliorino le capacità artigianali, anziché sostituirle. Un'AI progettata per assistere gli artigiani può preservare e promuovere tecniche tradizionali, rendendole accessibili a un pubblico più vasto e aumentando la competitività dei prodotti italiani sui mercati internazionali.   L'Italia è anche famosa per la sua enfasi sulla qualità della vita, che comprende la gastronomia, la moda, il design e l'ospitalità. Soluzioni AI che valorizzino questi aspetti possono migliorare l'esperienza dei consumatori e dei turisti, rafforzando l'immagine dell'Italia come leader in questi settori. Per esempio, un sistema AI nel settore turistico potrebbe offrire esperienze personalizzate ai visitatori, basate su una conoscenza approfondita della cultura e delle tradizioni locali, rendendo le destinazioni italiane ancora più attraenti.   Un approccio centrato sui valori e sul contesto socioculturale italiano può anche mitigare i rischi legati alla dipendenza da tecnologie esterne. Utilizzare soluzioni AI sviluppate internamente garantisce che i dati raccolti siano gestiti in conformità con le normative italiane ed europee sulla privacy, riducendo il rischio di esposizione a normative straniere meno rigorose.   Infine, sviluppare tecnologie AI che riflettano i valori socioculturali italiani può stimolare l'innovazione locale e creare nuove opportunità di lavoro altamente qualificato, contribuendo così alla crescita economica del paese.   Settori e ambiti di applicazione Per concretizzare gli investimenti sull'Intelligenza Artificiale, è fondamentale interessare tutte le aree e i possibili ambiti di applicazione, con un'attenzione particolare a quelli che svolgono un ruolo prominente nel tessuto produttivo e sociale italiano.   Nell'ottica di rafforzare la competitività del nostro Paese, gli ambiti di particolare interesse per lo sviluppo e la promozione dell'AI, sia in ambito di ricerca applicata che in soluzioni aziendali, includono:   - L'industria del Made in Italy, con particolare attenzione all'identità manifatturiera e alle filiere dell'automazione, dell'agroalimentare, dell'arredo, dell'abbigliamento, e ai settori del turismo, chimico, farmaceutico e aerospaziale. - L'industria del Digitale, con le imprese di servizi ICT e lo sviluppo delle infrastrutture di rete digitale necessarie per abilitare le soluzioni di AI. - L'industria Finanziaria, dove l'uso dell'AI è già una realtà consolidata a livello internazionale, compresi i servizi bancari e assicurativi.   Per quanto riguarda l'uso dell'AI come leva per migliorare la qualità della vita e promuovere il benessere sociale, gli ambiti di particolare interesse sono: - La salute, intesa nella sua accezione di “one health”. Questo comprende non solo l'uso di tecnologie digitali di AI in ambito medico, ma anche la prevenzione, la promozione di stili di vita più sani e la cura delle persone più fragili. - L'educazione, settore in cui le tecnologie di AI stanno entrando con forza e che necessita di una guida per preservare la qualità del sistema educativo complessivo. - La tutela del territorio, con riferimento ai beni culturali e ambientali, alle comunità e ai fattori connessi alla sostenibilità ambientale della transizione digitale basata sull'AI. Questo include aspetti legati alla gestione dell'energia, specialmente da fonti rinnovabili, e alla mobilità sostenibile.   Infine, la Pubblica Amministrazione rappresenterà un dominio privilegiato di azione, per le sue ricadute su entrambi gli aspetti sopra delineati: migliorare la competitività (ad esempio, con l'efficientamento delle procedure amministrative e in settori specifici come la giustizia) e migliorare le interazioni dei cittadini con le strutture periferiche e centrali.   Ricerca L'Italia dovrà incrementare gli investimenti nella ricerca fondazionale e applicata nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale, promuovendo la creazione di competenze e tecnologie adeguate al contesto nazionale e in linea con i principi di affidabilità, responsabilità e antropocentrismo propri dei paradigmi europei. L'Unione Europea sta già puntando fortemente sull'Intelligenza Artificiale attraverso iniziative come il programma Horizon Europe, che finanzia progetti innovativi e di ricerca in vari settori, inclusa l'AI, con un budget di 95,5 miliardi di euro per il periodo 2021-2027, dimostrando l'importanza attribuita alla ricerca e innovazione a livello continentale.   La ricerca scientifica italiana dovrà consolidare e ampliare il proprio impatto internazionale, con particolare attenzione all'ecosistema pubblico e alla ricerca finanziata dallo Stato. In questo contesto, il Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) svolge un ruolo cruciale nel coordinamento della ricerca scientifica e tecnologica in Italia. È fondamentale che questa ricerca proceda liberamente nelle proprie attività di sperimentazione, utilizzando contenuti e dati per creare dataset e addestrare modelli disponibili in open source, favorendo così la collaborazione internazionale e accelerando il progresso scientifico.   La ricerca fondazionale potrà concentrarsi sullo sviluppo di nuovi algoritmi, modelli, sistemi di spiegabilità e robustezza in ambiti safety-critical, approcci per l'addestramento, paradigmi di privacy e riservatezza dei dati e architetture di calcolo. Promuovere la collaborazione tra diverse competenze e settori disciplinari sarà essenziale, evitando di focalizzarsi esclusivamente su tecnologie specifiche e aprendo nuove strade il cui potenziale potrebbe emergere nel medio periodo. In questo contesto, istituzioni accademiche come il Politecnico di Milano e l'Università di Bologna sono già impegnate in progetti di ricerca avanzata sull'AI, spesso in collaborazione con partner internazionali.   La ricerca applicata dovrà essere orientata dalle esigenze specifiche del breve periodo, articolandosi in iniziative co-progettate da partenariati pubblico-privati con un impatto concreto sul tessuto produttivo e imprenditoriale. Un esempio è il progetto AI4EU, finanziato dall'UE, che mira a creare una piattaforma europea per l'Intelligenza Artificiale, facilitando la collaborazione tra industria e accademia. Questa ricerca dovrà focalizzarsi su contesti di maggiore valore economico per l'Italia, per l'industria nazionale e con un impatto significativo sul benessere dei cittadini. Sarà cruciale avviare progetti su larga scala, capaci di creare esperienze e competenze diffuse nelle diverse aree geografiche del Paese.   Pubblica amministrazione L'Italia ha identificato diverse aree fondamentali per migliorare l'efficienza della Pubblica Amministrazione (PA) tramite l'Intelligenza Artificiale. Queste tecnologie offrono un'opportunità unica per ottimizzare i processi, supportare la pianificazione strategica e gestire le risorse pubbliche in modo più efficace. Tuttavia, l'adozione dell'AI richiede una guida attenta e la risoluzione di alcune sfide chiave.   È cruciale che ogni algoritmo utilizzato sia non solo efficace, ma anche giustificabile e trasparente. La PA deve garantire che le decisioni prese tramite AI siano accompagnate da spiegazioni comprensibili e tracciabili. Questo per evitare percezioni di opacità e aumentare la trasparenza e la responsabilità delle istituzioni.   Un elemento centrale in questo processo è la formazione del personale. Il Ministro per la Pubblica Amministrazione ha sottolineato l'importanza di investire nelle competenze dei dipendenti pubblici, affinché siano capaci di utilizzare al meglio le nuove tecnologie. A tal proposito, è stata introdotta una direttiva che prevede almeno 24 ore di formazione annuale per ciascun dipendente, con un focus sulla transizione digitale e sulle nuove tecnologie.   Un altro aspetto cruciale è la gestione dei dati. Le PA devono assicurarsi che i fornitori di servizi di AI gestiscano i dati in modo conforme alle normative vigenti, garantendo la protezione dei dati personali e la privacy. Inoltre, è necessario sviluppare dataset di alta qualità che rappresentino fedelmente la realtà amministrativa italiana, per assicurare che i sistemi di AI funzionino correttamente e in modo imparziale.   Infine, l'integrazione dell'AI nella PA deve promuovere la partecipazione e il coinvolgimento dei cittadini, garantendo al contempo la neutralità tecnologica. Questo significa evitare l'obbligo per i cittadini di utilizzare applicazioni proprietarie per accedere ai servizi pubblici. L'obiettivo è creare un ambiente inclusivo, dove l'innovazione tecnologica supporta una governance più efficiente e trasparente.   Per raggiungere questi obiettivi, l'Italia deve puntare su piattaforme nazionali robuste, sulla formazione continua del personale e sulla collaborazione con esperti di vari settori per sviluppare soluzioni etiche e responsabili. Questi sforzi congiunti possono portare a una PA più efficiente, capace di rispondere meglio alle esigenze dei cittadini e di sostenere lo sviluppo di un'amministrazione pubblica moderna e trasparente.   Imprese Per favorire lo sviluppo e l'adozione di soluzioni di Intelligenza Artificiale (AI) nelle imprese italiane, è essenziale non solo ottimizzare i processi esistenti, ma anche abilitarne di nuovi, aprendo ulteriori possibilità di crescita. È cruciale definire un insieme di azioni a livello di sistema-Paese che supportino tutte le imprese, comprese le più piccole, affrontando le barriere di competenze e infrastrutturali che ostacolano la diffusione delle nuove tecnologie. Questo richiede un'attenzione particolare alla formazione del personale e alla creazione di sinergie con il mondo accademico e della ricerca.   Affrontare questa sfida richiede politiche che incentivino la collaborazione tra imprese, università e centri di ricerca. Iniziative come i distretti tecnologici possono fungere da catalizzatori per l'innovazione, facilitando l'incontro tra domanda e offerta di competenze specializzate. Un esempio di successo è il Distretto Tecnologico del Lazio, che ha promosso numerosi progetti di ricerca applicata in collaborazione con PMI e grandi aziende del settore ICT.   Dato che l'economia italiana è costituita principalmente da microimprese e PMI, è fondamentale sensibilizzare gli imprenditori sulle potenzialità dell'AI, in particolare di quella generativa. L'introduzione dell'AI non rappresenta solo l'adozione di una nuova tecnologia, ma un nuovo approccio alla produzione, amministrazione e commercializzazione dei prodotti. Non esiste un approccio standardizzato all'implementazione dell'AI; ogni azienda dovrà trovare il metodo più adatto alle proprie peculiarità, visione e storia.   La strategia per le imprese richiede di operare su due livelli. Da un lato, è necessario intercettare i bisogni delle imprese che utilizzano le nuove tecnologie, concentrandosi sui settori produttivi tipici dell'economia italiana, come moda, design e automotive. Identificare gli attori capaci di colmare il divario tra ricerca applicata e tessuto produttivo sarà cruciale. Piattaforme come il Competence Center MADE di Milano, specializzato in Industria 4.0, possono fornire supporto tecnico e formazione, facilitando l'adozione delle tecnologie avanzate.   Dall'altro lato, è necessario potenziare le opportunità di crescita per gli abilitatori dei processi di innovazione, ovvero tutte quelle imprese con vocazione ICT e start-up specializzate in AI. Iniziative come il Fondo Nazionale Innovazione, che sostiene le start-up italiane con investimenti mirati, possono creare un ecosistema favorevole all'innovazione. Programmi di accelerazione come Luiss EnLabs offrono supporto per la crescita delle start-up tecnologiche, fornendo mentorship, risorse e accesso a reti di investitori.   Un ulteriore incentivo potrebbe essere la creazione di agevolazioni fiscali per le imprese che investono in tecnologie di AI, similmente a quanto avviene per la Ricerca e Sviluppo. Questo stimolerebbe ulteriormente l'adozione di soluzioni innovative, aumentando la competitività dell'Italia a livello internazionale.   Per sviluppare l'Intelligenza Artificiale nelle imprese italiane, è necessario un approccio integrato che includa incentivi economici per rendere più accessibili gli investimenti in tecnologie avanzate, aumentando la consapevolezza delle potenzialità dell'AI tra imprenditori e dirigenti aziendali. Il supporto alla formazione del personale è essenziale per permettere alle aziende di utilizzare al meglio le nuove tecnologie, mentre la promozione delle collaborazioni tra imprese e centri di ricerca accelererà l'innovazione.   Infine, la creazione di un ecosistema favorevole all'innovazione è fondamentale. Questo comprende infrastrutture adeguate, politiche di sostegno alle start-up tecnologiche e programmi di accelerazione che offrano mentorship, risorse e accesso a reti di investitori. Solo con questo approccio integrato sarà possibile sfruttare appieno le potenzialità delle nuove tecnologie, garantendo una crescita sostenibile e inclusiva per il sistema produttivo italiano.   Formazione Per affrontare le sfide poste dall’Intelligenza Artificiale nei prossimi anni, l'Italia deve promuovere una formazione di elevata qualità, adeguata alle nuove competenze richieste. Il quadro che l'introduzione dell'intelligenza artificiale ci sta proponendo sulle competenze richieste ai lavoratori è ormai piuttosto chiaro: le competenze necessarie per lavori ripetitivi e di generale minor valore aggiunto saranno sempre meno importanti perché sostituite dalle nuove tecnologie. Invece, competenze come la capacità critica, la competenza computazionale e la capacità di trovare soluzioni innovative ai problemi sono quanto richiesto dai lavoratori nell'era dell'AI.   Numerose università italiane stanno già implementando corsi di laurea e master specifici in AI, spesso con un approccio interdisciplinare e collaborativo. L'Università degli Studi di Milano, in collaborazione con l'Università di Milano-Bicocca e l'Università di Pavia, offre un corso di laurea triennale e magistrale in Intelligenza Artificiale, interamente erogato in inglese. Questo programma mira a fornire competenze teoriche e pratiche nei vari ambiti dell'AI, promuovendo l'innovazione tecnologica e lo sviluppo economico e sociale del paese.   Analogamente, l'Università di Bologna ha sviluppato un corso di laurea magistrale in Artificial Intelligence, rispondendo alla crescente domanda di professionisti altamente specializzati. Il corso integra competenze di informatica, matematica e statistica, includendo moduli su machine learning, visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale e altre aree fondamentali dell’AI.   Per preparare anche i futuri imprenditori, manager e dirigenti aziendali, il Politecnico di Milano offre il Master in Management Engineering, un programma che prepara gli studenti a diventare leader tecnologici nel campo dell'ingegneria industriale. Il curriculum include la gestione dell'innovazione e la strategia d'impresa, essenziali per chi deve navigare nell'ambito delle tecnologie emergenti come l'IA. La Bocconi, rinomata per i suoi programmi in economia e management, ha integrato corsi specifici sulle tecnologie digitali e l'intelligenza artificiale come il Master in Data Science and Business Analytics. L'Università di Torino ha introdotto un corso di laurea magistrale in Innovation Management, focalizzato su gestione dell'innovazione e trasformazione digitale, mentre la Scuola Superiore Sant'Anna di Pisa propone programmi di ricerca avanzati nel campo della gestione dell'innovazione e delle tecnologie robotiche.   Oltre ai percorsi universitari, è fondamentale promuovere programmi educativi per i cittadini e la forza lavoro attuale, preparandoli all'impatto dell'intelligenza artificiale. Questo comprende iniziative di reskilling e upskilling in tutti i settori produttivi, non solo nell'ambito ICT. Concentrarsi su questi percorsi formativi contribuisce a colmare il divario dell'Italia nelle competenze digitali di base, rendendo la società più competitiva e preparata per l'impatto dell'AI sulle professioni.   Investire in formazione di qualità e promuovere programmi innovativi a tutti i livelli educativi sono passi fondamentali per garantire che l'Italia possa non solo affrontare le sfide dell'AI, ma anche sfruttare le opportunità che essa offre.   Rischi della strategia Le recenti innovazioni tecnologiche hanno alimentato un intenso dibattito internazionale sui rischi legati all'Intelligenza Artificiale, spesso offuscando le discussioni sui benefici che queste tecnologie possono apportare non solo all'economia e alla competitività, ma anche alla società e agli individui. È ben noto, grazie ai numerosi studi sulle questioni etiche e legali derivanti dall'uso dell'AI, che una gestione inappropriata di una leva trasformativa di tale portata può accelerare le disuguaglianze sociali e rappresentare un rischio per la stabilità democratica.   Idealmente, le tecnologie sono progettate per essere imparziali, prive di pregiudizi o influenze umane; in un contesto pubblico, dovrebbero agire senza favorire specifici interessi, gruppi sociali o prospettive. Tuttavia, l'Intelligenza Artificiale può facilmente apparire "non neutrale" a causa della sua stretta connessione con le informazioni prodotte dalla società, dalle scelte umane che la guidano e dalle complesse interazioni che genera. Una strategia per l'Intelligenza Artificiale deve quindi affrontare la grande responsabilità di orientare queste tecnologie, consapevole che ogni orientamento comporta impatti e rischi specifici.   Piuttosto che sviluppare un quadro dei rischi basato su valutazioni generali e transnazionali, è essenziale comprendere i rischi associati all'attuazione della nostra specifica strategia nazionale, delineata considerando le peculiarità del nostro sistema e orientata verso obiettivi ben definiti. Tuttavia, è importante ricordare che l'analisi dettagliata deve inquadrarsi nel contesto della regolamentazione completa e sistematica dell'Intelligenza Artificiale proposta dall'Unione Europea. Questa regolamentazione mira a stabilire limiti affinché l'implementazione di tali tecnologie rispetti i valori e i diritti fondamentali condivisi dalla Comunità Europea. Questo contesto è stato inoltre richiamato da altri importanti atti o dichiarazioni internazionali, come il recente executive order statunitense, che mira a orientare lo sviluppo dell'Intelligenza Artificiale negli USA verso soluzioni sicure, affidabili e trasparenti, e la dichiarazione di Bletchley, firmata dall'Unione Europea e da 28 Stati per collaborare nella mitigazione dei rischi legati all'uso dell'AI, in particolare dei Foundation Model.   In un'analisi che non può essere esaustiva, i principali rischi identificati sono delineati di seguito, evidenziando per ciascuno l'approccio metodologico proposto per mitigarli e affrontarli consapevolmente. Questi approcci saranno successivamente integrati nella definizione delle specifiche azioni strategiche per le aree della Formazione, della Ricerca, della Pubblica Amministrazione e delle Imprese.   Il rischio del “non fare” In Italia, storicamente resistente all'adozione delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione (ICT) e caratterizzata da una certa lentezza, l'approccio timido nel perseguimento degli obiettivi strategici rischia di tradursi in uno spreco di risorse e una perdita di competitività. Nel 2023, solo il 45,7% degli italiani tra i 16 e i 74 anni possiede competenze digitali adeguate, con significative disparità regionali. La Lombardia, ad esempio, ha un punteggio DESI (Digital Economy and Society Index) di 72 su 100, mentre la Calabria è molto indietro con 18,8. Questo divario digitale sottolinea l'urgenza di interventi mirati per ridurre le disuguaglianze tecnologiche.   Un atteggiamento passivo verso l’innovazione, limitato all'importazione o all'acquisto di soluzioni esistenti, potrebbe alimentare l'idea che la rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale sia una semplice sfida nella creazione di interfacce per un mondo tecnologico sviluppato da altri. È quindi necessario essere ambiziosi e riconoscere il valore economico dell'impiego di questi sistemi tecnologici nei servizi pubblici e nei processi produttivi. Nel 2023, il valore degli acquisti online in Italia ha raggiunto i 54,2 miliardi di euro, con un incremento del 13% rispetto all'anno precedente.   L'atteggiamento passivo può essere ulteriormente incentivato da azioni e iniziative mal focalizzate, incapaci di rispondere adeguatamente alle esigenze del contesto specifico. È cruciale potenziare la capacità di sviluppare una tecnologia su misura delle esigenze, dei valori, dei diritti e degli interessi del nostro Paese. Bisogna investire in applicazioni e soluzioni orientate a supportare le specificità del nostro sistema, privilegiando uno sviluppo applicativo interno piuttosto che basato su una prospettiva di importazione. Questo è particolarmente importante nell'attuale competizione geopolitica sulla tecnologia, soprattutto sull’AI, competizione nella quale l’Italia deve partecipare da protagonista, supportando e stimolando l’Unione Europea e i suoi Stati membri. Attualmente, l’86,4% delle regioni italiane e il 70,4% dei comuni offrono servizi online, ma la sicurezza informatica rimane una priorità da rafforzare.   Il rischio dell’omogeinizzazione Il rischio dell'omogeneizzazione culturale, accentuato dall'avvento e dalla diffusione dell'intelligenza artificiale generativa, rappresenta una sfida cruciale per l'Italia e l'Europa. La strategia italiana punta sull'aumento della diffusione dei sistemi di AI, inclusa quella generativa, ma deve affrontare il fatto che molti di questi sistemi sono sviluppati all'estero, portando con sé idee e valori potenzialmente in contrasto con quelli locali.   Questa dinamica potrebbe compromettere la diversità culturale e mettere a rischio i diritti di libertà della società. L'omogeneizzazione culturale non è un fenomeno nuovo, ma con l'AI generativa, la sua portata e velocità di diffusione sono amplificate. Gli algoritmi e i modelli di AI sviluppati in contesti culturali diversi possono riflettere valori e norme che non sempre risuonano con le tradizioni e le leggi locali, creando una tensione tra la tecnologia importata e il tessuto sociale autoctono.   In questo contesto, è essenziale sviluppare e adottare sistemi di AI conformi ai valori costituzionali italiani ed europei. Questo è fondamentale non solo per preservare l'identità culturale, ma anche per garantire che la tecnologia supporti e non comprometta i principi democratici fondamentali. Un esempio significativo può essere trovato nel settore della Pubblica Amministrazione, dove l'adozione di modelli di AI deve essere guidata da un rigoroso rispetto dell'etica e delle normative vigenti.   L'importanza di questa conformità non può essere sottovalutata. Ad esempio, il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell'Unione Europea stabilisce rigorose linee guida sulla protezione dei dati personali. Qualsiasi sistema di AI implementato deve operare nel rispetto di queste norme per garantire la privacy e i diritti dei cittadini.   Un'altra area critica è l'educazione, dove l'integrazione di modelli di AI può influenzare significativamente la formazione delle future generazioni. È imperativo che questi strumenti siano progettati per promuovere l'inclusività, il rispetto delle diversità culturali e l'integrità intellettuale, evitando di perpetuare stereotipi o di favorire narrazioni unilaterali.   Il rischio dell’iperregolazione nazionale  L'Intelligenza Artificiale è un elemento centrale della strategia "A Europe Fit for the Digital Age" della Commissione Europea. Questa tecnologia, tuttavia, è soggetta a una regolamentazione rigorosa per gestirne l'impatto. Le normative attuali riguardano vari aspetti, come la protezione, valorizzazione e sicurezza dei dati personali e non (GDPR, Data Act, Data Governance Act, e NIS) e la regolamentazione dei fornitori di servizi (Digital Markets Act, Digital Services Act, European Digital Identity).   In questo contesto normativo complesso si inserisce l'AI Act, una normativa dell'Unione Europea pubblicata in Gazzetta Ufficiale il 12 luglio 2024, con l'obiettivo di creare un quadro regolatorio armonizzato per l'intelligenza artificiale. Conosciuto come Regolamento (UE) 2024/1689, questo provvedimento mira a fornire regole chiare e certe a produttori e utilizzatori di tecnologie AI, tenendo conto delle continue evoluzioni tecnologiche.   L'AI Act adotta un approccio basato sul rischio, imponendo regole più severe per i sistemi di intelligenza artificiale che presentano un rischio maggiore per la società. L'obiettivo è promuovere lo sviluppo e l'adozione di sistemi di AI sicuri e affidabili, garantendo al contempo la protezione dei diritti fondamentali dei cittadini e stimolando gli investimenti nel settore.   Nei prossimi mesi, l'attuazione dell'AI Act coinvolgerà progressivamente tutti gli Stati membri dell'UE, con tempi di implementazione variabili dai 6 ai 36 mesi a seconda del settore di applicazione. Questo periodo di transizione è stato concepito per consentire un'implementazione graduale ed efficace delle nuove norme, con priorità data ai settori a rischio elevato.   A livello nazionale, sarà cruciale evitare l'aggiunta di ulteriori sovrastrutture normative nelle strategie di attuazione. Invece, si dovrà promuovere l'AI Act con linee guida agili e percorsi facilitati, a misura di impresa e cittadino, per agevolare l'adozione e l'implementazione dell'Intelligenza Artificiale.   Un esempio di sovra regolamentazioni si osserva in alcune iniziative nazionali che, pur mirate a rafforzare la protezione dei dati o la sicurezza informatica, creano un labirinto regolatorio complesso per le imprese. In Italia, oltre alle direttive europee, l'introduzione di leggi e decreti specifici impone ulteriori adempimenti burocratici, rallentando innovazione e competitività.   È quindi essenziale che i regolatori nazionali collaborino strettamente con le istituzioni europee per garantire un'applicazione uniforme e coerente delle normative, evitando duplicazioni e sovrapposizioni. Creare un ambiente normativo favorevole all'innovazione richiede un approccio bilanciato, che protegga i diritti dei cittadini e promuova lo sviluppo tecnologico.   Il successo dell'AI Act dipenderà non solo dalla sua formulazione, ma anche dalla capacità dei singoli Stati membri di implementarlo in modo efficiente e coerente con le linee guida europee, senza aggiungere inutili complessità. Solo così sarà possibile creare un ecosistema digitale competitivo e innovativo, capace di sfruttare appieno le potenzialità dell'Intelligenza Artificiale.   Il rischio per il mondo del lavoro Nonostante i numerosi studi di settore condotti negli ultimi anni, non esiste una visione unanime sull’impatto che i sistemi di Intelligenza Artificiale avranno sul mondo del lavoro. Se gli scenari catastrofici a lungo termine sembrano improbabili, nel medio periodo è realistico aspettarsi che nuove competenze e professionalità sostituiranno quelle esistenti. L'adozione accelerata di sistemi di Intelligenza Artificiale renderà evidente questo inevitabile processo di trasformazione.   Secondo il rapporto OCSE "Employment Outlook 2023", il 27% delle occupazioni nei paesi OCSE è a rischio di automazione, in particolare quelle che richiedono competenze meno sofisticate. Tuttavia, le professioni che necessitano di competenze elevate, come avvocati, giornalisti, designer e ingegneri, sono maggiormente influenzate dall'AI. In questi casi, l'intelligenza artificiale tende a essere complementare piuttosto che sostitutiva, aumentando la produttività e la soddisfazione dei lavoratori quando ben integrata nel flusso di lavoro.   È per questo motivo che tale processo dovrà essere attentamente guidato e regolato, considerando il capitale umano e le persone nelle sue azioni strategiche più impattanti. Cruciali saranno le iniziative nell’area della formazione, in particolare i percorsi di upskilling e reskilling, con un'attenzione particolare a preservare e migliorare la qualità del lavoro conseguente all'adozione dei sistemi di AI e al riposizionamento del personale.   Nel contesto attuale, il valore si genera tramite l’innovazione e la rapidità nel raggiungere il mercato. L'Intelligenza Artificiale stimola l'innovazione e facilita il cambiamento organizzativo. Ad esempio, Microsoft ha acquisito parte di OpenAI per mantenere la sua posizione competitiva, un chiaro segnale di come le grandi aziende stiano integrando nuove tecnologie per trasformare le loro operazioni.   L'uso di AI nelle risorse umane permette di analizzare dati in modo approfondito, migliorando la gestione dei talenti e favorendo la mobilità interna. Questo approccio, definito "HR sistemica", è fondamentale per superare le gerarchie tradizionali e adottare nuove metodologie agili e internazionali.   Un altro aspetto importante è la crescente domanda di competenze relative all'AI in tutti i settori industriali. I lavori che richiedono queste competenze offrono salari più alti dell'11% rispetto a quelli simili senza tali requisiti. Tuttavia, questo può creare polarizzazioni tra lavoratori qualificati e no, accentuando le disuguaglianze. È quindi essenziale promuovere l'inclusione e colmare i ritardi di competenze per evitare questi rischi.   Il rischio del digital divide L'Italia è ancora lontana dall'aver raggiunto un livello soddisfacente di digitalizzazione e competenze digitali, sia nel settore pubblico che privato. Questa carenza è particolarmente evidente nel tessuto sociale del paese, dove si osservano notevoli disomogeneità territoriali tra regioni e città. Nel 2023, l'Italia si posiziona al 18° posto su 27 Stati membri dell'UE nell'Indice di Digital Economy and Society (DESI), nonostante alcuni miglioramenti recenti dovuti agli investimenti nella transizione digitale. Sebbene la connessione a banda larga si stia diffondendo, permangono significative lacune nelle competenze digitali di base, con oltre la metà dei cittadini italiani che ne sono privi.   Un programma ambizioso di innovazione sull'Intelligenza Artificiale, se non ben guidato e indirizzato, rischia di accentuare questi divari e disomogeneità. Recenti analisi indicano che il 40% delle famiglie italiane è escluso parzialmente o totalmente dal mondo digitale, con una maggiore presenza di esclusione nelle aree rurali rispetto a quelle urbane.   Gli investimenti previsti dalla strategia nazionale nel capitale umano, nei talenti e nei percorsi di upskilling e reskilling potrebbero trasformarsi in pesanti boomerang sociali se non inseriti in iniziative trasparenti, pienamente accessibili e fruibili su tutto il territorio nazionale. Le azioni strategiche, in particolare quelle legate alla formazione, inclusa quella aziendale, devono privilegiare iniziative di sistema, evitando progetti estemporanei o localizzati.   Nel 2024, l'utilizzo dei servizi pubblici digitali è cresciuto, ma rimane limitato al 40% degli utenti italiani, rispetto alla media UE del 65%. La digitalizzazione delle PMI italiane ha visto un incremento nell'uso dei servizi cloud, ma è ancora necessario colmare il gap nell'adozione di tecnologie avanzate come l'Intelligenza Artificiale e i Big Data.   La pubblicizzazione di queste iniziative e la sensibilizzazione sulla loro importanza dovranno rappresentare una linea strategica trasversale e comune a tutte le azioni specifiche. È essenziale che i programmi di digitalizzazione siano inclusivi e accessibili a tutte le fasce della popolazione, compresi gli anziani, spesso esclusi dalle nuove tecnologie. Soluzioni come la tecnologia Ftth (Fiber To The Home) e Fwa (Fixed Wireless Access), insieme all'implementazione del 5G, potrebbero aiutare a colmare il divario digitale, permettendo un accesso veloce e affidabile a Internet anche nelle aree più remote del paese.   Per garantire un vero progresso, l'Italia deve continuare a investire non solo nelle infrastrutture digitali, ma anche nelle competenze digitali della popolazione, promuovendo un'alfabetizzazione digitale diffusa che permetta a tutti di trarre vantaggio dalle opportunità offerte dalla trasformazione digitale.   Il rischio dell’inefficacia Un aspetto cruciale da considerare è il rischio che la strategia nazionale per l'Intelligenza Artificiale possa rivelarsi inefficace nella sua attuazione, non riuscendo a raggiungere gli obiettivi prefissati. Questo rischio è sempre presente nella pianificazione, soprattutto in un campo dinamico come quello dell'AI, che richiede continui aggiornamenti organizzativi e normativi.   Le politiche per l'AI sono un bersaglio mobile: la rapidità dei cambiamenti impone una costante revisione delle strategie, con il pericolo che una pianificazione accurata possa diventare rapidamente obsoleta. Per mitigare questo rischio, l'Italia ha adottato una serie di misure, tra cui la creazione del Comitato di Coordinamento per l'Intelligenza Artificiale, istituito per garantire lo sviluppo responsabile, etico e sicuro dell'AI nel Paese.   Il Programma Strategico per l'Intelligenza Artificiale 2022-2024, elaborato con il contributo di diversi ministeri e supportato da esperti del settore, prevede ventiquattro politiche volte a potenziare il sistema AI in Italia, promuovendo la ricerca, lo sviluppo delle competenze e l'adozione delle tecnologie AI nelle industrie e nella pubblica amministrazione.   Per garantire un controllo costante e mirato sui risultati, ogni azione strategica è associata a indicatori e obiettivi specifici. Inoltre, la governance del programma include un sistema di monitoraggio e un gruppo di lavoro permanente che coordinerà le iniziative governative sul tema. Questo approccio olistico mira a creare un ambiente in cui l'AI non solo prosperi come motore di progresso economico e tecnologico, ma contribuisca anche al benessere collettivo.   Architettura della strategia italiana per l’intelligenza artificiale La strategia delineata è estremamente ambiziosa e prevede obiettivi chiari per ciascuna delle quattro macroaree: Ricerca, Pubblica Amministrazione, Imprese e Formazione. Per raggiungere questi obiettivi, sarà necessario un grande sforzo organizzativo e un'azione di coordinamento mirata e sapiente, sia all’interno di ogni singola area, sia trasversalmente tra le diverse aree. È fondamentale mantenere una visione d’insieme, mettere a fattor comune le buone pratiche e mantenere la logica che lega i vari ambiti di interesse.   In un contesto che dipende fortemente dalla disponibilità di grandi risorse di calcolo per l’analisi di enormi quantità di dati, potenziare le infrastrutture è imprescindibile. Investire in infrastrutture fisiche per lo sviluppo di soluzioni avanzate di Intelligenza Artificiale è cruciale per mantenere e migliorare il livello di competitività internazionale. Inoltre, i repository di dati e informazioni, sui quali i sistemi di AI vengono addestrati, rappresentano una componente fondamentale che necessita di crescente attenzione.   Per concretizzare la visione strategica, l’Italia dovrà promuovere una grande iniziativa di condivisione e riuso di dataset e modelli acquisiti in specifici progetti e contesti. Questo favorirà lo scambio di conoscenze e competenze tra mondo accademico, imprese e Pubblica Amministrazione. La strategia prevede un contesto di azioni strategiche abilitanti, che costituiranno la cornice entro cui le specifiche iniziative saranno dispiegate nelle diverse macroaree. Queste azioni si suddividono in due tipologie: infrastrutturali e per l’attuazione, il coordinamento e il monitoraggio della strategia.   Un elemento chiave della strategia sarà la creazione di un “registro” di dati e modelli, che promuoverà pratiche di standardizzazione e accelererà lo sviluppo di soluzioni. Questo registro si alimenterà con dati e modelli che rappresentano le peculiarità e le esigenze del nostro Paese.   Basandosi sulle azioni abilitanti infrastrutturali, il raggiungimento degli obiettivi strategici per Ricerca, Pubblica Amministrazione, Imprese e Formazione dipenderà dalla capacità di attuare le diverse iniziative. Sarà essenziale definire un quadro di risorse economiche sostenibile, attraverso la costituzione di un fondo alimentato anche dai ricavi delle stesse azioni. Inoltre, sarà necessario identificare un soggetto responsabile della gestione di tale fondo e dell’implementazione delle diverse azioni strategiche. Questo soggetto dovrà promuovere sinergie tra i diversi attori dell’ecosistema dell’innovazione attorno all’Intelligenza Artificiale, supervisionare gli elementi infrastrutturali, monitorare l’andamento delle strategie in un’ottica di miglioramento continuo e gestire il budget delle azioni abilitanti.   Patrimonio di conoscenza nazionale Per mettere a sistema la conoscenza acquisita e consentire il riuso di artefatti di AI, si realizzerà un programma mirato alla definizione di un registro di dataset e modelli. Questi saranno realizzati seguendo principi di trasparenza e correttezza, assicurando etica e affidabilità intrinseca, oltre a essere riutilizzabili per accelerare le soluzioni delle aziende italiane.   La definizione del progetto si articolerà secondo tre macro-direzioni: 1. Metodologica : Per definire un protocollo nazionale che garantisca dataset affidabili fin dalla loro progettazione e per impostazione predefinita, è necessario un approccio metodologico rigoroso. Questo protocollo deve essere solido sia dal punto di vista legale che ingegneristico, assicurando che tutti gli aspetti normativi e tecnici siano adeguatamente coperti. Un elemento cruciale di questo processo è l'identificazione e l'implementazione di approcci specifici per mitigare i rischi. Questi rischi possono riguardare sia le questioni etiche che quelle di sicurezza informatica, richiedendo soluzioni che siano in grado di proteggere i dati e rispettare i principi etici. Dal punto di vista legale, il protocollo deve includere normative che garantiscano il rispetto della privacy e dei diritti degli individui, oltre a promuovere la trasparenza e l'accountability. Questo significa sviluppare linee guida che definiscano chiaramente come i dati devono essere raccolti, utilizzati e conservati, assicurando che tutte le pratiche siano conformi alle leggi esistenti. Sul fronte ingegneristico, è essenziale adottare tecniche di progettazione che integrino la sicurezza e l'affidabilità fin dalle prime fasi dello sviluppo del dataset. Ciò può includere l'uso di crittografia avanzata per proteggere i dati, l'implementazione di controlli di accesso rigorosi e l'adozione di misure per prevenire accessi non autorizzati o manipolazioni dei dati. La mitigazione dei rischi etici richiede un'attenzione particolare alle implicazioni morali dell'uso dei dati. Questo implica assicurarsi che i dataset non contengano bias o discriminazioni e che l'uso dei dati non causi danni a individui o gruppi. La definizione di linee guida etiche aiuta a prevenire l'uso improprio dei dati e a promuovere pratiche che rispettino la dignità e i diritti di tutte le persone coinvolte. Infine, la sicurezza informatica è una componente fondamentale per garantire dataset affidabili. Questo comporta l'implementazione di misure di sicurezza avanzate per proteggere i dati da minacce esterne e interne, inclusi attacchi informatici e violazioni dei dati. L'adozione di strategie di sicurezza proattive e reattive contribuisce a mantenere l'integrità e la disponibilità dei dati, assicurando che rimangano sicuri e affidabili nel tempo. In sintesi, un protocollo nazionale che garantisca dataset affidabili richiede un approccio integrato che copra aspetti legali, ingegneristici, etici e di sicurezza informatica. Solo attraverso un'attenta pianificazione e implementazione di queste misure è possibile creare dataset che siano realmente trustworthy-by-design e trustworthy-by-default.   2.  Realizzativa : Per implementare e rendere disponibile una piattaforma che integri moderni approcci MLOps e di preparazione dei dati, è necessario seguire una serie di passaggi chiave. In primo luogo, è fondamentale progettare l'architettura della piattaforma in modo che sia scalabile e flessibile. Questo permette di adattarsi ai crescenti volumi di dati e alle diverse esigenze degli utenti. Un'architettura ben progettata deve poter gestire grandi quantità di dati e supportare l'integrazione di vari strumenti e tecnologie. Successivamente, occorre selezionare le tecnologie appropriate per l'implementazione della piattaforma. Le tecnologie di MLOps devono facilitare l'automazione e la gestione dell'intero ciclo di vita del machine learning, dalla raccolta dei dati alla modellazione, fino alla distribuzione e monitoraggio dei modelli. Strumenti come Kubernetes, Docker, e sistemi di versionamento dei dati e dei modelli, sono essenziali per garantire un ambiente di sviluppo efficiente e ripetibile. Parallelamente, la preparazione dei dati gioca un ruolo cruciale. È necessario sviluppare pipeline di dati che permettano di raccogliere, pulire, trasformare e arricchire i dati in modo continuo e automatizzato. Questo processo deve essere progettato per essere robusto e affidabile, minimizzando gli errori e assicurando che i dati siano sempre pronti per essere utilizzati nei modelli di machine learning. L'integrazione di queste pipeline con le tecnologie di MLOps permette di creare un flusso di lavoro continuo, dove i dati vengono preparati e i modelli vengono addestrati e distribuiti senza interruzioni. È importante anche implementare sistemi di monitoraggio e logging per tenere traccia delle prestazioni dei modelli e della qualità dei dati, in modo da poter intervenire tempestivamente in caso di problemi.   3. Applicativa : Per verticalizzare una piattaforma su specifici ambiti applicativi di interesse nazionale, è necessario adottare un approccio strutturato che consenta di adattare le funzionalità generali della piattaforma alle esigenze particolari dei settori target. In primo luogo, è fondamentale identificare con precisione gli ambiti applicativi di interesse. Questi possono includere settori come la sanità, l'istruzione, l'agricoltura, l'energia e la pubblica amministrazione. Ogni settore ha le proprie peculiarità e requisiti specifici, che devono essere compresi e analizzati a fondo. Una volta definiti gli ambiti applicativi, è necessario condurre un'analisi approfondita delle esigenze specifiche di ciascun settore. Questo può includere la raccolta di dati, la comprensione dei processi operativi, e l'identificazione delle sfide principali che la piattaforma può aiutare a risolvere. Ad esempio, nel settore sanitario, potrebbe essere necessario integrare la piattaforma con i sistemi di gestione dei pazienti e le cartelle cliniche elettroniche, mentre nel settore agricolo potrebbe essere più rilevante raccogliere dati dai sensori di campo e dalle previsioni meteorologiche. Successivamente, si deve procedere alla personalizzazione della piattaforma in base ai requisiti emersi. Questo può comportare lo sviluppo di moduli specifici o la configurazione di funzionalità esistenti per rispondere alle esigenze del settore. Per esempio, per il settore dell'energia, potrebbe essere utile sviluppare strumenti per l'analisi dei consumi energetici e la gestione delle reti intelligenti, mentre per il settore dell'istruzione si potrebbero implementare funzionalità per il monitoraggio del progresso degli studenti e l'analisi delle prestazioni accademiche. Un altro aspetto cruciale è l'integrazione con i sistemi e le tecnologie già in uso nei diversi settori. Questo richiede la capacità di connettere la piattaforma con varie fonti di dati e applicazioni esistenti, assicurando la compatibilità e l'interoperabilità. Ad esempio, per la pubblica amministrazione, la piattaforma potrebbe dover interfacciarsi con sistemi di gestione documentale e piattaforme di e-government. È inoltre importante considerare l'usabilità e l'accessibilità della piattaforma per gli utenti finali. Le interfacce devono essere intuitive e progettate per facilitare l'adozione da parte di operatori e professionisti del settore. Formazione e supporto continuo sono essenziali per garantire che gli utenti possano sfruttare al meglio le funzionalità della piattaforma. Infine, è fondamentale monitorare e valutare l'impatto della piattaforma nel tempo. Questo include la raccolta di feedback dagli utenti, l'analisi delle prestazioni e l'identificazione di aree di miglioramento. Adattamenti e aggiornamenti continui sono necessari per mantenere la piattaforma allineata con le evoluzioni tecnologiche e le nuove esigenze dei settori applicativi.   Tutti i progetti finanziati nell’ambito della strategia nazionale o che riceveranno finanziamenti pubblici dovranno riportare i dataset utilizzati e i modelli prodotti nel registro, seguendo linee guida che definiranno i livelli di accesso e le modalità di riuso. Il registro sarà utilizzato anche in specifiche iniziative di verticalizzazione per le Imprese e la Pubblica Amministrazione.   Verticalizzazione sulle Imprese Per le Imprese, il focus sarà sull’identificazione di specifiche filiere produttive, promuovendo la condivisione di dati reali e la generazione di dataset sintetici per contesti applicativi specifici. In questo ambito, sarà cruciale promuovere l’uso di Privacy-Enhancing Technologies (PET), soluzioni digitali che permettono di raccogliere, elaborare, analizzare e condividere informazioni proteggendo la riservatezza e la privacy dei dati. Queste tecnologie saranno promosse attraverso interventi formativi e di sensibilizzazione per creare una cultura della condivisione dei dati basata sulla fiducia e sulla tutela della privacy.   Verticalizzazione sulla Pubblica Amministrazione La Pubblica Amministrazione si propone di incentivare il riuso di soluzioni sviluppate con fondi pubblici, promuovendo al contempo la standardizzazione di procedure e piattaforme. Inizialmente, si svilupperanno ecosistemi locali di competenze, che poi saranno espansi a livello nazionale attraverso un processo che parte dal basso, coinvolgendo altre comunità locali e fornendo soluzioni mirate ai loro bisogni specifici. Tuttavia, ci sono sfide da affrontare, come la disomogeneità dei progetti e i differenti livelli di scalabilità. Per risolvere queste problematiche, sarà creato un registro che catalogherà i vari database esistenti nella Pubblica Amministrazione, annotandoli con indicatori di qualità e riservatezza che ne faciliteranno l'uso esterno.   Infrastrutture Digitali L'incremento dell'uso di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale potrebbe causare un rischio di congestione delle attuali infrastrutture digitali di comunicazione, dovuto all'aumento significativo del traffico dati. Di conseguenza, sarà fondamentale pianificare azioni strategiche per migliorare e ampliare la rete esistente, con particolare attenzione alle aree ad alta densità di traffico. Verrà incoraggiato lo sviluppo di reti intelligenti, capaci di adattarsi dinamicamente alla domanda in tempo reale, garantendo così una gestione efficiente del flusso di dati e prevenendo eventuali sovraccarichi.   Collaborazione Pubblico-Privato La collaborazione tra settore pubblico e privato sarà incentivata per assicurare che operatori di rete e aziende tecnologiche uniscano le forze nel fronteggiare la congestione di Internet. Questa partnership includerà incentivi per investimenti nelle infrastrutture e programmi di ricerca e sviluppo congiunti per soluzioni innovative. Verranno implementate soluzioni interoperabili per diminuire il carico di dati e la congestione, investendo nella standardizzazione delle soluzioni di rete per tecnologie basate sull'intelligenza artificiale. Inoltre, si promuoverà la consapevolezza e l'educazione sulla gestione responsabile dell'AI, incoraggiando le aziende a adottare pratiche per ridurre l'impatto sulla rete, come l'ottimizzazione degli algoritmi, la compressione dei dati e l'uso di tecnologie di edge computing.   Fondazione per l’intelligenza artificiale Per perseguire efficacemente gli obiettivi definiti nella strategia, sarà fondamentale individuare un'entità responsabile dell'attuazione, del coordinamento e del monitoraggio delle singole iniziative. Questa entità potrebbe essere una Fondazione, posta sotto il controllo diretto della Presidenza del Consiglio dei Ministri, data la sua centralità nell'ecosistema dell'innovazione. La Fondazione avrà il compito di gestire e mantenere il registro delle soluzioni di intelligenza artificiale, valorizzandolo attraverso un modello di business sostenibile. In particolare, è importante prevedere forme di equo compenso per i titolari dei diritti sui dati e sui contenuti utilizzati per scopi di lucro all'interno del registro. La Fondazione fungerà anche da nodo centrale in una rete di attori, promuovendo lo sviluppo e l'adozione di sistemi di AI nelle macroaree strategiche, con particolare attenzione a imprese e Pubblica Amministrazione. Inoltre, le politiche per l'AI sono in continua evoluzione, richiedendo un costante adeguamento delle traiettorie di sviluppo tecnologico per mantenere la competitività del Paese.   In questa prospettiva, il coordinamento della Fondazione dovrà concentrarsi su varie attività, tra cui: 1. Identificare un'agenda di sviluppo in termini di competenze, strumenti, processi e prodotti, collaborando con tutti gli attori dell'ecosistema. 2. Promuovere iniziative di sensibilizzazione per informare le PMI e le microimprese sulle opportunità di business offerte dall'intelligenza artificiale, stimolando così la domanda. 3. Definire criteri per la certificazione delle competenze digitali e di AI delle imprese. 4. Redigere un documento annuale di forecasting sull'utilizzo dell'AI nelle imprese e nella Pubblica Amministrazione. 5. Definire e incentivare iniziative strategiche per l'applicazione industriale dell'AI. 6. Raccogliere i bisogni delle imprese nei diversi settori tecnologici. 7. Coordinare la valutazione di progetti per l'accesso a finanziamenti specifici per PMI e start-up, nell'ambito della strategia nazionale. 8. Supportare la compliance regolativa tramite linee guida e best practices.   Infine, la Fondazione sarà responsabile del monitoraggio dell'intera strategia, valutando costantemente lo stato di avanzamento delle azioni e il raggiungimento dei target.   Strategia per la ricerca Il principale obiettivo della ricerca scientifica è migliorare la qualità della vita delle persone e del contesto sociale in cui vivono. L’Intelligenza Artificiale, nel prossimo futuro, potrà offrire strumenti e tecniche sempre più efficaci per raggiungere questo scopo, grazie alla rapida trasformazione dei risultati della ricerca in servizi e prodotti utili per individui, società e mondo produttivo. In questo scenario di costante innovazione, l’Italia deve puntare a mantenere e intensificare la propria competitività nella ricerca internazionale, sia in ambito accademico sia nel technology transfer, affinché la ricerca fondamentale diventi un motore per la realizzazione di tecnologie applicabili all’innovazione del Paese. La ricerca nell'AI supera i confini nazionali e richiede cooperazione su larga scala. Pertanto, sono necessarie azioni che supportino l’ecosistema nazionale nel contesto delle relazioni internazionali, soprattutto europee. Questo implica promuovere la mobilità, il ritorno dei talenti italiani dall’estero e l’attrattività delle università e dei centri di ricerca italiani per talenti stranieri. Inoltre, la ricerca italiana deve essere sostenuta con investimenti comparabili a quelli internazionali, orientati sia alla ricerca fondamentale dell’AI, in continua evoluzione, sia alla ricerca blue-sky ad alto rischio e lungo termine. È inoltre fondamentale privilegiare la sostenibilità in termini ecologici, sociali, etici e legali, con particolare attenzione alla multidisciplinarità e alla ricerca applicata in collaborazione con le imprese. Questo è cruciale per evitare che l’Italia perda competitività a livello globale nelle sue eccellenze produttive, se non efficacemente supportata da tecnologie innovative. È essenziale favorire sinergie con imprese utilizzatrici di tecnologie e con quelle operanti nel settore ICT, abilitando nuove soluzioni di Intelligenza Artificiale e creando un robusto ecosistema nazionale fertile per lo sviluppo di start-up innovative.   Progettazione di LMM italiani Lo sviluppo dei Foundation Model è sempre più dominato da grandi centri di ricerca privati, con investimenti spesso fuori portata per l’ecosistema italiano. Tuttavia, l'Italia non può permettersi di arretrare su questo importante fronte tecnologico e deve diventare competitiva in Europa, dove spiccano gli investimenti di Germania e Gran Bretagna, rispettivamente per 500 milioni di euro e 100 milioni di euro (in questo caso per modelli fondazionali “safe”).   Perciò, sarà necessario avviare programmi competitivi per il finanziamento di progetti di ricerca collaborativa, anche in sinergia con soggetti privati, per la realizzazione di Large Language Model (LLM) e Large Multimodal Model (LMM) basati sull’italiano e multilingue. Lo sviluppo dovrà concentrarsi su applicazioni specifiche e contestualizzate in settori strategici per l'Italia, come la Pubblica Amministrazione o la salute, assicurando il rispetto dei valori e delle regolamentazioni europee riguardo a:   1. Trasparenza sui dati di training : garantire il rispetto delle leggi sulla non discriminazione, la privacy (GDPR) e la tutela dei diritti umani, fornendo informazioni affidabili sulle fonti dei contenuti generati. 2. Protezione dai contenuti generati falsi (allucinazioni). 3. Tutela dei diritti degli autori e dei creatori  le cui opere sono utilizzate nei dati di addestramento. 4. Meccanismi di tracciamento dei contenuti generati dall’AI , come il watermarking. 5. Sostenibilità ambientale , puntando a tecniche innovative per la riduzione delle dimensioni dei modelli, anche attraverso approcci di incremental e federated learning. 6. Valutazione degli impatti socioeconomici a medio e lungo termine .   Il programma potrebbe essere strutturato in fasi, con un ente di monitoraggio incaricato di selezionare i progetti che avanzano alle fasi successive sulla base dei risultati ottenuti.   Vista la complessità e la natura stessa dei sistemi LMM, ogni iniziativa dovrà essere supervisionata da un Comitato Etico che approvi le linee generali e le metodologie realizzative. In particolare, il Comitato avrà il compito di evidenziare i rischi specifici delle iniziative, orientando le scelte progettuali verso approcci che garantiscano la sicurezza e l'affidabilità delle soluzioni.   Sinergie: progetti interdisciplinari per il benessere sociale Per promuovere la ricerca interdisciplinare nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale, saranno attivate iniziative su base competitiva per progetti di ricerca sinergici di medio-piccole dimensioni, coinvolgendo da 2 a 5 partner. Questi progetti mireranno a raggiungere significativi avanzamenti scientifici in vari domini in cui l'AI gioca un ruolo cruciale o è oggetto stesso della ricerca, richiedendo il coordinamento di competenze multidisciplinari. La valutazione dei progetti seguirà criteri di eccellenza, interdisciplinarità e originalità, ispirati ai Synergy Grants dell'European Research Council (ERC). Gli ambiti di applicazione dovranno prioritariamente considerare l'utilizzo dell'AI per il benessere sociale.   A titolo esemplificativo, alcuni specifici domini applicativi includono: - Progetti per la tutela del paesaggio, del mare o dell'ambiente. - Ricerca sulle nuove sfide create dall'AI in temi come copyright, deepfake, disinformazione online e responsabilità. - Studi su etica e AI. - Analisi degli impatti socioeconomici dell'AI su questioni come disuguaglianza economica, discriminazione sociale e monopoli. - Applicazione del machine learning in altre discipline (progetti di AI4Science). - Sicurezza nazionale e delle persone. - Ottimizzazione delle risorse ambientali ed energetiche. - Pilot di sistemi digitali/AI e sociali per guidare la trasformazione digitale centrata sulle persone e sulla società, abilitata dall'AI. - Soluzioni a supporto del patrimonio intellettuale e culturale digitalizzato (digital humanities).   Ricerca fondazionale e blue-sky per l’AI di prossima generazione Nell’ottica di sostenere le attività di ricerca fondazionale e in linea con quanto sviluppato nel progetto FAIR, si prevede di lanciare un programma di ricerca ispirato alle challenge di ricerca nordamericane. Questo programma sarà focalizzato su ricerche con il potenziale di generare un salto generazionale a livello tecnologico-scientifico e promuovere innovazione dirompente.   Il programma avrà una struttura bottom-up e si articolerà in due fasi per la selezione delle idee progettuali. Nella prima fase, i ricercatori potranno proporre tematiche per le challenge. Le idee raccolte verranno selezionate, e i proponenti dei temi scelti contribuiranno alla gestione della fase successiva. In questa seconda fase, si raccoglieranno le proposte coerenti con i temi selezionati, e verranno individuate le proposte vincenti.   Le proposte saranno presentate da consorzi di piccole dimensioni, garantendo così un’ampia partecipazione e una diversificazione delle idee.   Strategia per la pubblica amministrazione L’Intelligenza Artificiale può diventare un fattore centrale nella trasformazione digitale della Pubblica Amministrazione, grazie al suo potenziale sia per migliorare l’efficienza delle attività interne, sia per offrire servizi più adeguati alle esigenze dei cittadini. Negli ultimi anni, diverse iniziative settoriali hanno avviato l’integrazione dell’AI nella PA. Ora è necessario un approccio strutturato e sistematico che supporti tutti gli elementi necessari per un funzionamento efficace della PA. È cruciale evitare la frammentazione delle soluzioni, sviluppando iniziative progettuali di interesse nazionale e definendo i contorni operativi per le singole amministrazioni, in modo che possano innovare autonomamente, ma all’interno di un quadro collettivo che assicuri interoperabilità e standard funzionali precisi.   Nello sviluppare la strategia per la Pubblica Amministrazione, è fondamentale adottare un insieme coerente di azioni multidisciplinari per sfruttare appieno le opportunità offerte dalle tecnologie basate sull’Intelligenza Artificiale. L'obiettivo è creare un circolo virtuoso tra vari aspetti:   1. Qualità, privacy, sicurezza e gestione dei dati : Fondamentali per l’uso delle tecniche di AI. 2. Sviluppo di tecnologie e strumenti software basati su AI : Per garantire interoperabilità, tracciabilità, credibilità, accuratezza e pertinenza delle fonti, creando fiducia nei processi decisionali. 3. Formazione del personale della PA : Sulle tecnologie e sugli strumenti di AI, nel rispetto di leggi, regolamenti e migliori pratiche. 4. Monitoraggio e miglioramento sistematico : Con misure statistiche di qualità per valutare le prestazioni dei servizi in sviluppo e in esercizio. 5. Supporto per i processi decisionali strategici : E valutazione regolare delle prestazioni degli strumenti di AI. 6. Impegno contro pregiudizi e violazioni della proprietà intellettuale . 7. Sviluppo di strumenti a supporto dei cittadini : Valutandone attentamente capacità abilitanti, vantaggi e rischi.   AI nella scuole per la pubblica amministrazione Per supportare i processi di innovazione della Pubblica Amministrazione, è fondamentale promuovere percorsi di upskilling specifici, mirati ad ampliare le competenze e le conoscenze del personale attualmente in servizio. A tal fine, presso la Scuola Nazionale dell’Amministrazione, verrà istituito un Dipartimento dedicato all’Intelligenza Artificiale. Questo dipartimento offrirà corsi di formazione post-laurea di eccellenza per i dipendenti della Pubblica Amministrazione, con programmi differenziati in base al livello e ai contenuti, adattati all'inquadramento delle diverse figure professionali coinvolte.   L'iniziativa sarà inoltre propedeutica all’avvio di progetti di innovazione nella Pubblica Amministrazione, realizzati in collaborazione con università e centri di ricerca. Tali percorsi formativi dovranno essere implementati anche nelle scuole di formazione per la Pubblica Amministrazione, inclusi gli enti locali, per garantire un approccio omogeneo e coordinato all'interno dell'intero settore pubblico.   Strategia per le imprese Il sistema imprenditoriale italiano è caratterizzato da una forte propensione all'eccellenza nei processi e nei prodotti. L’Italia, storicamente un grande paese industriale con una solida vocazione manifatturiera, è da sempre all'avanguardia nell'innovazione e nell'automazione. In questo contesto, abbracciare la rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale rappresenta un percorso naturale per lo sviluppo del sistema produttivo e imprenditoriale del nostro Paese.   Per realizzare questo obiettivo, è fondamentale elaborare un progetto strategico su due livelli. Da un lato, bisogna valorizzare il ruolo delle imprese ICT italiane, facilitandone lo sviluppo di nuove soluzioni e applicazioni di AI. Questo implica promuovere sinergie con università e centri di ricerca, nonché creare reti di relazioni nazionali che favoriscano la crescita delle competenze e una massa critica in specifici ambiti tecnologici e applicativi, con l'obiettivo di emergere a livello internazionale.   Parallelamente, la strategia deve rivolgersi anche alle imprese non direttamente coinvolte nello sviluppo di soluzioni tecnologiche, ma che traggono vantaggio dall'innovazione per migliorare la propria catena del valore. La trasformazione digitale ha già portato imprenditori e manager a riorientare le strategie aziendali verso la centralità del dato e dell’AI per mantenere la competitività, tenendo conto anche delle sfide future legate alla sostenibilità ambientale.   Diventa quindi sempre più rilevante affermare la necessità di un nuovo approccio operativo aziendale, dove la trasformazione dei dati in insight, azioni e decisioni, e l’abilitazione di nuovi processi attraverso l'uso di sistemi di AI, anche generativi, assumano una centralità accanto a quella produttiva. Nel definire strategie coerenti con questa visione, è essenziale considerare le peculiarità del tessuto produttivo italiano, progettando un ecosistema dell'innovazione guidata dall’AI che rafforzi l’eccellenza delle imprese italiane attraverso soluzioni innovative che ne valorizzino i tratti distintivi.   La strategia per l’AI in Italia deve quindi essere saldamente ancorata alle specificità del nostro sistema sociotecnico e sfruttare le iniziative già in corso di trasferimento tecnologico verso le PMI, promuovendo la collaborazione con grandi imprese, università e organismi di ricerca.   Obiettivi - Intercettare i bisogni di innovazione delle imprese italiane. - Sostenere il comparto italiano dell’ICT.   Azioni strategiche - Facilitatori per l’AI nelle PMI : Supportare le PMI nell’adozione di tecnologie AI. - Sostegno allo sviluppo e all’adozione di soluzioni di AI : Incentivare la creazione e l’implementazione di soluzioni AI. - Laboratori per lo sviluppo di applicazioni AI in contesti industriali : Creare spazi dedicati alla sperimentazione e sviluppo di applicazioni AI. - Sviluppo di start-up in ambito AI : Promuovere la nascita di nuove start-up nel settore dell’AI. - Servizi per le aziende ICT sull’AI : Fornire supporto alle aziende ICT per lo sviluppo di soluzioni AI.   In sintesi, la strategia nazionale mira a coordinare e rafforzare l'ecosistema dell’AI tra le PMI, anche attraverso fondi dedicati, e a potenziare il sistema ICT e la creazione di start-up innovative. Queste azioni intendono intercettare le esigenze di innovazione delle imprese italiane e sostenere il settore ICT, promuovendone il ruolo abilitante per la definizione di nuove applicazioni AI e favorendo l’attrazione di finanziamenti per nuove iniziative progettuali.   Facilitatori per l’intelligenza artificiale nelle PMI Per sfruttare appieno le enormi potenzialità dell'Intelligenza Artificiale nel contesto produttivo e imprenditoriale, sarà necessario promuovere soluzioni e sviluppare applicazioni concretamente utilizzabili in specifici settori come automazione, agroalimentare, arredo, abbigliamento, turismo, chimico, farmaceutico e aerospazio. A tal fine, verrà definito un ecosistema di facilitatori radicati sul territorio, sotto il diretto controllo della Fondazione per l’Intelligenza Artificiale. La fondazione si occuperà dell'attuazione, del coordinamento e del monitoraggio, lavorando in stretta sinergia con gli attuali attori dell'ecosistema dell'innovazione e con altre fondazioni rilevanti come FAIR, Chips.IT e AI4Industry.   Ogni facilitatore collaborerà con università e centri di ricerca, coprendo una o più filiere produttive e diventando un punto di incontro naturale tra le imprese ICT, che offrono soluzioni per l'innovazione, e le aziende che beneficiano di tali tecnologie.   I facilitatori avranno diverse funzioni chiave: 1. Erogare servizi di innovazione basati sull’AI, come la valutazione della maturità tecnologica delle aziende e l'analisi delle necessità e opportunità di innovazione. 2. Abilitare soluzioni interoperabili per le imprese della filiera, coinvolgendo in particolare le aziende ICT italiane per sviluppare soluzioni di AI che rispondano alle esigenze comuni di un'intera filiera, con eventuali personalizzazioni demandate ai singoli soggetti. 3. Raccogliere e codificare i dati caratteristici delle arti e dei mestieri distintivi dei vari settori, utilizzandoli per l’addestramento delle soluzioni di Intelligenza Artificiale e contribuendo al Patrimonio di Conoscenza Nazionale. 4. Sensibilizzare e promuovere la formazione delle risorse umane. 5. Certificare le competenze digitali e dell’AI all'interno delle imprese. 6. Creare sinergie tra grandi imprese, aziende leader di mercato e PMI, favorendo il trasferimento tecnologico. 7. Sostenere lo sviluppo di start-up, facilitandone l'interconnessione con il sistema delle imprese utilizzatrici di AI, anche attraverso sinergie con incubatori esistenti.   Questo approccio integrato e collaborativo mira a massimizzare l'impatto dell'Intelligenza Artificiale nel tessuto produttivo nazionale, promuovendo innovazione e competitività.   Sostegno allo sviluppo e all’adozione di soluzioni di AI Un elemento cruciale per lo sviluppo dell'ecosistema dell'Intelligenza Artificiale in Italia sarà la creazione di un serbatoio dedicato di risorse finanziarie, finalizzato a sostenere specifiche iniziative progettuali. Questo fondo sarà destinato a finanziare progetti sia di imprese operanti nel settore ICT, focalizzate sullo sviluppo di nuove soluzioni di AI, sia di imprese non ICT che mirano a innovare i propri processi produttivi adottando soluzioni di AI.   I progetti potranno essere promossi sia da reti di imprese che da singole aziende e verranno agevolati attraverso diversi strumenti finanziari:   1. Finanza ordinaria  per supportare progetti di investimento in AI a livello di singola impresa. 2. Strumenti di corporate venture capital  per iniziative AI-driven che riguardano, ad esempio, le catene di fornitura. 3. Supporto in termini di private equity . 4. Voucher  da utilizzare per attività di supporto all'innovazione basata sull'AI nei facilitatori.   Questo approccio multilaterale permetterà di sostenere in modo efficace la crescita e l'innovazione tecnologica nel settore dell'Intelligenza Artificiale in Italia.   Laboratori per lo sviluppo di applicazioni AI in contesti industriali Per stimolare la crescita del tessuto produttivo in Italia, è fondamentale sviluppare progetti coordinati che promuovano la collaborazione tra imprese e università. Grandi imprese in settori come il manifatturiero, energetico e farmaceutico, aziende di consulenza e servizi, nonché associazioni di imprese, hanno da tempo istituito centri di ricerca verticali. Questi centri consolidano il loro know-how tecnologico e lo arricchiscono attraverso progetti con università e centri di ricerca. Tali iniziative sono perlopiù finanziate privatamente o tramite fondi regionali ed europei.   Nel campo dell'Intelligenza Artificiale, il connubio pubblico-privato è essenziale, come dimostrato da numerose esperienze internazionali. Questa collaborazione è cruciale non solo per la definizione delle attività progettuali, ma anche per la costituzione dei centri di ricerca stessi, dove il contributo industriale e accademico deve essere paritetico.   La ricerca universitaria nell'AI deve fungere da fonte di ispirazione per nuove idee e sperimentazioni. Pertanto, si promuoverà in Italia la creazione di "laboratori tematici in AI applicata" che coinvolgano un'impresa e uno o più atenei o centri di ricerca pubblici. Allo stesso tempo, si incoraggerà la formazione di "centri/istituti tematici in AI applicata" che raggruppino più imprese dello stesso settore, sempre in collaborazione con enti di ricerca pubblici.   Questi centri saranno orientati verso livelli di maturità tecnologica (TRL) vicini alle applicazioni di mercato e avranno i seguenti obiettivi: 1. Sviluppare ricerca applicata esplorativa di interesse per le aziende o per la filiera, con gestione condivisa della proprietà intellettuale, anche in relazione ai finanziamenti specifici. 2. Abilitare soluzioni esistenti in chiave di filiera, sperimentando verticalizzazioni innovative che preservino il know-how italiano. 3. Fare da ponte tra imprese, università e il mondo della ricerca e dello sviluppo a livello europeo e internazionale, sfruttando legami accademici, soprattutto nelle aree di interesse per l'export italiano. 4. Creare sinergie tra grandi imprese, aziende, PMI e start-up. 5. Fornire supporto alla certificazione e brevettazione, in collaborazione con l’ecosistema nazionale della ricerca e con i centri di competenza e gli EDIH di matrice più industriale. 6. Supportare la formazione dei futuri esperti in AI, finanziando dottorandi, ricercatori, professori, figure dedicate al trasferimento tecnologico, e soprattutto tecnici e professionisti da inserire immediatamente nel mercato del lavoro.   Sviluppo di start-up nell’ambito AI Nell’ambito dello sviluppo e dell’applicazione delle tecnologie per l’Intelligenza Artificiale, le start-up rivestono un ruolo cruciale per la competitività del tessuto produttivo e imprenditoriale. Tuttavia, l’Italia si colloca attualmente agli ultimi posti in Europa per numero di start-up di AI, con solo 0.68 start-up per milione di abitanti, rispetto alle 2.05 della Francia e alle 1.99 della Germania.   Nonostante in Italia siano già presenti attori con competenze consolidate nell'incubazione, accelerazione e raccolta di investimenti, sia nel settore privato che accademico, i numeri mostrano chiaramente la necessità di ulteriori e significativi investimenti in questo settore. È fondamentale consolidare e supportare le iniziative esistenti, creando sinergie tra di esse. Questo non significa solo finanziare direttamente le nuove imprese ad alto contenuto tecnologico o promuovere iniziative di defiscalizzazione, ma anche sostenere programmi articolati che accompagnino le start-up in tutte le fasi del loro sviluppo.   Di particolare rilievo è la promozione di iniziative accademiche che si configurano come spin-off universitari. A tale scopo, si potrebbe incentivare la creazione, all'interno degli atenei, di laboratori di AI-Enterprise basati sul modello del Regno Unito. Questi laboratori offrirebbero un ambiente dinamico in cui i ricercatori collaborano con professionisti aziendali, usufruendo di programmi di accelerazione, supporto finanziario e consulenza specializzata. Tali laboratori aiuterebbero a comprendere le dinamiche del mercato e le esigenze dell’industria dell’AI, trasformando le idee accademiche in soluzioni commerciali.   In questo contesto, è necessario promuovere pratiche comuni per la concessione di licenze sulla proprietà intellettuale e per la creazione degli spin-off, con particolare attenzione ai rapporti economici e alle partecipazioni azionarie.   Parallelamente, è necessario promuovere l'interconnessione tra start-up e imprese che utilizzano applicazioni di intelligenza artificiale, superando le difficoltà di interazione tra il mondo delle imprese innovative e le aziende già consolidate. Per farlo, è essenziale mantenere un approccio integrato e coordinato, coinvolgendo attori istituzionali, privati e accademici in una rete collaborativa. Un punto cruciale per raggiungere una massa critica consiste nell'identificare progetti in grado di agire come catalizzatori e punti di riferimento a livello nazionale, attirando così investitori.   La promozione delle partnership pubblico-privato è un elemento cruciale, insieme al coinvolgimento dei talenti formati in ambito accademico attraverso progetti congiunti. È importante valorizzare a livello internazionale le soluzioni di intelligenza artificiale sviluppate dalle start-up, incentivando al contempo progetti mirati all'implementazione di sandboxes. Questi spazi protetti permettono di sperimentare e testare innovazioni in un ambiente controllato, favorendo così lo sviluppo e la diffusione di nuove tecnologie.   Servizi per le aziende ICT sull’AI La competitività dell'industria nazionale nel campo dell'Intelligenza Artificiale dipenderà in gran parte dalla capacità delle imprese italiane di sviluppare soluzioni e servizi all'interno di un contesto normativo europeo e globale estremamente dinamico, dove i costi della compliance rappresentano una barriera significativa all'ingresso nel mercato. A livello comunitario e internazionale, vari Stati hanno avvertito la necessità di creare "spazi di sperimentazione normativa" per l'AI (sandbox), con l'obiettivo di offrire un ambiente controllato che faciliti lo sviluppo e la validazione delle soluzioni di Intelligenza Artificiale.   L'AI Act prevede la marcatura CE per i sistemi di AI ad alto rischio, richiedendo ulteriori certificazioni in contesti applicativi specifici. Pertanto, è fondamentale adottare misure di sostegno per ridurre gli oneri della compliance normativa e delle certificazioni, in particolare per le applicazioni ad alto rischio. Allo stesso tempo, è importante incentivare le piccole e medie imprese e le start-up a sfruttare le sandbox. Questi supporti potrebbero essere implementati attraverso bandi di finanziamento o fornendo servizi di consulenza specializzata.   Parallelamente, sarà necessario supportare le aziende nel riconoscimento e ottenimento delle certificazioni per i sistemi AI in settori specifici, come l'aerospazio (ad esempio, in conformità con ENAV, ASA, EASA), anche in considerazione dei nuovi regolamenti EU 2023/988 e 2023/1230.   Strategia per la formazione L'Intelligenza Artificiale può trasformare significativamente il sistema socioeconomico del Paese, sfruttando i rapidi progressi e le opportunità offerte dall'AI generativa. Tuttavia, per beneficiare appieno di queste tecnologie, è indispensabile disporre di elevate competenze professionali capaci di sviluppare e gestire algoritmi e sistemi di AI. Attualmente, la disponibilità di tali competenze in Italia è notevolmente inferiore alla domanda, causando un rallentamento nell'adozione di queste soluzioni. Pertanto, è fondamentale affrontare questo problema strutturale attraverso un piano strategico volto a rafforzare, integrare e diffondere la conoscenza dell'AI e delle competenze digitali nel sistema educativo, dai Tecnici Superiori (ITS) alle università, con particolare attenzione ai dottorati di ricerca.   Questo investimento deve essere integrato con importanti temi sociali, come la riduzione del divario di genere nelle discipline STEM e la considerazione della natura intrinsecamente multidisciplinare dell'AI, che richiede percorsi formativi aperti a vari ambiti e competenze.   L'impatto dell'AI non si limita all'istruzione; le competenze richieste nei luoghi di lavoro sono sempre più avanzate e vi è il rischio di emarginazione per chi non è adeguatamente formato. Una strategia nazionale per l'AI deve assicurare che nessun lavoratore venga lasciato indietro. È necessario un programma robusto di incentivazione per il reskilling e l'upskilling, aggiornando e riqualificando i lavoratori per reinserirli efficacemente nel ciclo produttivo e renderli utilizzatori consapevoli dei nuovi strumenti tecnologici. L'AI può creare nuova occupazione e migliorare la qualità del lavoro, aumentando efficienza e produttività in ambienti più adatti alle persone. La realizzazione di efficaci programmi di reskilling e upskilling su tutto il territorio nazionale è quindi essenziale per questa trasformazione.   Nonostante ciò, sarà necessario un ulteriore sforzo. Affinché l'AI produca effetti positivi su tutta la società riducendo i rischi, bisognerà ampliare il concetto di "formazione", implementando un processo di alfabetizzazione sull'AI che coinvolga scuole, lavoratori e cittadini, con un'attenzione particolare alle categorie più deboli. L'obiettivo è evitare che i processi di digital divide minino la coesione sociale ed economica del Paese. Educare alla cittadinanza digitale nell'era dell'AI è cruciale per colmare il divario di conoscenza e affrontare le preoccupazioni etiche e sociali associate a questa tecnologia. Percorsi formativi sull'AI nelle scuole, campagne pubblicitarie informative e la promozione della comprensione delle implicazioni etiche dell'AI sono passi fondamentali per orientare correttamente il tessuto socioeconomico verso un uso consapevole dell'AI, cogliendone i vantaggi e valutandone criticamente i rischi.   Obiettivi - Promuovere una formazione universitaria capillare sull’AI : Rispondere alle crescenti richieste di nuove competenze nella società e nel mondo del lavoro con un approccio trasversale e interdisciplinare. Consolidare la formazione specialistica nei percorsi tecnici e di ricerca, come il Dottorato Nazionale sull’Intelligenza Artificiale.   - Realizzare percorsi educativi sull’AI nelle scuole: Preparare le nuove generazioni a un uso consapevole delle nuove tecnologie. Sviluppare iniziative di divulgazione per sensibilizzare e coinvolgere la società italiana nella rivoluzione dell’AI.   - Finanziare e sostenere iniziative di reskilling e upskilling : Implementare tali iniziative in tutti i contesti produttivi per aggiornare e riqualificare i lavoratori, assicurando una loro integrazione efficace nel ciclo produttivo e una consapevolezza nell'uso delle nuove tecnologie.   Percorsi per l’avvicinamento all’AI nella scuola – studenti e docenti La rivoluzione dell’AI richiede un avvicinamento graduale alla disciplina già dalle scuole primarie e secondarie. Per questo motivo, è necessario realizzare percorsi formativi per l’alfabetizzazione nell’AI, rivolti prioritariamente ai docenti e successivamente agli studenti.   Per quanto riguarda gli studenti, un utile orientamento è rappresentato dalla legge 20 agosto 2019, n. 92, “Introduzione dell’insegnamento scolastico dell’educazione civica”, che all’articolo 5 individua il nucleo tematico dell’Educazione alla cittadinanza digitale. L’attuazione di questa norma dovrà includere percorsi che prevedano lo studio dei principi base dell’AI e attività pratiche per sviluppare competenze nell’utilizzo degli strumenti disponibili, evidenziando il corretto uso degli stessi in termini di etica, aspetti sociali, privacy e sicurezza cibernetica.   Per garantire l’efficacia dei percorsi rivolti agli studenti, è fondamentale che i docenti siano previamente formati sulle basi teoriche e pratiche necessarie per integrare questi concetti nei programmi di studio. A tal fine, sarà necessaria una vasta campagna di formazione ad-hoc, coinvolgendo università, centri di ricerca, associazioni del terzo settore e aziende con specifiche competenze in iniziative di formazione digitale.   I percorsi formativi dovranno essere erogati su base nazionale, sia in presenza sia in modalità online o ibrida, e dovranno garantire un’ampia condivisione del materiale didattico utilizzato. Questo potrebbe essere realizzato attraverso repository online o altri strumenti digitali che permettano un accesso facile e aperto a risorse educative di qualità. La condivisione del materiale favorirà la trasparenza e la collaborazione tra le istituzioni educative e contribuirà alla creazione di una base comune di conoscenza nell’ambito della didattica dell’Intelligenza Artificiale.   Per garantire programmi educativi coerenti e ben strutturati, sarà cruciale collaborare con esperti di intelligenza artificiale, pedagogia e sociologia. Questo lavoro di squadra permetterà di stabilire obiettivi di apprendimento chiari, individuare i concetti essenziali da affrontare e creare metodologie didattiche efficaci, personalizzate in base alle diverse tipologie di studenti. La sinergia tra tecnici e specialisti della formazione garantirà che i percorsi educativi siano tecnicamente accurati e adeguati alle esigenze degli studenti, favorendo un'educazione completa e mirata.   Mobilità quale strumento per la formazione sull’AI In un contesto dinamico come quello dell'Intelligenza Artificiale, è cruciale stabilire meccanismi per lo scambio di competenze ed esperienze tra vari attori istituzionali. Per raggiungere questo obiettivo, è necessario implementare specifici programmi di mobilità, articolati su quattro direttrici principali.   1. Tirocini : Le esperienze nelle imprese sono spesso fondamentali per la formazione dei giovani studenti universitari. Per promuovere questa pratica, saranno finanziate borse di studio per tirocinanti per periodi di 3-6 mesi, assegnate secondo i principi del diritto allo studio.   2. Internship : L'interscambio di competenze tra università e imprese è una buona pratica internazionale che trova difficoltà ad essere recepita in Italia. Per incentivare la sua adozione, le imprese e le università potranno beneficiare di opportuni incentivi. Per le Pubbliche Amministrazioni, i percorsi di internship potranno essere assimilati alla formazione obbligatoria.   3. Mobilità per la ricerca : Attraverso borse di ricerca, saranno finanziati periodi di mobilità e visite tra diverse università italiane e/o centri pubblici e/o della Pubblica Amministrazione, con l'obiettivo di massimizzare il trasferimento delle conoscenze e favorire uno sviluppo diffuso e dettagliato.   4. Alto Apprendistato : Si dovrà promuovere il modello dell’Apprendistato Duale di Alta Formazione e Ricerca, utilizzato da varie regioni con fondi FSE. Questo modello permette alle imprese di assumere giovani sotto i 30 anni (studenti di ITS, università, master, dottorato) beneficiando degli sgravi fiscali dell’apprendistato tradizionale e consentendo ai neoassunti un periodo di formazione. Anche in questo caso, specifici finanziamenti per la formazione potranno promuovere questi percorsi innovativi.   Didattica diffusa sull’AI nei corsi di laurea universitari Considerando le crescenti esigenze del mercato del lavoro per personale con competenze digitali avanzate e il divario attuale con la qualificazione dei laureati, è necessario rafforzare ulteriormente i corsi di laurea universitari in Intelligenza Artificiale, promuovendo anche significative iniziative di orientamento. Tuttavia, uno dei rischi legati allo sviluppo rapido delle tecniche e conoscenze in ambito AI è la limitatezza del numero di persone che hanno accesso a percorsi formativi continui e aggiornati. Questi percorsi sono essenziali per costruire le competenze necessarie a comprendere i costi e i benefici dell'AI, valutarne i processi in maniera critica e utilizzarne gli strumenti in modo creativo.   Per mitigare questo rischio, sarà fondamentale integrare insegnamenti sulle basi dell’Intelligenza Artificiale in tutti i percorsi universitari, inclusi quelli non-STEM, adattando i contenuti agli obiettivi delle specifiche discipline. Di conseguenza, le università dovranno essere incentivate, ad esempio attraverso la quota premiale di funzionamento, sulla base della percentuale di corsi di studio in cui tali insegnamenti sono attivati.   Potenziamento del dottorato nazionale in AI Il Dottorato di Interesse Nazionale in AI ( www.PhD-AI.it ), attivato nel XXXVII ciclo, rappresenta il punto di riferimento per la formazione dottorale in intelligenza artificiale. Con circa 150 iscritti per ciascuno dei tre cicli attivati fino ad oggi, ha creato un ecosistema integrato che ha superato la frammentazione esistente nella formazione dottorale in AI, coordinando le iniziative di oltre 60 università ed enti di ricerca. I primi due cicli sono stati finanziati specificamente dal MUR, mentre il terzo ciclo ha ricevuto principalmente fondi dal PNRR.   Per garantire la continuità di questa opportunità strategica, sarà necessario supportare costantemente i cinque dottorati con il co-finanziamento di almeno 40 borse l’anno per ciascuno, promuovendo eventualmente l'allargamento del partenariato attuale. Questo è essenziale per rispettare il vincolo del DM 226/21 sui Dottorati di Interesse Nazionale e per consentire una pianificazione pluriennale, evitando la competizione con i dottorati locali delle singole università, in linea con lo spirito dell'art. 11 del DM 226/21: “Il Ministero favorisce l’attivazione dei dottorati di interesse nazionale e ne prevede le modalità di cofinanziamento”.   Per quanto riguarda le attività didattiche, il PhD-AI.it ha usufruito di un budget limitato per le iniziative promosse dal Comitato di Coordinamento solo nei primi due anni, finanziato inizialmente dal MUR/CNR. Pertanto, sarà necessario sostenere in modo continuativo le iniziative didattiche coordinate tra i cinque dottorati. Questo include, ad esempio, l'invito di scienziati internazionali per tenere corsi comuni, l'organizzazione di scuole di dottorato sia a livello individuale che nazionale, e la promozione e disseminazione dei risultati.   Programmi di upskilling e reskilling per imprese e pubblica amministrazione L'uso sempre più diffuso dell'Intelligenza Artificiale nei contesti produttivi sta rapidamente trasformando le dinamiche del mondo del lavoro. Contrariamente a scenari catastrofici sulle prospettive occupazionali, emerge sempre più chiaramente che le nuove tecnologie rappresentano una grande opportunità.   Le competenze digitali e la conoscenza specifica dell'Intelligenza Artificiale aprono già oggi, e apriranno sempre più in futuro, nuove strade nel mondo lavorativo. Tuttavia, le prospettive, come descritto dal World Economic Forum, mostrano un crescente disallineamento tra le competenze richieste e quelle possedute dai lavoratori. Ci troviamo quindi in uno scenario paradossale in cui l'Intelligenza Artificiale rischia di ridurre i posti di lavoro non a causa della sua capacità di automazione, ma perché il sistema formativo non riesce a colmare efficacemente questa distanza. Investire in percorsi di upskilling e reskilling diventa dunque essenziale. È necessario sviluppare corsi di formazione sull'AI per riqualificare e aggiornare i lavoratori, facilitando il loro reinserimento nei nuovi posti di lavoro creati dalle tecnologie dell'AI.   Particolare attenzione deve essere rivolta ai lavoratori dei settori in cui le tecnologie AI hanno raggiunto un elevato grado di maturità e offrono maggiori prospettive di impatto. È fondamentale accompagnare e motivare coloro che potrebbero incontrare maggiori difficoltà, ad esempio per ragioni di età, nell'adattarsi a nuovi scenari e innovazioni tecnologiche. Nei percorsi formativi, sarà indispensabile articolare i piani d'azione in relazione ai diversi ruoli e funzioni dei lavoratori, privilegiando azioni rivolte agli utilizzatori delle tecnologie per creare ambienti ricettivi al cambiamento e pronti a valorizzare le competenze esistenti supportate dall'Intelligenza Artificiale.   La condivisione di esperienze di successo, maturate sia nel settore pubblico sia in quello privato, sarà utile a tale scopo. Ad esempio, ispirandosi all'iniziativa “Elementi di AI” promossa dal Dipartimento di Transizione Digitale e resa disponibile a tutte le realtà economiche tramite lo sportello digitale dell’imprenditore sviluppato da InfoCamere, si potrà realizzare un corso video sull'AI, erogato dai maggiori esperti italiani nel settore, accessibile con modalità analoghe.   Percorsi di reskilling e upskilling dovranno inoltre coinvolgere anche i quadri dirigenziali. Le nuove tecnologie impattano profondamente sugli aspetti organizzativi e sulla gestione dei processi interni. Innovare significa non solo adottare nuove tecnologie per rispondere a specifiche esigenze di efficientamento, ma soprattutto rivedere complessivamente l'organizzazione interna per creare ambienti più stimolanti e in linea con le esigenze dei lavoratori, grazie alle potenzialità offerte dall'AI.   Infine, percorsi di reskilling e upskilling dovranno essere destinati ai tecnici, sia delle imprese sia della Pubblica Amministrazione, per aggiornare le loro competenze con le nuove tecnologie dell'AI. In questo contesto, oltre all'attivazione di master dedicati e percorsi professionalizzanti, una best practice da adottare è quella delle Academy di filiera, implementata da alcune regioni con fondi FSC. L'iniziativa prevede la creazione di consorzi, che includono enti di formazione, associazioni di categoria e imprese medio-grandi, capaci di erogare corsi di reskilling e upskilling per i propri lavoratori e quelli delle PMI coinvolte nella filiera. I consorziati sarebbero incaricati di progettare e offrire i percorsi formativi, mettendo a disposizione le loro strutture e risorse umane per la formazione degli studenti. Utilizzeranno i laboratori didattici e si occuperanno anche della promozione dei corsi, con l'obiettivo di attrarre giovani talenti e favorire un'ampia partecipazione.   Educazione all’utilizzo degli strumenti di AI L'uso sempre più diffuso dell'intelligenza artificiale rende indispensabile sensibilizzare i cittadini sul corretto utilizzo delle nuove tecnologie. È cruciale promuovere un uso consapevole degli strumenti digitali e delle applicazioni disponibili oggi. Per raggiungere questo obiettivo, è necessario il coinvolgimento di vari "attori" nazionali, come amministrazioni pubbliche, istituzioni governative, associazioni, fondazioni e media. Questo permetterà di diffondere una cultura digitale che incoraggi un utilizzo informato delle tecnologie informatiche, non limitandosi esclusivamente all'AI.   Un ruolo chiave sarà giocato dalla collaborazione con attori del terzo settore, che possiedono competenze specifiche in questo tipo di iniziative. Le attività di sensibilizzazione dovranno essere articolate su più livelli:   1. Programmi televisivi o radiofonici:  Inserire contenuti dedicati all'interno di trasmissioni esistenti. 2. Rubriche informative : Creare rubriche continuative su riviste e giornali generalisti. 3. Pubblicità progresso : Lanciare una campagna dedicata ai rischi e alle opportunità dell'AI. 4. Campagna di affissioni : Utilizzare messaggi emozionali attraverso cartelloni, siti web e social media, con videoclip dedicati. 5. Eventi sul territorio : Organizzare eventi in collaborazione con associazioni di persone o professionali. 6. Dibattiti pubblici : Promuovere discussioni sociali informate, coinvolgendo diversi stakeholder con l'ausilio di piattaforme.   Tutte queste iniziative saranno coordinate centralmente da un comitato tecnico-scientifico, che avrà il compito di definire ambiti, canali e contenuti delle attività di sensibilizzazione.   Corsi ITS focalizzati sull’AI Gli Istituti Tecnologici Superiori (ITS) rappresentano un eccellente strumento di formazione di qualità e offerta formativa terziaria professionalizzante in Italia, un sistema consolidato anche in altri paesi europei. Gli ITS propongono corsi biennali o triennali per diplomati, che prevedono circa 900 ore annuali di attività laboratoriale e stage presso le imprese, con classi composte da circa 30 studenti. L'obiettivo principale è formare professionisti con elevate competenze tecnologiche e tecniche, contribuendo in modo sistematico allo sviluppo economico e alla competitività del sistema produttivo, in linea con le aree tecnologiche strategiche delle politiche di sviluppo industriale, tecnologico e di riconversione ecologica.   Queste strutture di formazione dovranno inoltre adattarsi per offrire corsi sull'intelligenza artificiale e integrare tale tematica nei corsi esistenti, coinvolgendo attivamente università e aziende del settore ICT specializzate nello sviluppo di soluzioni basate sull’AI.   Monitoraggio della strategia L'implementazione di qualsiasi iniziativa strategica richiede un sistema di monitoraggio adeguato, fondamentale per garantirne il successo. Monitorare lo stato di avanzamento e le criticità consente di intervenire con azioni correttive o, se necessario, rivedere gli obiettivi strategici in risposta a significative evoluzioni del contesto. I sistemi di misurazione possono essere distinti tra strumenti quantitativi e approcci qualitativi, ma la scelta dell'uno o dell'altro dipende dal contesto, dalla natura del piano e dalla disponibilità di dati.   Ogni azione strategica nelle aree della Formazione, della Ricerca, della Pubblica Amministrazione e delle Imprese è associata a un valore target specifico e a una metrica quantitativa, definita attraverso un indicatore chiave di prestazione (KPI). Questi KPI sono utilizzati per monitorare l'avanzamento delle azioni verso i loro obiettivi, focalizzandosi sull'efficacia.   A un livello più complesso, si potrebbe considerare il rapporto costo/efficacia e, ancora più difficile, il rapporto costi/benefici, valutando il beneficio differenziale del progetto rispetto agli usi alternativi delle risorse. Tuttavia, la strategia attuale si limita a valutazioni di efficacia, promuovendo la cultura dell'autovalutazione senza entrare in giudizi di valore economico.   La valutazione dell'efficacia della strategia non si limita all'analisi del raggiungimento dei KPI delle singole azioni, ma deve considerare l'impatto complessivo generato. Questa valutazione sarà affidata alla Fondazione per l'Intelligenza Artificiale, che si occuperà del monitoraggio globale e delle singole azioni, del controllo e delle segnalazioni preventive. La Fondazione redigerà un report annuale in cui aggiornerà l'analisi di contesto e valuterà l'implementazione della strategia, garantendo una visione completa e approfondita dei risultati ottenuti.   Monitoraggio delle aree strategiche Per la Formazione , il panel di esperti analizzerà specifici KPI come: - Numero di corsi di laurea interdisciplinari con insegnamenti di AI - Numero di studenti iscritti a dottorati inerenti all’AI - Competenze e consapevolezza sulla AI nella cittadinanza tramite survey CATI/CAWI.   Per la Ricerca , verranno valutati sia KPI sia flagship projects, tra cui: - Produzione scientifica sull'AI, usando indicatori bibliometrici consolidati. - Avanzamento e qualità delle iniziative volte a rafforzare l'ecosistema della ricerca e realizzare LMM italiani.   Per la Pubblica Amministrazione , il monitoraggio si focalizzerà su due flagship projects: - Iniziative strategiche per migliorare l'accesso e l'uso dei servizi al cittadino, nonché il livello di digitalizzazione. - Iniziative strategiche con esperti incaricati di valutare l'efficienza delle procedure amministrative.   Per le Imprese , saranno valutati KPI e flagship projects come: - Adozione dell’AI nelle PMI, basandosi su dati ISTAT. - Impatto delle iniziative strategiche, con particolare attenzione alle PMI coinvolte e all'efficacia nel promuovere l'adozione di soluzioni di intelligenza artificiale. - Numero di start-up focalizzate sull'AI e imprese attive nello sviluppo di tecnologie AI, rilevanti per monitorare l'impatto della strategia sul contesto produttivo.   La Fondazione utilizzerà un panel di esperti e il metodo Delphi per produrre relazioni di valutazione basate sui KPI e sui flagship projects. Questo approccio, sviluppato dalla Rand Corporation, coinvolge esperti anonimi che rispondono a questionari in diversi turni, con sintesi e revisioni iterative guidate da un facilitatore.   Organi regolatori Il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale (AI Act) istituirà un quadro giuridico uniforme volto a regolare lo sviluppo, la commercializzazione e l’uso dei sistemi di intelligenza artificiale in conformità con i valori e i diritti costituzionali dell’UE. Questo regolamento adotta un approccio basato sul rischio, distinguendo tra obblighi di conformità di varia intensità a seconda del rischio (basso, medio o elevato) che le applicazioni intelligenti possono rappresentare per i diritti fondamentali. Più alto è il rischio, maggiori sono gli oneri di conformità e le responsabilità degli sviluppatori. Inoltre, l'AI Act proibisce l'uso dell'intelligenza artificiale per alcune finalità ritenute contrarie ai valori dell'UE, come il social scoring.   Dopo la pubblicazione ufficiale, il regolamento richiederà circa due anni per essere pienamente applicato, per permettere agli operatori di adeguarsi alle nuove norme. Le attuali versioni del regolamento prevedono l'istituzione di più Autorità per vigilare e attuare la normativa sull'AI, suddivise per competenze e funzioni a livello europeo (art. 56) e nazionale (art. 59). L'Autorità europea avrà il compito di coordinare l'applicazione della disciplina e le attività delle Autorità nazionali, redigendo linee guida e best practices per supportare sviluppatori e utilizzatori. Questo ruolo sarà sia di coordinamento che di chiarificazione e supporto, con funzioni di vigilanza, anche tramite eventuali indagini congiunte.   Le Autorità nazionali, istituite o designate da ciascuno Stato membro secondo l'AI Act, avranno due funzioni principali: vigilanza e notificazione. La funzione di vigilanza controllerà il rispetto dell'AI Act da parte di produttori e distributori di sistemi di AI, mentre la funzione di notificazione verificherà la regolarità delle certificazioni rilasciate da terzi per i sistemi di AI ad alto rischio. Queste Autorità dovranno avere una forte specializzazione tecnica, essendo istituite tramite fonti primarie nazionali coordinate con il quadro normativo europeo.   Agenzia di vigilanza italiana Alla luce del quadro sopra delineato, l'Autorità che sarà definita in Italia nell'ambito del quadro regolatorio europeo potrebbe essere configurata come un'Agenzia con funzioni di vigilanza e notificazione. Questo comporta due ordini di problemi che influenzeranno la competitività dei sistemi di AI sviluppati in Italia. Innanzitutto, l'Agenzia dovrà supportare sviluppatori, distributori e implementatori dell'AI nella comprensione e attuazione della complessa normativa europea e nazionale. Grazie alle sue competenze giuridiche e tecnologiche, l'Agenzia si porrà come interlocutore privilegiato per sostenere l'industria digitale e il sistema produttivo italiano nell'adozione dei sistemi di AI, in stretta sinergia con la Fondazione per l’attuazione, il coordinamento e il monitoraggio. L'Agenzia dovrà inoltre fornire orientamento giuridico per facilitare l'adozione delle nuove norme.   L'AI Act interessa numerosi ambiti giuridici già regolati, in cui operano altre Autorità con competenze specifiche: la protezione dei dati (Garante privacy), la tutela dei consumatori e la regolamentazione del mercato dei servizi digitali (AGCM), il contrasto ai contenuti digitali dannosi (AGCOM), e la regolamentazione del settore bancario e finanziario (BCE e Banca d'Italia/Consob). L'Agenzia dovrà quindi semplificare questo quadro complesso e sovrapposto di regolamentazioni e competenze, garantendo un'applicazione chiara che favorisca il sistema produttivo e l'innovazione.   L'Agenzia dovrà anche siglare protocolli e mantenere una stretta collaborazione con l'Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale (ACN), considerata l'importanza dell'AI nel settore della sicurezza e le implicazioni normative relative, come la responsabilità per attacchi cyber mediante strumenti di AI. Tuttavia, l'Agenzia di vigilanza e l'ACN dovrà restare differenziata e indipendente per attuare distinti apparati normativi e garantire l'alta specializzazione e complessità delle loro funzioni. La collaborazione tra queste entità sarà essenziale per assicurare che i sistemi di AI implementati in Italia mantengano i più alti standard di affidabilità, integrità, disponibilità e sicurezza.   Conclusioni L'Italia sta attraversando una trasformazione significativa con l'adozione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale, che offre enormi potenzialità per migliorare la produttività, l'efficienza e la qualità della vita. Tuttavia, per sfruttare appieno queste opportunità, è necessario superare una serie di sfide strategiche che richiedono un approccio innovativo e integrato.   Innanzitutto, l'Italia deve affrontare il problema del "rischio di non fare". Questo rischio è amplificato dalla tradizionale lentezza nell'adozione delle nuove tecnologie, che potrebbe portare il paese a perdere competitività. Per contrastare questo rischio, è cruciale adottare una mentalità ambiziosa e proattiva, sviluppando tecnologie su misura che rispecchino i valori e le esigenze nazionali. Ciò implica investire nella creazione di soluzioni tecnologiche interne e promuovere lo sviluppo applicativo piuttosto che l'importazione di tecnologie estere.   Un altro rischio rilevante è quello dell'omogeneizzazione culturale, particolarmente accentuato dall'adozione di modelli di AI generativi sviluppati all'estero. Questi modelli potrebbero introdurre valori e ideologie non conformi alle peculiarità culturali italiane. Per mitigare questo rischio, è essenziale sviluppare tecnologie AI che riflettano i valori costituzionali italiani, garantendo così che le soluzioni tecnologiche adottate non solo siano efficaci ma anche eticamente allineate con la società italiana.   Inoltre, l'iper-regolazione nazionale potrebbe rappresentare un ostacolo significativo. Mentre la regolamentazione è fondamentale per garantire la sicurezza e l'affidabilità delle tecnologie AI, un eccesso di norme potrebbe soffocare l'innovazione. Pertanto, è necessario bilanciare attentamente la regolamentazione con la flessibilità, promuovendo linee guida che facilitino l'adozione delle tecnologie senza aggiungere inutili sovrastrutture normative.   La trasformazione del mercato del lavoro è un'altra sfida critica. L'introduzione dell'AI porterà inevitabilmente a un disallineamento tra le competenze richieste e quelle disponibili. È fondamentale investire in programmi di upskilling e reskilling per aggiornare e riqualificare i lavoratori, assicurando che possano adattarsi efficacemente alle nuove esigenze tecnologiche. Questo non solo aiuterà a preservare l'occupazione, ma contribuirà anche a creare un ambiente lavorativo più stimolante e produttivo.   Il digital divide rappresenta un ulteriore ostacolo, soprattutto considerando le disomogeneità territoriali e la carenza di competenze digitali di base. Per affrontare questa sfida, è necessario promuovere iniziative educative capillari che coinvolgano scuole, università e istituzioni pubbliche, garantendo un accesso equo alle opportunità formative in tutto il paese. Questo approccio integrato contribuirà a ridurre il divario digitale, promuovendo una maggiore inclusione sociale ed economica.   Infine, l'efficacia della strategia nazionale dipenderà dalla capacità di implementare un sistema di monitoraggio adeguato. Questo sistema deve essere in grado di valutare costantemente l'avanzamento delle azioni strategiche, identificando tempestivamente le criticità e adottando le necessarie misure correttive. Un approccio basato su indicatori chiave di prestazione (KPI) e flagship projects consentirà di monitorare l'impatto complessivo della strategia, garantendo che gli obiettivi siano raggiunti in modo efficace ed efficiente.   In sintesi, l'Italia ha l'opportunità di diventare un leader nell'adozione delle tecnologie di AI, ma per farlo deve affrontare con determinazione e visione le sfide strategiche. Solo attraverso un approccio integrato, che consideri le peculiarità culturali, sociali ed economiche del paese, sarà possibile realizzare una trasformazione digitale che migliori la competitività e la qualità della vita di tutti i cittadini.