Sebbene l’AI sia ancora lontana dalla singolarità tecnologica, la sua influenza ha cambiato sensibilmente l’industria e la società, almeno con l’emergere di grandi modelli AI, noti come modelli di base.
Vantaggi dei modelli AI di base
L’addestramento di questi modelli richiede però enormi quantità di dati e potenti data center, in genere disponibili solo per i grandi operatori del mercato. Il vantaggio che offrono è che sono relativamente facili da adattare alle esigenze aziendali, cosa che riduce il costo del training iniziale e accelera il time to value.
L’AI mirata a uno specifico settore apre quindi nuove possibilità a un numero molto più ampio di utenti, creando un’opportunità che deve essere bilanciata con un approccio open source più spinto. In fondo, sono molti i vantaggi offerti dalle tecnologie aperte, tra cui maggiori trasparenza, innovazione e sicurezza.
Open source: trasparenza vuol dire fiducia
L’AI Alliance – che riunisce aziende come IBM, Intel e Red Hat – si dedica alla promozione di una maggiore trasparenza nell’intelligenza artificiale attraverso la conoscenza aperta e il trasferimento di tecnologia, rafforzando così la fiducia delle imprese nelle possibilità offerte da questa tecnologia. Allo stesso tempo, l’Open Source Initiative (OSI) sta lavorando a una definizione comune di lavoro. Oggi i pareri su quando l’intelligenza artificiale è aperta e quando non lo è variano ampiamente. In ogni caso, l’AI trae vantaggio dall’adozione di concetti chiave dal mondo open source il cui codice consente agli utenti di comprendere e verificare il funzionamento di algoritmi e fonti utilizzate, generando così fiducia nella tecnologia.
Innovazione attraverso la collaborazione
I modelli di AI open source consentono agli sviluppatori di basarsi su framework e architetture esistenti, favorendo un rapido sviluppo e l’iterazione di nuovi modelli e permettendo alle organizzazioni di implementare applicazioni innovative senza dover partire ogni volta da zero. Nel migliore dei casi, il software open source diventa lo standard del settore: le aziende costruiscono i loro prodotti sulla base degli stack dei principali fornitori che, a loro volta, traggono vantaggio dall’integrazione dei miglioramenti delle altre aziende nella loro AI. Il risultato è una spinta verso maggiore concorrenza e innovazione che avvantaggia anche gli operatori più piccoli.
Sicurezza grazie al principio dei “quattro occhi”
Con la rapida ascesa dell’AI generativa, cresce il dibattito sui potenziali pericoli di questa tecnologia. Effettivamente, i sistemi possono essere usati impropriamente per diffondere notizie false o avviare attività fraudolente con l’aiuto di dichiarazioni, immagini o video manipolati. Ciò solleva la questione se un approccio open source – che consente cioè ai criminali di conoscere il funzionamento degli algoritmi di AI – renda i rischi incontrollabili. I sistemi aperti di solito prevedono salvaguardie o linee guida per un uso responsabile. Ma una volta che un modello di AI è liberamente disponibile, chiunque può modificare le misure di sicurezza. Come per qualsiasi altra tecnologia, anche in questo caso vale quanto segue: chiunque voglia fare del male troverà un modo, che si tratti di soluzioni open source o proprietarie. Ma l’apertura e la trasparenza contribuiranno a rendere l’AI più sicura.
Quando il software è aperto, più persone possono testarlo per identificare e risolvere potenziali problemi. Inoltre, sviluppatori, ricercatori e aziende di diversi settori possono collaborare alle soluzioni per ridurre al minimo i rischi. Allo stesso tempo, la comunità tecnologica deve stabilire linee guida e meccanismi che ne promuovano uno sviluppo etico.
L’accesso libero e la democratizzazione dell’intelligenza artificiale
Grazie a tutti questi vantaggi, il concetto di open source contribuisce alla democratizzazione dell’intelligenza artificiale. Mettendo strumenti e risorse a disposizione di tutti, chiunque può trarne beneficio. Con la crescente importanza della tecnologia, questa idea è più importante che mai: poiché in futuro l’intelligenza artificiale interesserà quasi tutti i settori della società, il potere su di essa non dovrebbe essere nelle mani di pochi. L’approccio open source offre a persone provenienti da un’ampia gamma di contesti socio-economici l’opportunità di partecipare allo sviluppo della tecnologia e quindi di dare forma a un’AI più equa. Inoltre, le crescenti pressioni competitive dovute alla globalizzazione, a cicli di vita dei prodotti più brevi e alla conseguente maggiore pressione all’innovazione stanno aumentando la necessità di aprire e ottimizzare i processi. Molte aziende semplicemente non hanno né le risorse finanziarie, né le competenze interne per nuovi sviluppi rivoluzionari. Questo porta quasi automaticamente alla necessità di collaborare con partner, fornitori o altre aziende.
L’AI è la tecnologia chiave per eccellenza. Per sviluppare modelli AI validi, rendere disponibili i dati di addestramento a un numero più ampio di utenti e affrontare questioni etiche urgenti, è essenziale un ecosistema funzionante. Anche se non tutta l’AI si baserà su principi open source, la combinazione di condivisione di modelli pre-addestrati con la comunità e di limitazione dell’accesso ai dati di addestramento è un’alternativa agli approcci proprietari.
L’AI come intelligenza di sciame
L’AI dovrebbe essere vista come un’intelligenza di gruppo, o di sciame (swarm intelligence). Tutti i partner che contribuiscono con le loro conoscenze allo sciame possono imparare gli uni dagli altri senza dover per forza condividere informazioni sensibili. L’intelligenza di sciame è rilevante anche per la crescente importanza di modelli AI specifici per un determinato dominio.
