Chiunque abbia utilizzato ChatGPT ha potuto subito capire che si tratta di uno strumento molto potente e dalle sorprendenti abilità. Uscendo dal dibattito sulle implicazioni etiche di questo e altri modelli, quello che vogliamo capire è anche quale sarà l’impatto dell’IA generativa sulla nostra società e sui modelli economici delle big tech.
IA generativa: grandi opportunità, ma anche rischi da conoscere
Ad oggi l’effetto più evidente di ChatGPT, a mio avviso, è stato di farci scoprire l’utilità e la facilità di utilizzo di questi sistemi e di favorire il dibattito su come usarli per migliorare le nostre attività lavorative, i servizi pubblici, la produttività delle aziende. Usandoli abbiamo anche capito che non sono ancora strumenti precisi e sicuri al 100%, che ci sono dei limiti e dei rischi, e dobbiamo quindi imparare a usarli in modo consapevole. Oggi l’accuratezza dei modelli è intorno all’85%, cioè le risposte generate presentano ancora un’alta percentuale di errori, informazioni false e anche molti pregiudizi e distorsioni presenti nelle nostre società e amplificati durante i processi di apprendimento automatico degli algoritmi. Infine, ChatGPT è un modello statico, non è aggiornato in tempo reale, l’ultimo aggiornamento risale alla fine del 2021, quindi non sa cosa è successo dopo tale data, non sa che è morta la Regina Elisabetta e che l’Argentina ha vinto i mondiali.
Foto 2 : Opportunità e limiti dei Large Language Model (LLM)
Comunque ci sono già molte applicazioni utilizzate dalle aziende per la generazione di contenuti o per migliorare le funzionalità degli assistenti virtuali. ChatGPT e gli altri modelli che generano testi, immagini, video o audio sono diventati i nuovi collaboratori virtuali di chi scrive testi per siti web, newsletter, post sui social media, articoli, campagne vendita, brochure aziendali, lettere legali, pubblicità, software… sicuramente ogni azienda potrebbe già oggi integrarli e migliorare alcune attività e, vedendo il fermento nelle big tech e nel mercato, nei prossimi mesi arriveranno nuove versioni aggiornate, più precise e più facilmente integrabili.
L’impatto delle IA generative sulle big tech
ChatGPT è oggi il modello di AI generativa più conosciuto, utilizzato e con il più rapido tasso di adozione al mondo: in soli 5 giorni ha raggiunto 1 milione di utilizzatori, Facebook ci aveva messo 10 mesi e Twitter 2 anni.
Microsoft
ChatGPT, che a gennaio ha raggiunto i 100 milioni di utilizzatori, è stato sviluppato da OpenAI, una società della Silicon Valley fondata da Elon Musk e Sam Altman nel 2016, e dal 2019 finanziata da Microsoft che ha recentemente annunciato un nuovo investimento di 10 miliardi di dollari nell’azienda per migliorare i modelli GPT e integrarli nei propri prodotti. E proprio qualche giorno fa Microsoft ha annunciato di aver integrato il motore di ricerca Bing e il browser Edge con le funzionalità di ChatGPT utilizzando la versione aggiornata del modello GPT 3.5. Io sono una del milione di persone che in 48 ore dall’annuncio ha scaricato l’app di BING e si è iscritta alla lista di attesa per testare la nuova versione. Ma gli annunci di Microsoft non sono finiti qui perché sembra che a breve arriverà una versione di Office integrata con ChatGPT, quindi preparatevi a nuove funzionalità di Word, PowerPoint e Outlook con testi, grafici e grafiche generate con dei semplici prompt. Però per il momento, nonostante l’euforia dei mercati finanziari che hanno fatto crescere il titolo in borsa del 3% sembra non ci siano ancora miglioramenti strabilianti, l’unica integrazione degna di nota è l’inserimento delle fonti per verificare le notizie e migliorare la qualità delle risposte (vedi immagine 2).
Il dilemma di Google: essere leader di innovazione o dare prirorità ai ricavi?
Mentre il valore di Borsa di Microsoft aumentava grazie ai nuovi annunci un’altra big tech perdeva 100 miliardi di dollari di capitalizzazione e le azioni circa un 8% a causa di una presentazione non riuscita di Bard, un sistema simile a ChatGPT, e alle preoccupazione destate dal lancio dell’allarme rosso di poche settimane fa quando ha richiamato i due fondatori, Larry Page e Sergey Brin, per capire se e come modificare il proprio modello di business. Google teme che lanciando un nuovo servizio simile a ChatGPT possa perdere la propria posizione dominante nel mercato della ricerca e delle ads, le pubblicità online, e soprattutto teme di perdere i nuovi “turisti dell’AI”. Google ha comunque annunciato il lancio lanciare Bard che utilizza il modello di intelligenza artificiale LaMDA, sviluppato dai ricercatori di Google e già famoso per la denuncia dell’ingegnere Blake Lemoine, dipendente di Google poi licenziato, che lo scorso luglio, impressionato dalle risposte ottenute da LaMDA aveva sostenuto che si trattasse di un sistema senziente. In realtà anche LaMDA non capisce quello che scrive.
Perché Google che aveva un sistema già pronto prima di ChatGPT non lo ha lanciato nel mercato? E perché usa Bard e non Sparrow, il modello sviluppato da Deep Mind (Laboratorio di ricerca di AI di proprietà di Google dal 2014) che sembra performi meglio di GPT3 essendo stato addestrato con un numero molto superiore di dati, circa 1,4 trilioni di token.
Ci sono varie interpretazioni, sicuramente per una grande azienda come Google o Microsoft lanciare un nuovo servizio con una precisione ancora non alta e il rischio di generare contenuti con pregiudizi potrebbe creare un grave problema di immagine. La sicurezza e la credibilità sono fattori importanti. Quindi è comprensibile che si siano mossi in modo cauto rispetto a OpenAI, una media azienda con 374 dipendenti, o rispetto alle altre startup come Midjourney e Stability AI, che hanno lanciato modelli di AI generativa negli scorsi mesi. Un altro elemento da considerare riguarda la natura stessa dei motori di ricerca e il loro modello economico: quando facciamo una ricerca su Google, il sistema genera un elenco di link sui quali possiamo cliccare e generare redditi per Google, mentre ChatGPT ci dà una risposta secca, unica, inappellabile e nessun link da cliccare. Quindi è meglio essere tra i leader dell’innovazione o proteggere il proprio modello di business? Non è infatti ancora chiaro come si possa monetizzare l’utilizzo di questi modelli.
Infine, c’è l’aspetto economico che non è per nulla irrilevante. Infatti, il costo aggiuntivo di una ricerca fatta con i nuovi modelli LLM è molto elevato e potrebbe ridurre notevolmente i ricavi dei motori di ricerca. Questo perché si tratta di modelli grandissimi, addestrati su un numero di parametri superiore alle centinaia di miliardi (ChatGPT ha 175miliardi di parametri), che per essere addestrati richiedono grande potenza computazionale e capacità di storage (piattaforme cloud e server GPU e TPU), quindi molti costi aggiuntivi. Il costo di integrazione del chatbot nel motore di ricerca richiederebbe un continuo processo di inferenza del modello che potrebbe più che dimezzare il margine operativo di Google.
Degno di nota è anche l’aspetto di sostenibilità ambientale, infatti l’addestramento di questi modelli richiede un notevole utilizzo di risorse computazionali e di energia che generano tonnellate di carbonio. L’impronta di carbonio dell’AI e il relativo costo per l’ambiente non devono essere trascurati anche alla luce degli obiettivi della strategia di doppia transizione digitale ed ambientale del Green Deal europeo.
Meta in stand by
E mentre Microsoft parte con Bing ed Egde, e Google testa Bard (è ancora in una fase beta accessibile a pochi) Meta, che era partita per prima lanciando (e ritirando subito) il LLM Galactica un paio di settimane prima di ChatGPT a novembre 2022, adesso è in una fase di riflessione. Galactica era un chatbot per la ricerca scientifica che doveva aiutare i ricercatori a scrivere articoli, risolvere problemi matematici, generare codice e annotare immagini, solo che generava informazioni false, come per esempio citare articoli scientifici non esistenti ed il test è stato interrotto. Adesso i ricercatori di AI di Meta si stanno concentrando su come trasformare l’AI in prodotti da vendere e su come connettere l’AI generativa con il Metaverso. Quindi oggi la priorità di Meta è l’AI generativa e soprattutto lo sviluppo di strumenti semplici da utilizzare per generare in modo automatico contenuti e oggetti virtuali per il Metaverso.
Cosa fanno Europa e Cina di fronte all’avanzata dell’AI “Made in USA”
Anche se la competizione nei LLM sembra essere guidata dalle grandi big tech statunitensi, c’è molto fermento anche in Cina e in Europa.
Baidu verso il lancio di “Ernie Bot”
A marzo Baidu (la Google cinese) lancerà Ernie Bot, la versione cinese di ChatGPT che utilizza un LLM con 260 miliardi di parametri, quasi il doppio di GPT-3. Ernie Bot è un aggiornamento di un modello sviluppato da Baidu nel 2019, la nuova versione dovrebbe essere bilingue, in inglese “Ernie bot” e in cinese “Wenxin Yiyan”. Al momento è ancora in fase di test e non si hanno molte notizie, ma quando Baidu ne ha annunciato il lancio le azioni della società quotata al mercato di Hong Kong hanno preso il 13%.
Cosa si muove in Europa
Anche in Europa abbiamo dei modelli di LLM già diffusi come Stable Diffusion, un modello di generazione di immagini sviluppato dalla startup inglese Stability AI e Bloom un modello sviluppato da un gruppo di più di mille ricercatori che hanno lavorato al progetto Hugging Face finanziato anche dal governo francese. E nelle ultime settimane stanno nascendo diversi altri progetti in Germania, e nei Paesi scandinavi, il più rilevante è il Large European AI Models (LEAM), lanciato dall’Associazione tedesca per l’intelligenza artificiale per lo sviluppo dei foundation model, i grandi modelli di intelligenza artificiale, tra cui quelli del linguaggio, come GPT3, LaMDA, Chinchilla ed Ernie, che oggi sono i più rilevanti in termini di utilizzo e sviluppo. LEAM ha pubblicato uno studio molto interessante (per ora disponibile in tedesco) che evidenzia come questi modelli di AI avranno un impatto dirompente sia sulle imprese e che sulla società.
Secondo i dati di LEAM oggi l’innovazione è guidata quasi esclusivamente da Stati Uniti e Cina; infatti, dal 2017 il 73% degli AI foundation models proviene dagli Stati Uniti e il 15% dalla Cina. Dallo studio emerge un forte rischio per la sovranità digitale dell’Europa e per la competitività delle aziende tedesche e ovviamente europee. L’iniziativa LEAM conclude dicendo che è necessario costruire in Germania un centro con un’infrastruttura di supercalcolo adeguato per l’Al che potrebbe richiedere un investimento, tra hardware e software, di circa 350-400 milioni di euro. Questo supercomputer sarebbe sviluppato secondo gli standard europei e consentirà all’industria tedesca di utilizzare i modelli di AI per le proprie applicazioni.
Perché in Europa non ci sono iniziative di successo come ChatGPT
In Europa manca lo slancio degli Usa in primo luogo perché per addestrare dei LLM che funzionino servono ancora grandi quantità di dati, piattaforme cloud, server, e finanziamenti importanti. Oggi in Europa non ci sono iniziative che sono in grado di combinare questi elementi. L’elevata velocità di sviluppo e adozione di questi sistemi ha colto impreparate la Commissione Europea e i singoli governi. Nonostante le numerose iniziative messe in campo per promuovere lo sviluppo e l’adozione dell’AI in Europa non abbiamo al momento prodotto risultati di rilievo. La posta in gioco però è molto alta, rischiamo di perdere competitività nei mercati globali e soprattutto rischiamo l’indipendenza tecnologica dell’Europa. Potremmo presto trovarci a vivere una crisi tecnologica ben più grave dell’attuale crisi energetica. Serve un’iniziativa forte, coraggiosa e ambiziosa di tutti i Paesi Europei, dobbiamo fondare un CERN per l’AI per promuovere un’AI responsabile, etica e sostenibile e per tornare a partecipare da concorrenti, e non da semplici spettatori paganti, alla corsa dell’intelligenza artificiale.
Chi vincerà la corsa all’AI
Se i driver del successo dell’AI generativa sono l’accesso alle infrastrutture che permettono di fare addestramento e inferenza dei grandi modelli, l’accesso ai big data per addestrare i modelli, ingenti finanziamenti per sostenere i costi, e la disponibilità di prodotti su cui testare e lanciare su scala mondiale i nuovi servizi, è evidente che le big tech hanno maggiori opportunità di vincere. Ma se consideriamo i 2.7 miliardi di dollari investiti dalle società di Venture Capital nel 2022 in startup di AI generativa significa che c’è comunque un discreto ottimismo sulla possibilità che le innovazioni del 2023 non saranno guidate soltanto dalle big tech.
Sicuramente i fornitori di infrastrutture sono al momento quelli che presentano maggiori opportunità di guadagno e anche in questo caso si tratta di una manciata di player globali che possono influenzare lo sviluppo e l’adozione dell’AI generativa nella società.
Nota: Per trasformare i link degli articoli e dei paper in titoli da inserire nella bibliografia ho utilizzato il supporto del nuovo servizio Chat di Bing usando il prompt: scrivi il titolo dell’articolo, la data e il nome del giornale per tutti i seguenti link, ho inserito la lista dei link e la risposta ha generato un testo che ho rielaborato e controllato.
Bibliografia
- Feasibility Study: LEAM 2023. 1 Febbraio 2023. LEAM.AI https://leam.ai/feasibility-study-leam-2023/
- Microsoft is bringing its Bing ChatGPT AI to Teams and Outlook. 10 Febbraio 2023. The Verge. https://www.theverge.com/2023/2/10/23593980/microsoft-bing-chatgpt-ai-teams-outlook-integration
- Google may use DeepMind’s Sparrow as ChatGPT competitor. 9 Febbraio 2023. The Decoder https://the-decoder.com/google-may-use-deepminds-sparrow-as-chatgpt-competitor/
- The Next Generation Of Large Language Models. 7 Febbraio 2023. Forbes. https://www.forbes.com/sites/robtoews/2023/02/07/the-next-generation-of-large-language-models/?sh=7b4c40a18dbc?utm_source=tldrnewsletter
- The race of the AI labs heats up. 30 Gennaio 2023. The Economist. https://www.economist.com/business/2023/01/30/the-race-of-the-ai-labs-heats-up?giftId=ae6fc95d-72c3-4667-8121-d59f76eb458d
- Google AI chatbot Bard offers inaccurate information, company ad. 8 Febbraio 2023. Reuters. https://www.reuters.com/technology/google-ai-chatbot-bard-offers-inaccurate-information-company-ad-2023-02-08/
- Meta’s large language model AI only survived three days. 18 Novembre 2022. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/2022/11/18/1063487/meta-large-language-model-ai-only-survived-three-days-gpt-3-science/
- Baidu’s ERNIE joins the AI chatbot party. 9 Febbraio 2023. Tech Wire Asia. https://techwireasia.com/2023/02/baidus-ernie-joins-the-ai-chatbot-party/
- Baidu shares leaps as it reveals plan for ChatGPT-style ERNIE bot. 7 Febbraio 2023. CNBC. https://www.cnbc.com/2023/02/07/baidu-shares-leaps-as-it-reveals-plan-for-chatgpt-style-ernie-bot.html
- The Inference Cost of Search Disruption. 7 Febbraio 2023. SemiAnalysis https://www.semianalysis.com/p/the-inference-cost-of-search-disruption?utm_source=substack&utm_medium=email
- Microsoft is bringing its Bing ChatGPT AI to Edge. 7 Febbraio 2023. The Verge.
- https://www.theverge.com/2023/2/7/23587454/microsoft-bing-edge-chatgpt-ai
- Meta’s Artificial Intelligence Is Learning to Chat. 7 Febbraio 2023. The New York Times.
- https://www.nytimes.com/2023/02/07/technology/meta-artificial-intelligence-chatgpt.html
- Driven by ChatGPT, Microsoft, Google debut next generation of search. 8 Febbraio 2023. Insider Intelligence.
- https://www.insiderintelligence.com/content/driven-by-chatgpt-microsoft-google-debut-next-generation-of-search
- Microsoft’s AI ChatGPT Is Making Bing Smarter. 7 Febbraio 2023. The New York Times.
- https://www.nytimes.com/2023/02/07/technology/microsoft-ai-chatgpt-bing.html
- Who Owns the Generative AI Platform? 19 Gennaio 2023. a16z. https://a16z.com/2023/01/19/who-owns-the-generative-ai-platform/
- EV #409: The Future of AI. 6 Febbraio 2023. Exponential View. https://www.exponentialview.co/p/ev-409?utm_source=post-email-title&publication_id=2252&post_id=102245250&isFreemail=true&utm_medium=email
- A survey on the carbon footprint of artificial intelligence. 1 Febbraio 2023. ScienceDirect. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666389921001884?via%3Dihub
- Impronta di carbonio e intelligenza artificiale. 8 Febbraio 2023. Tech4Future. https://tech4future.info/impronta-di-carbonio-intelligenza-artificiale/
