La rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale (AI) sta cambiando il modo in cui comunichiamo lavoriamo e risolviamo problemi. Tra le tecnologie più promettenti troviamo i large language models (LLM), sistemi avanzati di elaborazione del linguaggio umano, l’ultima frontiera dell’informatica.
A breve scoprirai cosa sono i large language models e perché giocano un ruolo chiave per la competitività del Vecchio Continente.
Indice dei contenuti
Cosa s’intende con l’acronimo LLM?
I large language models sono modelli AI ideati per comprendere e generare il linguaggio naturale. Si basano su algoritmi di machine learning (ML) che, utilizzando grandi quantità di dati (big data), apprendono le strutture delle frasi, i significati delle parole e il modo di comunicare di una comunità linguistica.
Caratteristiche LLM
Le caratteristiche principali dei large language models sono:
- la capacità predittiva: anticipano cioè parole o frasi in base al contesto;
- l’adattabilità: abbracciano vari ambiti dello scibile umano, come la ricerca o il customer care;
- il machine learning: migliorano di pari passo al loro utilizzo;
- l’impiego delle reti neurali profonde per rispondere alle domande più disparate.
Un esempio è il Trova Bandi GPT, un’AI che utilizza l’ultimo modello predittivo di OpenAI, realizzata dalla nota società di consulenza direzionale JO Consulting, che aiuta chi è alla ricerca di bandi a trovarli. Più concretamente: trova il finanziamento (talvolta a fondo perduto) più adatto alla tua idea progettuale.
Cos’è il machine learning?
Il machine learning – ne abbiamo già parlato in un altro articolo – è un ramo dell’AI che permette ai calcolatori di apprendere dai dati per migliorare le proprie performance. In altri termini, le macchine diventano più “intelligenti” man mano che le si utilizzano.
Gli elementi chiave del machine learning sono:
- gli algoritmi di auto-apprendimento: probabilmente, è l’elemento che più di tutti permette ai computer di apprendere dai dati in modo autonomo. Questi si suddividono in:
- supervisionati (cioè guidati da esempi);
- non supervisionati (ovvero in grado di scoprire schemi nascosti in modo autonomo);
- a rinforzo (imparano dagli errori).
- i dati di addestramento: rappresentano il “carburante” dei large language models. Forniscono informazioni base per i modelli di apprendimento;
- le applicazioni: come, ad esempio, il riconoscimento vocale, la computer vision, l’analisi predittiva, l’health robotics e molto, molto altro.
Il machine learning rappresenta il cuore degli LLM. Grazie alla capacità di “comprendere” il linguaggio naturale i large language models riescono a migliorare le loro performance, avvicinandosi sempre di più al nostro modo di comunicare.
Large language models: vantaggi e sfide future
I large language models vanno però maneggiati con cura poiché, come ogni tecnologia, presentano dei vantaggi, ma comportano anche delle sfide.
Vantaggi
- rendono possibile l’automazione di processi complessi, come la generazione di testi, l’analisi dei dati e la traduzione linguistica;
- danno accesso alle informazioni, rendendo più semplice trovarle;
- sono versatili cioè fruibili in più ambiti, come la robotica, il customer care e l’app development;
- sono la più alta espressione d’innovazione tecnologica, favorendo l’empowerment di PMI e centri di ricerca (come il nostro).
Sfide
- la richiesta di risorse: l’addestramento dei large language models richiederà enormi quantità di dati e hardware dedicato, che inevitabilmente andrà ad impattare sull’ecosostenibilità;
- i bias: i modelli, purtroppo, ereditano i pregiudizi contenuti all’interno dei cluster di dati, diffondendo errori o, peggio, discriminazioni;
- l’accessibilità: lo sviluppo dei large language models, il più delle volte, è dominato dai big player mondiali che rendono difficile l’accesso alle realtà più piccole ed emergenti;
- la dipendenza: un uso spregiudicato dei large language models potrebbe condurci a una riduzione delle capacità umane in alcuni compiti.
I large language models e la questione della privacy
Se da un lato gli LLM apportano un grande valore aggiunto al mondo della ricerca, dall’altro danno adito a grandi interrogativi sulla conformità alle normative vigenti in materia di privacy.
Tra i temi all’ordine del giorno troviamo:
- le modalità con cui vengono utilizzati i dati personali: i modelli linguistici evoluti apprendono da enormi database contenenti, spesso, dati sensibili raccolti senza il consenso dell’utente;
- il rischio di violazioni: se non regolamentati adeguatamente, i large language models espongono le informazioni al rischio di violazioni, durante la fase generativa;
- la conformità alle normative vigenti: con leggi quali il GDPR in Europa i modelli devono adeguarsi agli standard previsti per la protezione dei dati personali.
Il futuro degli LLM in Europa
L’Europa gioca in prima linea nello sviluppo dei large language models, riconoscendone il potenziale innovativo. Con programmi per la ricerca e il benessere economico-finanziario dei propri cittadini, l’Unione Europea è favorevole all’impiego dell’intelligenza artificiale per lo svolgimento delle attività umane.
Ecco alcuni esempi che lo confermano:
- Horizon Europe, il programma quadro per la ricerca e l’innovazione, ha stanziato ingenti somme per lo sviluppo di nuove tecnologie AI-based;
- la Commissione Europea lancia di continuo iniziative rivolte a start-up e PMI innovative per l’adozione di sistemi AI affidabili in linea con i valori europei;
- l’UE promuove large language models che riflettano le diversità culturali e linguistiche dei Paesi UE, garantendo dunque il rispetto del GDPR.
Grazie ai suddetti sforzi e con un approccio responsabile, l’Europa mira a divenire leader globale della ricerca sull’intelligenza artificiale.
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