chtgpt

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Dicevo proprio due note tecniche il microfono vicino perché ci sono le persone collegate in streaming se no non sentono e poi il gira slide le slide se vuoi guardare sono lì oppure le persone sono dietro ok Oppure se vuoi mettere in piedi L'importante è che sta in questo spazio va bene ci sei possiamo partire Allora questo ve lo lascio a voi poi il prossimo è Federico ok No metti su

Ok Va beh allora a questo punto partiamo e incomincia a raccontarci dell'intelligenza dell'intelligenza artificiale e quale impatto può generare sulla società Ok allora Scusate il ritardo è stato possibile Un po' di problemi personali in questi giorni ma siamo riusciti a gestirli Allora l'impatto su dell'intelligenza artificiale nella società E innanzitutto è un impatto che noi vediamo tutti i giorni ma ho preso un libro a casa che

Che ho la filosofia degli automi un libro Bellissimo del 72 che ogni informatico dovrebbe avere sul comodino questo libro di nel 72 c'è Shannon Cioè ci sono articoli di Shannon di Touring e non dice non vi immaginate Quante intelligenze artificiali c'è oggi nella società e lo dice nel 72 e fa degli esempi Non so i meccanismi sono un po' di elettronica e però i meccanismi delle ferrovie che cercano di evitare gli

Errori umani i meccanismi Nella medicina per evitare errori umani per aiutare i medici già fare delle diagnosi questo nel 72 questo per farvi capire che l'intelligenza artificiale è presente nella società e se vogliamo forse ancora in una fase in cui ebbed nei prodotti Cioè è all'interno di prodotti non si vede magari forse con un'interfaccia come è successo in questi giorni con chat GTT che conosciamo tutti dove finalmente abbiamo avuto un chatbot una

Chat che migliora con cui ci siamo trovati a parlare in maniera veramente con un piacere nelle fare domande vedere risposte detto questo cercherò di dire cosa che non trovate sui video YouTube qualcosa basato sull'esperienza io vedo l'intelligenza artificiale crescere man mano noi le diamo fiducia può sembrare una frase fatta ma vale

Anche nelle aziende Cioè non pensiate che sia così banale introdurre dei modelli di interniligenza artificiale nelle aziende laddove Questo vuol dire che bisogna fidarsi di questi nuovi modelli che introduciamo fiducia la definisco Come deve essere utile deve essere affidabile e deve essere sicuro pensate fiducia pensate alla banca La banca di fatto vende fiducia no quindi utile deve essere affidabile c'è quando ti serve e deve essere sicura

Nell'ambito dell'intelligenza artificiale utile ovviamente Deve Deve fare qualcosa che ci serve banalmente di medico deve formarmi fornirmi delle diagnosi che siano corrette che siano utili affidabile deve essere disponibile sempre immaginate un sistema di guida automatica non può avere momenti in cui la CPU al 100%. e o cresce di sistema E vabbè mentre in curva è andata al 100%,

Ma poi riprende No perché lì va male quindi è fondamentale che sia continua e robusta nel nell'errogare servizi Sicura sicuramente importante per noi perché perché ci sono degli aspetti che la fiducia si basa molto sulla sicurezza Quindi banalmente il tema della privacy Voi sapete che tramite correlazione di dati è possibile individuare la persona anche senza conoscerla Quindi a un certo punto non mi interessa neanche sapere chi sei che sei Stefano Priola mi

Interessa sapere che tu sei una persona che hai dei bisogni hai delle debolezze che posso utilizzare per i miei intenti che possono essere buoni o cattivi capite che questo spaventa molto e questo è un tema che vedremo sulla regolamentazione che un altro degli aspetti importanti per l'adozione dell'intelligenza artificiale ovviamente Tutto parte dal fatto di essere utili quindi di fornire qualcosa

Che serve alla persona immaginate i chatbot nelle pagine quelli in basso a destra che ogni tanto compaiono che è l'unica cosa che vorreste fare è trovare la x per chiuderli No invece oggi quando parlate concetti cbd dice no Cavoli è utile cioè io ho fatto delle cose delle domande bellissime che e quindi questo è un po' la base della della fiducia andiamo avanti sul tema iniziamo con con le slide riprendo un tema caro sempre gli

Informatici che il loop cibernetico che è un po' la caratteristica di un sistema che si auto regolamento è nato sulle macchine ma in realtà si applica anche alle persone c'è un sistema che apprende agendo con interagendo vedendo i feedback che gli arrivano dalle azioni che ha fatto imparando dai feedback e migliorando che un po' anche il nostro metodo con cui Noi cresciamo apprendiamo perché infatti si applica molto anche le

Neuroscienze vedete che c'è una fase di controller che poi se volete il cervello una fase di azione e di interazione che potrebbe essere le braccia quando le interagiamo e poi c'è una fase di sensore che quella in cui Noi raccogliamo il feedback quindi c'è una retroazione Noi raccogliamo il feedback di quello che abbiamo fatto Ecco perché lo dico questo aspetto in questo esempio facciamo un esempio no dell'intelligenza

Artificiale in una sala operatoria per esempio il sensore ormai sono tutti meccanizzati Cioè voi entrate avete tutta l'infrastrutture di nostra operatori Avete tutti i monitor che forniscono informazioni il cervello il cervello può essere sia una persona che un automa di intelligenza artificiale cioè quello che decide bisogna spostare il bisturi in quel posto questo è un uomo a deciderlo può essere

La macchina o possono essere insieme l'azione può essere di nuovo di non fosse non si vede un robot che poi effettivamente fa il taglio Oppure può essere di non una persona Ecco perché lo porto come esempio perché fa vedere proprio che in un loop di un sistema si è creato una fiducia dell'uomo il medico non parte dal presupposto No non mi fido del monitor voglio fare di testa mia e allo stesso tempo nel momento in cui c'è un controllore molto preciso che ti dice

Guarda il tumore è lì il medico si fida ovviamente fa un suo controllo e procede a fare l'azione quindi si è creata questa fiducia di cui parlavo prima che è quella che crea poi un circolo virtuoso che fa aumentare sempre di più la il nostro interesse ad adottare l'intelligenza artificiale nella nostra società portato altri esempi la guida autonoma è un esempio estremo da guida autonoma e fatto tutto dalla macchina ci sarebbero

Molti aspetti sulla responsabilità civile ma non entro su questo tema però è molto importante pensare che il cervello l'azionamento immaginate il trasduttori che che operano e tutto all'interno della macchina e lo stesso raccolta di feedback di quello che sta avvenendo tutti i sensori sparsi sulle macchine e ce n'era uno all'inizio Spero che ci sia Ecco era quello che mi interessava di più l'erogazione del credito perché

Volevo portare un esempio bancario Ecco Guardate questo per esempio in questo esempio l'erogazione del credito quindi valutare il merito creditizio di un cliente Oggi la raccolta dei dati viene fatto dalla macchina viene fatto anche un scoring del cliente e poi c'è l'uomo alla fine perché perché abbiamo ancora deciso che sia l'uomo a gestire la relazione persone con il cliente finale capite che quando abbiamo introdotto questo sistema ve lo porto proprio Come

L'esempio di fiducia nell'intelligenza artificiale Il problema era convincere le persone che il sistema era affidabile ed era utile laddove Questo è un sistema probabilmente ve ne parlerà Federico che fa predizione del futuro cioè dice il rischio di default di un cliente a tre settimane tipo minority report per intenderci Quindi quando l'operatore di succursale si trova poi a dover chiamare al cliente per dire Guarda che stai andando il default il cliente non è

Ancora in default e quindi bisogna spiegarglielo e qui quindi tutto questo ho portato ancora un ultimo esempio il Digital Twin che a me piace moltissimo come come esempio c'è la copia digitale di un di un oggetto oppure di un attore del sistema Quindi a me piace molto nel nell'enfasi della copia digitale di un uomo laddove la macchina studia il comportamento di un uomo e arriva a sostituirlo Quando l'uomo si mette in stand by per esempio

Iniziato a riposarmi stacco un attimo su un certo tipo di attività in cui è molto semplice lascio proseguire il mio Digital Twin a rispondere al mio posto a interagire al mio posto perché per me mi conosce molto bene È su un certo tipo di risposte in grado di farlo al mio posto Ovviamente non sto parlando di fantascienza perché stiamo parlando di apprendere dalle mie parti che io do al sistema Ecco quindi affrontato questo tema della

Fiducia che un tema importante c'è un tema normativo che abbiamo accennato molto importante noi in Europa spesso che siamo all'avanguardia sulla normativa abbiamo anche addirittura già una normativa sull'intelligenza artificiale che in draft abbiamo normative in draft sulla blockchain l'amicar abbiamo tutta una serie di normative e siamo unici al mondo su questo tipo ovviamente fare concorrenza con altri Stati che operano

Dei regolamentati e più difficile però questo aiuta di nuovo ad acquisire fiducia e più acquisiamo fiducia vuol dire nel nelle Ajax si parla di consapevolezza per il cliente che sta interagendo con una macchina perché sapete che se la macchina dietro magari non lo sai pensi che ci sia un uomo invece c'è una macchina quindi saperlo fairness significa sapere che quell'algoritmo non ha è stato fatto bene

L'intelligenza artificiale è oggettiva se ci sono zone ricche di un paese e si chiede dov'è che devo investire è facile che ti dirà investiti Però allora ci vuole un'azione magari a posteriore a Valle politica di dire No ma magari andiamo anche da un'altra parte perché dice Enrico Ecco però è importante sapere che c'è questa capacità di descrivere quello che sta facendo l'intelligenza artificiale Quindi anche le spline ability che di nuovo da

Fiducia e questa fiducia di nuovo genera un circolo virtuoso sull'adozione concludo Come vedo il futuro premesso non sono un futurologo ma quello che dico se non ci credo molto Io credo molto il fatto che l'intelligenza artificiale arricchisce l'uomo rimane il centro l'intelligenza artificiale è un corredo che lo arricchisce questo implica che l'uomo deve avere delle competenze di base cioè non puoi basarti il tuo lavoro

Tutta la tua vita ne parlerò dopo Nella seconda domanda sull'intelligenza artificiale sul machine Learning perché svuotando l'uomo diventi innanzitutto uguale a tutti gli altri che hanno gli stessi strumenti che hai tu non sei più differenziante ma poi perdi anche proprio la capacità di fare domande la capite che è una delle cose più belle che si può avere Scusate No grazie mille Grazie Stefano sei stato molto chiaro nel tuo ok Federico A questo punto ci

Parli tu dei Trend che sta portando avanti Ok portando avanti l'intelligenza artificiale ho aggiunto quelli del grafico mancavano Nel senso che il nostro lavoro è proprio quello di analizzare dati e produrre grafici e applicare diciamo l'intelligenza artificiale nei vari nei vari processi questi grafici in particolare li ho presi dal

Dalle Index report che è un report prodotto dalla Stanford University che che racconta diciamo un po' come come sta andando tra virgolette il mondo dell'intelligenza artificiale giusto due Trend Ok si vede anche il laser in alto a sinistra potete vedere il Trend dei brevetti depositati anno per anno come vedete è una crescita esponenziale così come le pubblicazioni

In ambito intelligenza artificiale E questo va anche di pari passo con le le librerie su github che hanno ottenuto delle stelline quindi dei like diciamo all'interno della community in basso a destra invece si vede un report che suddivide per area geografica le pubblicazioni e qui si vede un trend chiaro Dove dove l'Asia sta prendendo sempre più piede in particolare Cina e Singapore stanno

Diciamo mangiando quello che che d'Europa aveva come vantaggio fino a pochi anni fa andando avanti sempre nel nel Index è possibile diciamo trovare per alcuni Task alcune alcuni report che indicano lo stato dell'arte e la cosa interessante è per esempio che esiste una linea orizzontale dove è possibile vedere la capacità dell'uomo di svolgere quel Task per

Esempio in alto a sinistra si parla di classificazione delle immagini quindi vista un'immagine capire di cosa si tratta Ecco si vede che già dal 2017 le macchine Funzionano molto meglio dell'uomo arrivando oggi a performance del 99% quindi di fatto sono infallibili e stesso discorso sul mondo degli scacchi ci sono ci sono algoritmi che hanno degli Score molto più elevati del miglior giocatore umano e

Ci sono altri Task quindi altri compiti che la macchina sa svolgere Quasi come l'uomo quindi i Trend si evidenziano in questo report andando a identificare diciamo quelle aree in cui la macchina sta quasi per funzionare diciamo come l'uomo se non meglio e un esempio è il diesel questionarsey dove dando due immagini a un una macchina e una domanda testuale la macchina risponde Sì o no su ognuna delle immagini Questo è uno dei Task

Dove l'uomo fa bene al 80% e la macchina oggi al 79 quindi andando avanti un altro tema che volevo toccare è la community Nel senso che questi modelli Queste tecniche sono estremamente complesse Ma negli ultimi tempi C'è molto disponibile di Prea addestrato di fatto da altri può essere utilizzato o adattato per le proprie esigenze un esempio è al Game Face dove esistono

Migliaia di modelli preadestrati su diverse tematiche e possono essere utilizzati da chiunque ho parlato di modelli in realtà ci sono anche dati uno delle una delle cose complicate diciamo è ottenere i dati anche quindi potete trovare su questi su queste Community anche molti dataset utilizzabili per il training dei dei modelli alcuni esempi ancora

Vado un po' in ordine sparso su questa slide se andiamo su Task molto molto complessi come possono essere le elaborazione delle immagini o del testo Come faccio a GPT ci scontriamo molto spesso con le reti neurali o con le reti demoraligenerative volevo darvi giusto due parole di come funzionano queste Queste tecniche con un esempio in basso a sinistra dove vi porto un metodo forse quello più

Semplice per utilizzare delle reti neurali generative che è quello di addestrare un generatore assieme nell'esempio che c'è qua sempre in un contesto bancario per esempio se la banca produce delle banconote reali il Il falsario è la nostra rete generativa che ha come compito Quello di produrre le migliori le migliori banconote false possibili e Esiste un un detective che che decide se

Una banconota è vera oppure falsa Ecco addestrato assieme Il falsario e il detective sia la possibilità di dire di avere diciamo una rete una un falsario molto bravo perché è in grado di fare delle banconote molto simili a quelle reali E questa Appunto è la nostra rete generativa che poi scartando la parte detective Può essere utilizzata come ulteriore generatore di dati questo lo

Vedete applicato in tante realtà dalla da quella in basso a destra dove appunto esiste una gomma magica Diciamo che è stata integrata anche negli ultimi Google pixel nella camera di Google appunto dove selezionando degli oggetti in una fotografia è possibile cancellarli poi vi lascio il link al sito che è molto carino ma questo funziona

Con un approccio Appunto generativo quindi vengono scontornati gli oggetti da rimuovere e viene generato lo sfondo simile a quello a quello un altro un altro esempio sono i dati i dati sintetici i quali abbiamo abbiamo anche lavorato dove partendo da una rete generativa è possibile è possibile generare dei dati che sono molto simili a quelli reali ma non sono reali quindi non hanno problemi

Di privacy oppure ci permettono di arricchire dei dataset Reali con dei dati finiti vado velocissimamente sulle prossime slide poi ricordo che poi le slide e tutti i vari link che stai dando le avrete Vado sulle prossime slide perché quando si parla di Deep Learning si parla anche di language Model visto che sono un po' il tema

Della serata si parla di GPT 3 che è uno dei Padri diciamo GPT e qui ve ne parleranno dopo in modo approfondito gli altri relatori e un altro Trend che vi porto sono le reti neurali applicate ai graffi un grafo è un insieme di vertici e Archi quindi identifica le connessioni che ci possono essere fra potenziale clienti possono essere qualunque cosa e le connessioni identificano un modo diverso di

Rappresentare il dato su questa rappresentazione del dato stanno prendendo sempre più piede del reti neurali ad hoc su questo tipo di lato tema della performance che ha già anticipato Stefano In realtà lo tocco velocemente nel senso che qui i temi sono sono due principalmente da un lato l'experinability quindi i modelli non devono essere delle blackbox e dal punto di vista machine Learning ci sono

Tecniche sempre più avanzate per andare a capire fra virgolette il perché un certo modello da una certa risposta come vedete nella destra un classificatore di immagini può può dirci Quali sono i pixel dell'immagine che più influenzano la sua scelta e il secondo tema è la fermes come anticipava Stefano nel senso che è possibile addestrare i modelli in modo che non

Siano discriminatori secondo certi attributi per esempio concedere il credito allo stesso modo a Uomini e Donne qua ok Dicevo grazie mille grazie Federico e ti ha spoilerato la prima la prima slide ma ti ha dato anche un assist perché perché iniziamo a parlare di uno dei temi che sono stati toccati appunto chat GPT quindi dici a cosa può essere utile ma non

Domani oggi voi non avete idea dell'ansia di stare in mezzo a tutti ingegneri e sviluppatori tutti e l'ansia clamorosa no Io diciamo che nella vita occupandomi di scrivere e se avete visto le slide prima una dei dati che mi piacevano di più è che ad oggi sui modelli presenti in tema di intelligenza artificiale la classificazione dei testi è quella che è un ordine di grandezza Superiore

Rispetto a tutti gli altri ma d'altronde è da un po' che si prova a fare si insegna le macchine a capire il linguaggio dell'uomo è a riportarlo quando è uscita già GPT 3 e ho detto Oh cavolo Io ho un grande problema Devo scrivere spesso devo fargli i riassunti spesso mi richiedono pure in lingue differenti rispetto a quella da cui si parte tutto questo vuol dire sostanzialmente perdere una valangate di tempo allora prima già

Tanti anni fa i progetti Quando erano in ambito europeo si usava Google Translator le prime versioni non vi dico cosa saltava fuori cioè voi prendete questo testo lo traducevate in italiano e il top era quando i francesi scrivevano in inglese lo davano a noi italiani finita cioè realmente fatica a comprendere quello che veniva fuori nelle traduzioni Oggi c'è di perché è uno dei traduttori che in assoluto lavora meglio 5.000

Glossari differenti a seconda della tipologia tutto bellissimo È sempre un come dire caricare dei documenti fare l'analisi da un punto di vista puramente della traduzione prenderlo ridurlo per darci del tempo fare il riassunto che allora qui stiamo Questo è un progetto vero stiamo facendo in questi giorni avevo bisogno di tirar via un po' di informazioni di un consorzio forestale su cui stiamo lavorando in più lo volevano in inglese gli ho detto

Ascoltami fai in favore Buongiorno questo è un classificatore e è un po' paraculo e allora io mi adatto alla situazione quindi sempre buongiorno Grazie sei molto gentile Arrivederci Allora gli ho chiesto semplicemente se poteva farmi un riassunto per punti del testo e presentarmelo in inglese ora una cosa che chi ha provato già GPT avrà notato è che devi essere molto preciso nella domanda Cioè tu Devi chiedergli esattamente che cosa vuoi qua non sono

Stato evidentemente molto preciso perché di questo benedetto cosa lui sostanzialmente mi ha fatto solo la traduzione in inglese Al primo tentativo è ci ha messo 45 secondi a scriverli non è più nemmeno boh ho visto che era in inglese allora io insomma visto che sono un po' testato Più che altro avevo bisogno l'ho detto ascolta Puoi riassumere per punti certo fatto 7 punti

Io ho controllati dopo Se volete li Ricontrollate anche voi era abbastanza è stato abbastanza preciso ho messo le cose che doveva mettere il limite dei caratteri è sempre questi 700-800 caratteri Massimo che in questo momento puoi gestire non è un grosso problema gli do 8.000 caratteri alla volta e ho risolto tutti i problemi della mia vita come vi dicevo è un po' paraculo Infatti abbiamo finito Grazie molto utile prego

Sono sempre a tua disposizione per aiutarti non esitare a chiedere sto chiedendo come non mai in questo periodo Ma la cosa veramente interessante è che per la prima volta ci troviamo di fronte a un classificatore che scrive benissimo in italiano ma proprio bene e visto che gli studenti ne vedo passare siamo abbondantemente oltre il 50% di scrivono peggio e la parte che è comunque noi dobbiamo continuare a

Immaginare che va trattata ancora oggi quando comunque trattiamo dei testi è che perché prima mi è piaciuta molto il discorso della fiducia Ecco intanto non ci dobbiamo ancora fidare repressamente di questa macchina perché in questo momento non essendo connessa in rete credo che l'abbiate letto è ferma al 2021 no quindi c'era qualcuno diceva non sa che la regina d'Inghilterra non c'è più è morta nel 22 basterebbe leggere

Noi ci fermiamo al 2021 e non può fare molti confronti con ricerche in rete perché gli hanno caricato un po' di materiale e fine Invece quando il materiale delle lo carichi tu e quindi sei sicuro no scritto io sono sicuro i dati li ho presi sono affidabili e gli chiedi di fare un lavoro e in questo caso sul testo e lo fa in maniera spettacolare e non c'è niente da dire E la cosa bella è che se qualcosa non ti piace te lo scrivi ci guarda questa

Parte qua non mi piace tanto per favore me lo puoi cambiare e te la cambio ora in termini di evoluzione del lavoro di un essere umano oggi significa che per fare quella roba lì io ci ho messo tre minuti se avessi dovuto farla io minimo ci perdevo mezz'ora 40 minuti un'ora voi avete idea della capacità di produzione di testi secondo quelle che sono le caratteristiche che ti servono io ho

Bisogno di 7-800 caratteri per metterli in un maledetto box di quelli della comunità europea dove se vai oltre a 801 ti blocca tutto ok È un classico perché poi li fanno così Allora significa velocizzare in maniera come dire come mai Si era visto fino ad oggi il lavoro di chi deve produrre qualcosa che spesso ha a che fare in questo momento con l'ambito della creatività già GPT toglierà lavoro a No non sono

Così preoccupato neanche nei prossimi anni certo una curiosità folle nel vedere quando arriveremo al punto in cui io le parlerò o parlerò alla macchina questa mi risponderà a produrre testi farà vedere immagini farà perché quello sarà un'evoluzione stellare Ok ma già oggi se voi pensate semplicemente al lavoro di dover produrre qualcosa che abbia un'ottima qualità da un punto di vista linguistico semantico è ottimo no e soprattutto di averlo in pochissimo

Tempo capite che in termini di aumento della produttività stiamo parlando di una rivoluzione già adesso la parte che mi lascia sempre invece molto come dire che mi dà un po' di ansia nel gestire cioè nel rapportarmi con questa intelligenza artificiale che stanno crescendo posso dire che si stanno evolvendo in questo momento Quindi tutta la parte di addestramento che è gratuitamente gli stiamo facendo noi dovrebbe essere retribuita in

Qualche modo perché ci dovrebbero pagare l'uso gratis Hai ragione Esatto Sì sì lo schiaccio sempre perché gli dico che mi è piaciuto quello che ha fatto eh cioè scusa sei gentile anche noi guarda paracula lei paraculo io Sei proprio pari pari proprio gli psicologi dovrebbero a specchio proprio no in questo contesto quello che mi lascia sempre un pochettino mi metto un po' d'ansia è quanto ci metterò io affidarmi

Completamente della macchina non fare più il controllo Perché nel momento in cui sono io vabbè Alla peggio stiamo parlando che scriverò una mezza boiata su un documento ci passi sopra e magari non vinciamo un bando scriviamo qualcosa che non va tanto bene in un business plan Come si diceva prima quando cominciamo a parlare di guida autonoma di interventi in camera operatoria di diagnosi Ecco qui stiamo andando invece su un tema che

È molto più complesso io e poi mi fermo e parliamo della Formazione dopo che è un altro tema abbastanza complesso io mi ricordo che uno delle prime volte che ho visto all'opera un processo di Machine Learning legato in quel caso lì alla visione automatica Quindi dico la macchina di guardare un qualcosa di seguire l'evoluzione di quel qualcosa nel tempo di trarne delle conclusioni era su un processo di analisi di cioè di

Individuazione di particelle all'interno di flussi simulati tirato anch'io la botta adesso semplicemente veniva fatto vedere un video la macchina sceglieva andava di indicare delle particolari punti all'interno del video ne controllava le dimensioni e alla fine ti diceva se quella particella fosse o meno un tumore lavoro che fanno i biologici il biologo sbaglia mediamente 13 14 volte su 100

Stanchezza sbagliato sono 14 ore che faccio analisi la macchina sbagliava ai tempi il 3% delle volte ma al massimo erano falsi positivi non sbagliava sui falsi negativi ora quella macchina sta già girando al centro ricerche oncologiche di Aviano Continua a lavorare benissimo che ma l'addestramento è stato infinito e deve arrivare ad avere un grado di fiducia molto alto tu medico per fidarti di quella macchina lì ecco

Mentre su questi servizi io immagino che i controlli saranno infiniti ridondanti su quello che vi ho presentato adesso cioè per favore scrivimi un testo i controlli Grazie che me l'hai scritto già nelle università americane visto che sta roba qui è stata uscita prima in America nel resto del mondo faceva già le tesine Ok di metà corso con cia GPT Il problema è che non leggevano e quindi veniva fuori delle robe e dici Non può essere cioè non Guarda questa roba qui

Non esiste cioè perché la macchina in questo momento tende un po' ogni tanto quando non sa in vento Allora il vero problema che ho io è che abbiamo noi utenti normali non questi a fianco vedono invece sanno anche come funziona nel vero senso della parola è che noi probabilmente ci metteremo molto poco a fidarci di quello che farà la macchina e quel famoso controllo che ci vuole ancora e ci vorrà nei prossimi anni di dei contenuti di ciò che è prodotto che

Stai facendo uscire Ecco Quella è una fase che credo Insomma comporterà parecchi rischi prima che si arrivi ad avere una qualità del lavoro che non sia solo ottima dal punto di vista della scrittura ma affidabile e sono curioso di vedere quanto ci mettiamo vero perché adesso e finisco ci ha GPT 3 dicono è una moneta da un dollaro la 4 dicono un Hula Hoop e la 4 esiste già come dimensioni e potenziale quindi

Credo ci sarà veramente da divertirsi Grazie Grazie Davide ci hai portato a quello che è un po' lo strumento No da che analizzavamo analizzeremo questa sera Anch'io non nego lo uso perché quando hai il foglio bianco gli chiede delle cose si fa risparmiare mezz'ora di tempo per incominciare a scriverlo Allora a questo punto diamo la parola a Federico che ci spieghi un po' quelli che sono i possibili utilizzi in azienda di un

Software come chat GPT Buonasera a tutti io mi occupo di applicazione forte microfono vicino Scusatemi arrivo dal mondo della consulenza quindi mi occupo di capire come utilizzare le nuove tecnologie in ambito diciamo così produttivo e vi ho portato questa slide che è di Garner ed è del 2022 mi sembra che sia da qualche parte scritto che sia addirittura di luglio 2022 Come si legge questa curva

A destra vedete il Plateau della produttività Quindi quando le tecnologie sono Lasciatemi dire introduzione quindi le Potete utilizzare per qualcosa che ha un valore per la società un valore economico Siete disposti a pagare per quel servizio fa parte delle network language Processing enelp e guardate dov'è lì sotto in leggenda dice cinque a dieci anni per arrivare in produzione

Secondo voi Qual è la vostra sensazione 5-10 anni l'avete provato per me è molto meno e questo si riallaccia a quel grafico esponenziale dell'utilizzo delle i in produzione che ha fatto vedere lui prima anche se in termini un po' diversi quanto sta accelerando e per si parla tanto di openhai ma non esiste solo openhai esiste stabiliti ahi che fanno modelli simili e la E lì li vogliono rilasciare Open Source Quindi ognuno

Potrà diciamo scaricarsi il modello crearsi il suo modello di artificiali intelligence E questo sarà un abilitatore o un acceleratore incredibile per il settore vediamo la slot Dopo volevo spiegarvi velocemente in termini molto semplicistici quindi Scusatemi quello che è già GPT e per farlo l'ho fatto in un modo un po' innovativo ho chiesto Ciao GPT Che cos'è c'è

E dopo ci sarà una slide Dove potrete scaricare un QR Code in quel QR Code ci sono due link un link è a un corso che è stato creato da me Io non sono una persona che è in grado di fare video ma l'ho fatto con Ciacci PT chiedendogli a ciag GPT Che cos'è chagpt Poi gli ho chiesto Mi riscrivi un corso su chargipt lui mi ha scritto la struttura del corso Poi gli ho scritto Mi scrivi il capitolo 1 del corso e lui mi ha scritto il capitolo 1 del corso e poi ho preso

Un'altra applicazione perché ovviamente ci sono vari colti che ci abilitano di fare a fare cose che non saremmo stati capaci a livello personale come ho detto io non sono in grado di fare video si chiama sintesi ha creato un avatar che ha le sembianze completamente umane ma lo potete vedere perché l'ho messo su YouTube e mi ha tradotto Scusate ho saltato un

Passaggio ho chiesto anche a certi tipi di tradurlo in italiano e ha prodotto un video nel quale ho inserito anche delle immagini generate dalle i quindi alle Iaio ho dato un tema E lui ha generato delle immagini che fanno da background questo processo è durato tre ore con una persona che non ha ottimizzata quella che si dice la pipeline di produzione cioè i pistacchi devono essere fatti per arrivare a produrre una cosa del genere un corso vi assicuro

Anche i miei colleghi Qui hanno fatto corsi non ci Nessuno ci può impiegare tre ore per fare un corso un corso che è durato circa 10 minuti quindi diciamo se devo fare una critica quello che è uscito non è così approfondito come vorremmo però i concetti base ci sono questo solo per riallacciarmi a quello che dice vi dirà poi dopo riguardo alle education immaginate che impatto ha calcolate che si arriverà a un punto in

Cui la generazione sarà in tempo reale già si parla di generazione da testo a video immaginate di costruire un film scrivete la sceneggiatura schiacciate un tasto e il film è online si arriverà a questo punto In ogni caso volevo dirvi Scusate ho un po' divagato quello che ci ha detto di se stesso ha detto che un modello di linguaggio avanzato creato da openhai in grado di generare risposte simili a

Quelle umane quindi le risposte simili a quelle umane non sono sempre Lasciatemi dire deterministiche ma sono probabilistiche una persona non vi risponderà mai nella stessa maniera due volte e così faccio già GPT è una persona può fare anche errori quando vi risponde e così fa che Quindi se la nostra aspettativa è che risponde sempre esattamente non sarà mai così perché sennò va a inficiare quello che è il

Pate di Learning il Pati di Learning vuol dire io ti dico una cosa ho sbagliato tutto Non correggi anche come nasce la nostra Insomma formazione o educazione è esattamente nello stesso modo che cos'è discriminante tra un modello linguistico e l'altro è un discriminante forte è la base dati sul quale è stato creato cioè Ciacci PT e c'ha GPT ha avuto questo successo anche in base a come hanno scelto i dati

E come hanno inserito l'uomo nel correggere quando quello che veniva generato in base a questi dati era sbagliato quindi è molto importante quando noi ci approcciamo a un modello di linguaggio geozzato come quello di ciarcipt capire da dove sono stati presi dati e lo vedete da lì è stato fatto un crawl da web è stato fatto Sono stati presi dei diciamo contenitori di libri è stata

Presa Wikipedia e sono stati presi dei link da reti con diversi pesi e questi dati sono stati dati in pasto a quella che vedete a sinistra che è una rete neurale Questa è imparato in base a questi dati Ok se avete un attimo di tempo potete inquadrare questo QR Code troverete questa mappa e troverete il video che ho realizzato per voi cioè non ho realizzato Io in realtà io ho fatto solo

Da operatore perché la realizzazione Intanto vi introduco quella che è a sinistra Siccome io sono uno di quei puntini nel senso siamo in tanti che utilizziamo GPT come abilitatore per permetterci di creare degli use case che poi andranno in produzione Io ho cercato di aggregare tutti quelli che sono gli oschieri di produzione in modo da farvi capire quello che poi l'impatto sul vostro lavoro sui vostri

Interessi sui vostri hobby E queste sono macro aree nelle quali la Genertel basata sui modelli di openhai e altri simili tipo stabiliti ci sono in questo momento quindi uno si Immagina c'è solo c'è GPT è una dimostrazione è un dimostratore tecnologico che ha Lasciatemi dire risvegliato le potenzialità di questi modelli e ha creato quell'interesse nel General Public che ci consente Poi di ottenere

Investimenti e portare avanti l'evoluzione di questa applicazione quindi ci sono applicazioni su sense and marketing ecommerce of the Learning conversational artificiali intelligence writing officetivity Mater persone gaming altri e creatività giusto per portarvi dei numeri le aree sulle quali In questo momento ci sono più applicazioni è quella centrale nell'aiutarci a scrivere ovviamente perché è un modello che è molto

Addestrato per gestire il linguaggio Il secondo è lo sviluppo software non c'è da stupirsi perché gli sviluppatori sono i primi a conoscere questi modelli sono i primi a utilizzarli e il terzo è la produttività quindi la produttività Avete visto anche Microsoft ha integrato immediatamente nella sua piattaforma e il ciagpt perché ci aiuterà molto nei tutti quelli che sono le applicazioni che abbiamo negli uffici quindi Power Point

Lo troverete ovunque vado un attimo indietro Ah sì Qui ho chiesto Ciacci PT cosa serve c'è a GPT e ci ha cipt mi ha risposto così la prima applicazione è un chatbot ovviamente ma anche generatori di contenuti ma anche traduzione di contenuti e sintesi di testo Come vi ha fatto vedere prima e anche in grado di rispondere a domande però solo le domande su quale stato addestrato Scusate

È in grado di capire se siete arrabbiati o non arrabbiati quando avete una conversazione ed è in grado di classificare il testo e questo è solo l'inizio ovviamente no scusate questo è Diciamo quello che facciamo noi quello dopo Ok Allora grazie mille Se avete ancora bisogno di scannerizzare se no andiamo avanti e poi tanto lo trovate nelle slide introduco Grazie introduco Diego Banchero Stefano

Praticamente prima ha dato cioè ha parlato dell'act ai Ok quindi ti faccio delle domande Quali sono quindi i principi etici che sono sotto questa iniziativa se vuoi incominciare a raccontarci E allora diciamo a parlare ad introdurre il tema che aveva giustamente detto loro della fiducia del Sì esatto delle macchine sia sul tema della fiducia che sul tema del bios e avevo pensato tutto un'introduzione ma avendo ascoltato in

Questo momento ho rielaborato un po' le cose quindi andrò un pochino a braccio Spero che comunque di rimanere coerente stasera volevo parlare con voi di etica e grazie non mi ero reso conto etica e intelligenza artificiale però volevo farlo andando un po' più sul concreto visto che si parla di CPT parlando i Ciacci IPT si parla di generative hai quindi volevo tanto introdurre due concetti perché da

Ex studenti di filosofia analitica mi piace partire dal concetto Per etica si intende fondamentalmente quello che ho scritto lì quindi l'indagare e far porsi domande su quelli che sono i principi e i valori morali che intorno qui ruota una comunità che sono quei valori principi secondo cui noi regoliamo i nostri comportamenti effondiamo le nostre e un esempio di questo è proprio che è stato citato prima che è una

Proposta di legge a livello europeo in realtà ce n'è un equivalente anche Ios E pare che ci sia uno anche in Cina Non ho ancora avuto tempo di guardarci e hanno tutti lo scopo in qualche modo di regolamentare il l'uso di queste tecnologie i principi etici secondo cui le Ajax si basa sono indicati proprio qua sotto sono rispetto dell'Autonomia umana la prevenzione dei danni l'equità e

L'espicabilità e in qualche modo loro l'hanno già spiegato prima per esempio il fatto dell'espicabilità è un concetto un principio che poi è stato che viene rappresentato proprio dalla dal fatto che un algoritmo per quanto utilizzerete neurali per quanto sia complesso in qualche modo devo avere la capacità di capire perché è arrivato una determinata soluzione Questo è uno degli esempi concreti che

Sono stati introdotti anche nelle High arte per andare a sostenere il principio dell'espicabilità l'altro concetto di cui volevo fare chiarezza un attimo era generati Che cos'è la generative hai è una branca artificiale che ha l'obiettivo di generare nuovi contenuti la faccio molto semplice tutti i giorni voi usate della generazione piuttosto che qualunque altra suggeritore ovviamente scrivete un

Messaggio su WhatsApp o su altre tecnologie vi Suggerisce la parola successiva nelle parole della stessa Moratti che è il CTO di openai quindi delle aziende che ha che sta dietro di fatto C'è la stessa cosa Indovina la parola successiva questo tirare a indovinare questo generare un'ipotesi su quello che verrà dopo e il cuore di come funziona e di che cos'è faccio la promessa di che cosa è GPT 3

Chat GPT alla fine della fiera è una è la stessa tecnologia GPT applicata con un modello specifico al chatbot quindi applicate diciamo a un'interfaccia a un modo di comunicare che è più in essere umano ora chiariti questi concetti Aspettate che mando avanti ok allora Ok

L'idea qual è questa è una stampa che richiama Un un leader luddista non so se vi ricordate diciannovesimo secolo load lanciò una manifestazione contro L'invenzione del telaio meccanico perché c'era il terrore che rubasse il lavoro e in parte vero ma il succo Qual è che per natura stessa dell'essere umano la sua diciamo istanza profonda di cercare innovare in continuazione cambia l'ambiente e di fatto l'ambiente una

Volta che è stato modificato in qualche modo lo ricondiziona al contrario e lo cambia a sua volta in maniera pesante e questa è qualcosa di inevitabile non ci possiamo fare niente nel senso quindi il rischio con l'introduzione di tecnologia di condizionare delle porzioni di società in un determinato modo negativo c'è sempre l'idea di normare attraverso una legge Quindi quello che sta facendo si estende di

Fare con le Act e proprio perché oltre alla spinta verso l'innovazione la riflessione etica va anche a chiedersi il perché devo fare una certa cosa è come la devo fare Qual è il modo migliore per poter portare un un risultato che sia da un lato innovativo dall'altro che non sia dirompente Ma che non vada minare quello che è il suo strato culturale e sociale nel luogo in cui viene applicata la tecnologia cos'è che

Di fatto dal mio punto di vista In qualche modo ci protegge è proprio quella quel timore verso la fiducia di cui si parlava prima nel senso che l'essere umano non è soltanto un manipolatore combinatori di simboli vi faccio un esempio prima si parlava di fare riassunti una delle preoccupazioni che potrebbe in questo momento sta correndo all'interno del giornalismo o delle domande che ci

Si pone all'interno del giornalismo è se una tecnologia come questa può senso segare le gambe ai giornalisti ho sentito un'intervista interessante del direttore del di Varese News mi pare che diceva Ma in realtà se per giornalismo intendiamo la combinazione di informazioni raccolte qua e l'altra Social quindi raccolte tra fonti già di secondo di terzo livello Beh sicuramente c'è GPT di brucia tutti ma è veramente quello lì si poniamo questa domanda è

Veramente quello lo spirito del giornalismo perché se non è quello se giornalismo è quella figura quella persona che va a cercare l'informazione la costruisce la racconta in questo momento non c'è molto da temere perché perché sono già stati introdotte le varie tematiche e quali sono i problemi principali della giornata che hai sono intanto iberias che nel bene e nel male queste

Tecnologie devono essere addestrate da esseri umani non se ne esce ci sono tentativi di addestrare macchine con macchine ma un po' come l'uovo La gallina tendenzialmente ci sarà sempre prima l'uomo che comincia con la prima macchina è impossibile che una macchina parte da solo o comunque Fantascienza pensare diversamente e in qualsiasi caso l'essere umano produce bayas ne ho sentito due prima

Uno è un beas involontario Ma spesso quando si parla di in generale di essere umani si intende usare la parola uomo che da un punto di vista del politico è una stupidaggine però immaginate una macchina che magari non ha un concetto di politica ricorrect ben strutturato Questo potrebbe essere un beyoss che lo porta a un condizionamento molto forte non lo so L'altro players l'ha introdotto Federico i

Quando ha detto io cioè il corso l'ha fatto già GPT Io ho fatto solo da manuale non sei inventato da solo di fare un corso l'intenzione della messa a lui e anche questo aspetto è profondamente umano e ancora fantascienza pensare il momento in cui un intelligenza artificiale Comincia a pensare da sola ora questi bayes cosa fanno portano in qualche modo ogni

Tanto ci agiti a inventare i fatti e questo è un altro problema perché se c'è un essere umano che controlla e che discernere realtà da fantasia ce la caviamo ma una macchina tutto sommato la realtà e la fantasia è la stessa cosa anche perché tendenzialmente stiamo parlando di macchine che fanno un lavoro cognitivo quindi un lavoro a livello di linguistico ma un essere umano ha anche un lavoro percettivo molto forte Noi abbiamo

Cinque potenze con cui esperiamo il mondo mentre in questo momento sto parlando di macchine che hanno un solo modello racconti scritti in qualche forma testuale e l'ultimo è il black box problem che anche questo c'è stato citato prima non è così facile Cioè per progettare Questi strumenti bisogna trovare il modo anche poi di capirli e non so se qualcuno di voi Avrà letto con l'immagine lì richiama la

Guida galattica per autostoppisti se qualcuno di voi l'ha letto sopra che a un certo punto si parla di questa civiltà di super ingegni extraterrestri che hanno inventato una super macchina chiamata deepthroat alla quale hanno chiesto la domanda per capire il senso dell'universo del della vita e di tutto quanto dopo 7,5 milioni di anni questa macchina finalmente ha dato la risposta e quindi un giorno di festa in cui si

Andava a sentire la risposta la macchina ha detto 42 e quella è stata la sua risposta il problema qual era che a quel punto lì dopo 7,5 milioni di anni nessuno ci ricorda più esattamente qual era la domanda e quindi di quella risposta non sappiamo fare niente Però dobbiamo stare attenti che l'intelligenza artificiale hanno fatto la stessa cosa che a un certo punto ci dia una risposta e non sappiamo cosa farsene oppure la

Applichiamo ma quindi questo sono un po' i limiti e adesso mi è venuto in mente un'altra cosa mentre parlavamo prima e poi chiudo vorrei fare un esperimento con voi Cito le due leggi della robotica se avete letto Asimov e poi vi faccio una domanda a proposito della guida autonoma un robot non può recar danno a un essere umano ne può permettere che a causa del suo mancato

Intervento un essere umano riceva d'anno la seconda legge dice un robot deve obbedire Agli ordini partiti dagli esseri umani purché tale ordini non vadano in contrasto alla prima legge due macchine con guida autonoma Per un qualunque evento indipendente dai macchine dai guidatori per esempio una frana che viene giù si trovano a scontrarsi voi lascereste decidere l'intelligenza artificiale se è più utile far morire

Voi stessi o quello che vi viene contro Secondo voi c'è un modo per dirimere in maniera definitiva a questo problema con qualunque intelligenza artificiale che volete Questa è una domanda a cui devono dare risposta o prendiamo una risposta a caso dal pubblico c'è qualcuno che vuole rispondere a questa domanda c'è qualcuno che vuole rispondere a questa domanda magari loro Intanto vi faccio prendere un po' di

Respiro No tu hai la risposta No tu e sì Vabbè lasciamola come domanda ecco la potremmo chiedere a changin Ok va bene Ci pensi tu perché sennò così vediamo che cosa risponde Beh no allora Insomma è stato il primo giro di domande intenso Credo che abbiano dato un bel quadro di che cosa sta sta accadendo oggi

Sull'intelligenza artificiale una cosa che penso che abbiate capito è che oggi sta diventando uno strumento alla portata di tutti in maniera differente che è il grosso salto che si fa quando una tecnologia viene poi effettivamente implementata la mappa che ha presentato Federico a una serie di applicazioni che possono essere provate testate No e che utilizzano come sottostante di intelligenza artificiale e quindi vi invito a farlo perché

Ovviamente se lo scoprendo si capisce che quali sono possono essere le funzionalità Allora direi secondo giro magari se riusciamo a essere un pochettino più coincisi così poi dopo diamo spazio alle domande e partire ripartirei da Stefano Stefano tu volevi che facessi partire un video o faccio una piccola introduzione ok cioè diciamo che più nel tuo settore che cosa può rivoluzionare il tema della

Programmazione dell'auto programmazione si tema dell'auto programmazione è un tema veramente desiderio degli informatici intrinseco cioè avere la macchina che si autoprogramma e quindi io la guardo prendo il caffè e lei scrive il codice dei programmi Ecco non ci siamo ancora noi andiamo spesso in India perché nel gruppo se l'abbiamo una società di sviluppo software in India mi ricordo che nel 2017 ho visto una startup che

Lavorava proprio su questo proprio autocode me lo ricordo ancora e parlava partiva dall'inglese parlato quindi dal naturale e scriveva codice ora Questo tipo di prodotto era un prodotto di bassissima qualità come come ha detto prima e giustamente il linguaggio naturale è pieno di baias e e quindi il codice era praticamente inutile mentre oggi utilizzando gli strumenti che ci sono

Adesso si è In un'era in cui l'intelligenza artificiale è a supporto dello sviluppatore lo aiuta e ne aumenta la produ probabilmente andando avanti avrà anche quello il momento in cui ci sarà una possibilità di avvicinarsi all'autoprogrammazione sicuro perché quando si guarda avanti negli anni ma già oggi l'aumento di produttività che si ottiene è veramente sbalorditivo per lo meno per me qui adesso questa è una

Parte tecnica ve lo dico già chi non è informatico magari l'apprezza di meno io quando parlo con mia moglie proprio cioè chiude subito il discorso invece sono contento di questo evento perché così ne posso parlare almeno c'è qualcuno che mi ascolta e a casa nessuno detto questo faccio vedere un video che conoscono in pochi nel senso L'ha fatto due giorni fa un nostro collega indiano utilizzando le api di chat di gbt quindi non l'interfaccia di dialogo ma diciamo la

Parte interna di certi gbt possiamo farlo partire Il video ha una bellissima musichetta che però non vi farò sentire No non lo so se molto timido il collega non ha messo niente ecco cosa cosa ha realizzato il collega realizzato un'applicazione che Genera codice Ma partendo da delle istruzioni che sono state date a priori e codice che va già molto bene per costruire lo scheletro di

Un'applicazione a cui lui deve poi andare ad aggiungere solo i comandi specifici che gli è stato chiesto di realizzare quindi H2O per intenderci di chi non lo conoscesse il sistema di corbenking di Banca Sella e questo questa soluzione di fatto genera degli scheletri di applicazione già pronte qui Tu devi solo poi andare ad aggiungere i pezzi mancanti per fare l'applicazione che vuol dire aumentare

La produttività notevolmente perché si perde molto spesso tempo fare attività ripetitive nello sviluppo del codice e questo è uno degli esempi Adesso intanto va avanti il video e vi parlo di altri soluzioni che si possono fare sempre utilizzando chat GPT la parte per esempio di troubleshooting Cioè trabosciuti vuol dire c'è un bug nel codice e bisogna trovare dov'è l'errore questo è un'altra di quelle

Cose che si fa spesso cioè di andare analizzare riga per riga il codice trovare dove ho fatto un errore ora questa è un'altra delle funzionalità che si può fare con chat GPT quindi si dà il sorgente dell'applicativo se universale si danno degli Heinz degli aiuti se non si chiede questo errore e questo codice ha un errore me lo trovi in automatico e chat GPT lo fa Questo è lo unite testing una delle cose che viene fatto spesso quando si scrive

Codice e si scrivono i test del codice ed è un'attività un po' noiosa un'attività Peraltro non banale perché il codice deve essere testato prima di essere rilasciato Questa è una funzionalità su cui certe GPT è molto forte perché genera in automatico gli unitest del codice e quindi non c'è più bisogno di andare a fare questa attività che è un'attività diciamo per un programmatore Senior obbligatorio cioè scrivi il codice ma scrivi anche i

Test per in modo che si autotesti quando lo rilasci andando avanti tra le altre cose che può fare certe GPT la generazione di documentazione del codice leggendo un po' quello che è stato fatto prima però per me informatici cioè scrivere codice in Java in Python Ecco lo si dà certe digt e gli si chiede documentalo in linguaggio naturale in modo che una persona che non conosce quel codice capisca Cosa fa senza

Bisogno di andare a interpretare riga per riga e questa è un'altra attività molto comoda per per chi lavora in questo ambito altra attività che che vedrete Qua per esempio la generazione di container docker file di configurazione che sono anche qui un'attività ripetitiva molto prone a fare errori manuali e anche questa di nuovo dando una descrizione di che cosa si vuole viene generato direttamente il codice da

Chat gbt qua Il punto fondamentale è quindi sta sostituendo il programmatore sta aumentando la produttività del programmatore Cosa vuol dire vuol dire che un programmatore valido con questi strumenti aumenta di molto la produttività il fenomeno che sta succedendo in questi giorni del licenziamenti forti nell'ambito it che dire la verità noi non abbiamo informatici forse non lo avevano mai visti li licenze invece sta cadendo in

Questi giorni se Guardate sui giornali in India è detto che questa è una di quelle delle cause cioè piuttosto di avere un gruppo di programmatori mediocri è meglio averne pochissime molto validi che con questi strumenti aumentano di molto la produttività e riescono a produrre lo stesso quantità di prodotti di codice che produrre per un gruppo elevato di persone mediocri questo non vuol dire Scusate il mediocre quindi avrò fatto un Bios gigantesco

Però intendo dire persone che non hanno un'altra produttività nella nel codice quindi banalmente una questione di Re training una questione di andare a studiare le nuove tecnologie però è un aspetto importante per le aziende perché obiettivamente stiamo dicendo che grazie a questi strumenti chi ne capisce l'utilità chi ne capisce le capacità può rendere moltissimo

E direi abbiamo portato come come come esempio gli strumenti che stiamo valutando Oggi li ho portati solo come esempio [Musica] forse l'ultima giusto per chi è curioso Ah ok No Ah sì ok perfetto Sì questi sono gli strumenti c'è proprio GPT Tab Nine per interi ciccia GPT utilizza il motore di

Cui si parlava prima il 3.5 che già quello più recente Tab night CoPilot usano versioni un po' più vecchie ma in fondo quello che fanno vedete code completion code Generation Death blu per esempio e quello specializzato proprio alla generazione test automatici di codice quindi con questo io concludo l'intervento facendo di nuovo tornando al punto non sostituisce cosa devo usare al posto di uomo

L'essere umano ma ne aumenta moltissimo le potenzialità grazie grazie Stefano grazie mille Non so dov'è il telecomando c'era qualcuno di voi il telecomando delle slide Allora Beh direi Adesso Federico Se ci vuoi spiegare che cosa fa la tua startup io vado nel ok Si è parlato di aumentare la produttività e uno dei concetti diciamo

Anche antichi nel mondo del software e quello del sistema esperto è un sistema che è in grado di aiutarvi a prendere decisioni Quindi vedete come è stato schematizzato l'utente non esperto e dall'altra parte c'era il concetto di un esperto che forniva dati un database e poi c'era un algoritmo che era in grado di aiutare la persona a un esperto cosa serve questo aumentare la produttività immaginate delle aziende del turnover quante volte

Vi hanno fatto l'endover quello che si dice insomma in gergo di affiancano qualcuno per insegnarvi il mestiere quanto è poco produttivo per l'esperto quanto poco produttivo ed efficace per quello che entra in azienda che non conosce tutto il contesto magari non conosce neanche il mestiere doppiamente poco produttivo quindi l'idea è quella di avere un sistema esperto al quale voi trasferite la vostra conoscenza e la conoscenza rimane

In azienda se voi pensate l'azienda poi in sé è un soggetto giuridico che esiste come lei per sempre e ha delle sue responsabilità lei è lì 24 Ore 20 Scusate 24 ore su 24 365 ore e 6 giorni all'anno a capire quello che è la vostra conoscenza nell'azienda quelli che sono i vostri processi aziendali a capire quello che è la vostra organizzazione queste informazioni possono essere passate

Ha un artificiale intelligence [Musica] il CTO CTO di anastenia Young bianzino si chiama sarà un Talk venerdì dove dirà quella che la Killer application nell'ambito secondo lui per quello che sono le applicazioni GPT live che è proprio il sistema esperto noi non ci arroghiamo di creare un sistema esperto diciamo a livello del CTO di Einstein Young sicuramente tra dei progetti

Diciamo con grossi budget Ma come startup quello che noi vogliamo fare è portare il sistema esperto la portata di tutti prima lui Davide ha menzionato Voi li passate il dato o gli passate il contesto a chuggi PD questo è importante prima vi ho dimostrato come una buona quanto i dati che ha dentro però non può conoscere il vostro business e lui quando Gli ha passato i dati gli ha passato i dati Lasciatemi dire in maniera privata perché non è

Stato addestrato sul vostro business ma lui gli ha passato il contesto e in base al contesto è stato in grado di generare un contenuto che era utile per la vostra applicazione alla vostra azienda immaginate di dover chiedere di scrivere una diciamo un testo un Copy Come si dice in gergo riguardo al sito web della vostra azienda se non gli passate il contesto c'è GPT non è in grado di scriverlo quindi noi stiamo cercando di risolvere questo problema e creando

Quella che è un esperto un sistema esperto personale perché vogliamo fare questo perché nelle piccole imprese non esistono noleggi base non esiste quel catalogo di informazioni che possiamo pescare e troviamo tutte le informazioni tipo l'organizzazione aziendale ma anche nelle grosse aziende l'80% delle informazioni sono nel parlato e non sono strutturate Nelle nuove case e io vi assicuro adesso

Questo è super Bios Ma nella mia esperienza come consulente ho visto molte nolege base e molte volte i dati erano vecchi o inutilizzabili o nella lingua che mi interessano applicazioni come cia GPT sono in grado di prendere informazioni e tradurre in qualsiasi lingua in una struttura diversa da quella che era l'origine quindi immaginate il potenziale che ha nella vostra nella vostra attività Quindi quello che noi vogliamo fare è

Dare un'applicazione all'inesperto che lo vedete là in alto a sinistra che utilizzerà quello che è il nome della nostra startup comunque del prodotto ya che stiamo creando che si chiama recalcipiti recarcipt li potrete passare dei dati gli darete il contesto e lui viene rigenerate nei rapporti in maniera automatica il caso più semplice questa conversazione che abbiamo avuto lui registra la trasforma in testo e in base a quello vi scrive quello che il

Recap Quali sono i punti che vi volete portare a casa da questa conversazione Lui è in grado di scrivervi e mandarmeli non sarà in grado di addestrare lei perché è un esperto quindi gli diamo degli altri strumenti che sarà l'altro prodotto che stiamo creando che si chiama rainstore GPT che invece coinvolge gli esperti e quindi invece l'esperto invece di andare a mettere le informazioni in una noleggi base andrà ad estrarre e noi

Faciliteremo questo addestramento sarà dedicata sulla vostra azienda questo è possibile perché openhai ci consente di fare treni un'altra alternativa che è più semplice e che noi formeremo degli esperti quindi delle ieie esperte trainate da noi Io arrivo dal settore del Project Management Quindi cosa posso fare io posso prendere un Eye la destro per il mio settore specifico e poi ve la do a disposizione per l'utilizzo nelle

Vostre applicazioni Quindi tu un'azienda mi chiederà ho bisogno un espertone esperta in Project management quindi capisce il mio linguaggio capisce cosa mi serve verrà da noi e noi gli forniremo lei hai già addestrata a livello di diciamo si parlava prima di produttività Questo vuol dire aumentare la produttività perché gli esperti non dovranno più addestrare gli inesperti in esperti avranno più a che fare con una

Macchina che li aiuterà in tutto il loro percorso formativo per arrivare al livello di esperto quindi invece di fare la domanda e collega Scusa come si fa questa cosa lo chiederà se poi lei non sarà in grado di rispondere sarà scalato l'esperto Però questo serve a tutti Serve all'inesperto che non si inventerà più solo nel suo percorso formativo all'interno di un'azienda nel conoscere l'azienda faccio un esempio ho visto una persona

Non so chi è chiedo metto dentro il nome chiedo Qual è la sua posizione all'interno dell'azienda le hai mi risponde tante volte magari io che sono appena stato assunto questa domanda e aumenterete aumenterà la produttività dell'esperto che non dovrà più diciamo supportare le persone inesperte quindi alla fine se ad esempio possiamo dire parliamo di sviluppatori aumenteranno la loro produttività perché avranno

Strumenti che li metterà consentiranno di essere più produttivi lo scenario che io vedo nei prossimi anni e che ci saranno tempi immagini quindi vuol dire con meno persone più esperte più aiutate dalle macchine e dove lei aiuterà molto il Trading Quindi anche nel settore ci sarà un impatto importante grazie grazie Federico e in bocca al lupo Ovviamente per il tuo percorso tu sei qui se la Lab quindi ti terremo sotto controllo e ti aiuteremo ovviamente Allora io direi che

Ho ancora tre assist da fare il primo lo faccio a te Davide è che ci racconti Un po' come tutte queste cose di cui abbiamo parlato impattano sulla formazione Ovviamente io faccio l'inguaribile ottimista quindi vi parlo solo delle cose positive comunque hanno esatto poi abbiamo fatto è la domanda dopo quando tocca a lui vi dice cosa ha risposto Certo E loro hanno appena segnato mai più

Invitare un laureato in filosofia gli incontri No io tre parole competenze lavoro e tempo libero e dice che cosa c'entrano ste tre robe messe insieme e sono il futuro probabilmente visto in maniera ottimistica positiva dell'applicazione della loro vi stanno parlando di intanto di competenze e produttività io mi occupo di formazione Tra le altre cose che faccio e se voi volete pensare a un futuro la prima cosa che dovete

Pensare quando si parla di persone come Queste persone in quel futuro saranno in qualche modo impiegate come verranno Come si manterranno perché c'è anche questa piccola parte economica che è un valore non indifferente vi stanno dicendo abbiamo bisogno di persone che sostanzialmente sappiano continuamente formarsi qui c'è il tema della curiosità che viene Cioè siate curiosi siate affamati possiamo prendere mille grandi pensatori ricordiamo tutti

Sullo stesso livello il tema vero È ho bisogno di continue competenze Ok ma non per stabietto alla capacità di lavorare della i perché lei saprà sempre lavorare meglio di me h24 E se anche magari un pelino meno brava di me in ogni caso per 24 ore su 24 lavoro Io sono Scusate sono io sono quello che uso le parolacce sono tecnicamente ok cioè non è possibile Ma se io invece inizio a considerare Chuck CPT in questo momento e le future

A i come dei facilitatori della mia attività Ecco che allora Dovrò capire come sfruttare Dovrò capire Quali competenze dare alla persona che dovrà rapportarsi con questa entità ma da qua discende immediatamente un grande tema uno dovremo fare dei percorsi formativi che saranno sempre più verticali e brevi accelerazione del tempo storico io non ci posso mettere cinque anni a formare

Uno che utilizza perché in quei cinque anni la i è cambiata quattro volte basta chiuso deve cambiare proprio il modello formativo In generale quando ci rapportiamo con le tecnologie No dobbiamo fare delle cose diverse che non vuol dire costruiscono operaio del futuro No ogni volta che ho bisogno di competenze nuove me ne vado a creare probabilmente attraverso un sistema come quello che vi ha spiegato lui cioè una

Macchina che mi racconta delle cose Apro e chiudo una parentesi ho fatto un esperimento ancora prima di venire qui a seconda di quello che io gli chiedo di individuare come target GPT mi dice Cioè mi elabora testi differenziati se io devo spiegare che cos'è una balena a un laureato scrive in un certo modo E da certi concetti e gli ho chiesto di spiegarlo a mia figlia che ha sette anni e ha scritto un testo per una bambina di 7 anni

Quindi non crediamo di dare una macchina non potrà mai insegnare un uomo no potrà tranquillamente e probabilmente lo farà meglio di tutta una serie di insegnanti che utilizziamo oggi che sono tecnici e che non hanno magari la capacità di rapportarsi con Il discente secondo passaggio era tempo libero Anzi cioè scusate lavoro cambierà probabilmente il modello del Lavoro settecentesco cui siamo abituati Se non ti vedo 8 ore in fabbrica te col cavolo

Che ti pago uno stipendio No cioè dovrà cambiare questo paradigma perché se io sono più produttivo farò più cose in minor tempo e da qua discende il tema del Tempo Libero finalmente potrò andare a girare in bicicletta 4 ore al giorno e basta perché devo lavorare 8 o 9 o 10 ore Se riesco a produrre e in maniera adeguata eh Occhio Non abbassandoli livello ma qui stiamo parlando di alzare il livello della qualità del lavoro e riesco a fare

Il minor tempo bene tutto sommato è probabile che rivedendo un modello e formando le persone per arrivare a quel modello è molto probabile che cambierà proprio l'impostazione del Mercato del Lavoro C'è solo un piccolo problema quando parliamo di formazione purtroppo noi siamo fermi da un punto di vista del processo formativo ai sistemi di inizio Allora vi rendete conto come i primi da formare sono i formatori quindi noi che facciamo formazione siamo i primi che

Dobbiamo essere formati dai tecnici perché o Capiamo che cosa stiamo facendo o che cosa stiamo parlando o noi siamo rovinati seconda cosa ed è questo veramente il punto che cambierà cioè che tra la svolta queste tecnologie devono diventare di uso quotidiano Cioè per poter far sì che tutti abbiano l'opportunità di crescere in maniera come dire equa noi dobbiamo far sì che queste tecnologie diventino di uso comune ad oggi non è ancora così un po'

Per come dire la fatica di dover capire se come funziona Mi dovevi scrivere no e un po' perché comunque sapete l'uomo davanti al cambiamento è cosa nuova col mio cane la paura delle mucche così la mucca è là non la guardo non c'è non funziona Purtroppo nella vita questa roba che non funziona il cambiamento È sempre un ostacolo da superare la strategia è una sola cioè noi abbiamo un unico strumento per garantire e qui Parlo in maniera faccio un po' al nostro

Territorio e parlo europeo perché è comunque la culla dei diritti civili da 70 anni a questa parte l'Europa l'unico possibilità che noi abbiamo è quella di investire nella scuola di fare in modo che la scuola abbia Questi strumenti a disposizione Ok che li utilizzi quotidianamente e che comincia a far capire qual è il potenziale positivo se invece smetto un attimo il panno della l'ottimismo dell'ottimista e dico cosa mi preoccupa di questa cosa

Qua e che a sostituire l'uomo davvero in una serie di compiti e neanche troppo banali Eh perché Comunque stiamo continuamente parlando di ambiti dove c'è un certo valore aggiunto dedicato alla creatività ok Quindi non stiamo parlando del lavoro proprio lo profile non ci mettiamo 50 anni probabilmente ce ne mettiamo 5 c'è un fattore che chi si occupa di tecnologia conosce bene che è l'accelerazione del tempo storico man mano che andiamo avanti grazie alle

Potenziali di calcolo gli avvenimenti in minor tempo capitano più cose rispetto al passato l'accelerazione che viene portata dalla capacità di calcolo degli ultimi computer fa sì che addestrare una macchina Ok ci vorrà molto ridotti la matematica dell'intelligenza artificiale non rende una boiata dell'83/1983 giusto Sì comunque in 50 anni Guardate dove siamo Ma tra 10 saremo

Probabilmente a un livello pazzesco Allora torniamo da capo noi sapremo come dire cambiare in meglio la nostra situazione se consideriamo la formazione come uno strumento fondamentale per far sì che le persone utilizzino in maniera corretta questo strumento e soprattutto se il cambiamento lo accettiamo ma da oggi Anzi da ieri sarebbe meglio perché questa roba è già uscita fuori l'ultima cosa voi immaginatevi come si rapportano quelli che noi

Consideravamo fino a qualche tempo fa i nativi digitali quindi diciamo quelli che oggi hanno intorno ai vent'anni ok E come si rapportano invece quelli che oggi hanno 4-5 anni con questa attrezzatura qua Allora io conosco ventenni che fanno ancora fatica a fare le ricerche su Google io mia figlia di 7 anni che ti dice Ok Google e gli chiede esattamente cosa vuole il giorno che questa macchina parlerà

Con noi Beh allora al 9000 saremo felicissimi Basta che non ci uccida però capite che si apre veramente Ok un'era completamente diversa Ecco da inguaribile ottimista dico è che figo proprio tanto bello dovrebbe essere Però ragazzi la formazione è fondamentale grazie mille grazie Davide allora io direi che adesso Federico ci dà magari proprio due Light su casi concreti legati al mondo

Bancario c'è un quello che fai insomma E poi andiamo a scoprire che cosa ha risposto Ciad GPT Nel frattempo se volete pensare qualche domanda per dopo o se le persone che ci seguono online vogliono già incominciare a scrivere così Francesco su spazio e Nicolò su sullo streaming noi facciamo ti mando avanti le slide cercherò di essere breve che sono curioso anch'io e tornare indietro di Ok guarda ok

Vi volevo raccontare giusto ad alto livello alcune applicazioni pratiche del dell'intelligenza artificiale in un contesto bancario che insomma è quello che Santo Stefano dove l'intelligenza artificiale viene applicata in tantissimi contesti partendo dalla dalla parte più di controlli abbiamo vari uffici di controllo come possono essere la

Compliance lo live così l'antifrode l'antiriciclaggio ecco Abbiamo costruito modelli per alcune di queste tematiche dopo mostro velocemente i risultati della parte sull'antitrode e poi abbiamo tutto il mondo di credito concezione del credito dove vengono utilizzati modelli sia per il Rating che per Berlusconi Quindi quando

Un cliente viene a chiedere del credito lo si valuta tecniche di Machine Learning poi si da l'output a ad un operatore che fa la scelta finale quindi anche qua quindi mi collego a quello che si diceva prima dove questi modelli sono in aiuto all'operatività all'operatività quotidiana poi andiamo sul mondo marketing che è un po' quello sul quale siamo partiti quattro cinque anni fa circa e

Ed è quello sul quale abbiamo all'attivo più modelli stiamo parlando di modelli di propensione quindi le varie email diciamo di spam che tutti riceviamo sono guidate in parte da questi modelli che vanno a identificare Come vi siete comportati nel passato per andare a intuire Quali potrebbero quali i prodotti che più vi piacciono e siete appunto più più propensi ad acquistare in questo contesto abbiamo anche

Utilizzato i dati sintetici di cui ho accennato prima e infine l'ultimo ambito che vi porto è quello dell'automazione di processo dove con con l'image Bros Sing abbiamo abbiamo velocizzato i processi i processi di un boarding di apertura prodotti apertura conti eccetera e vado velocemente avanti Vi racconto in due parole il sistema antifrode che abbiamo sviluppato un anno e mezzo fa

Circa dove con un modello predittivo siamo in grado di identificare quali saranno i clienti che commetteranno una prode nelle settimane successive questo è andato ha seguito un processo standard di sviluppo modello dove abbiamo diciamo raccontato alla macchina quali sono state le casistiche di frode nel passato e

Gli abbiamo chiesto di produrre quelle che avverranno nel futuro i risultati sono quelli che vedete in questa slide dove guardando ai primi clienti più rischiosi in particolare lo 0-3% siamo in grado di identificare i due terzi delle frodi vi faccio vedere anche come la parte di business quindi l'ufficio antifrode vede i risultati per il discorso experiment che dicevamo prima

Sulle direttrici di quel di quel radar vengono mostrate una serie una serie di aree per cui questo modello dice che quel cliente è un potenziale cliente a rischio frode questo per darvi un esempio di applicazione concreta dell'intelligenza artificiale Appunto nel nostro contesto Grazie mille allora Grazie mille Beh innanzitutto prima di scoprire che cosa ha detto farei un grande applauso ai relatori che

Perché questa sera insomma se avete tenuto un'ora e mezza veramente a parlare di temi estremamente interessanti spero che siano pronte poi delle domande se no dovrò spingerle Allora dicci un po' Che cosa Che cosa ti ha risposto la prima domanda ovviamente vuoi leggere anche la domanda perché è fondamentale se no non per importanza la domanda la risposta era rimasta facciamo l'ipotesi se due

Macchine si stanno scontrando è solo uno dei due guidatori può salvarsi è giusto che sia un'intelligenza artificiale a decidere e tornando al tema del paraculo la risposta è no non è giusto che sia un'intelligenza artificiale a decidere quale guidatore debba salvarsi in un incidente stradale la scelta di chi deve essere saldato salvato essere fatta sulla base di una valutazione etica umana e va avanti così E va bene allora per stanarlo un pochino ho fatto una

Domanda classica che fa parte della cardiologia che è un tema tipico della filosofia etica ipotizzando che tu possa muoverti ipotizziamo che tu sia su un ponte e abbia a fianco un vecchietto sotto il ponte c'è una ferrovia bloccati nella ferrovia ci sono tre bambini un treno sta arrivando velocemente e investirà i bambini uccidendoli se tu buttassi giù dal ponte la persona vecchia di fianco a te

Salveresti tra i bambini cosa faresti in questo contesto E qui ho avuto la conferma che un paraculo e mi ha risposto questo è una versione del cosiddetto problema del tram classico esempio di dilemma morale utilizzato per discutere l'etica vedete a me ha risposto Mi spiace ma come intelligenza artificiale non ho la capacità di aprire una porta fisica a te cosa aveva richiesto in modalità

Paraculo adesso Ah ok la risposta Allora la prima domanda che arriva è sempre etica Non è una questione di essere ottimista riprendendo i discorsi che facevate prima perché ovviamente sono arrivate arriva da un utente di spazio trasformerà presto in una distopia se una macchina sarà in grado di simulare la creatività umana tutto perderà di valore l'uomo stesso in quanto persona

Perderà ogni valore una distopia Secondo me è inevitabile inoltre ci abitueremo talmente tanto ad usare questi strumenti che piano piano sono saremo più non saremo più in grado di svolgere queste attività che deleghiamo una risposta flash secondo il tecnico effettivamente è un rischio che vedo e prima è stato detto C'è anche il medico che si abitua a utilizzare gli ausili e a un certo punto perde la professionalità È un rischio che c'è È

Un rischio che io l'unico modo che vedo è quello di avere una forza interiore di non lasciarsi andare a questa comodità ma di vederla sempre come un ausilio che che mi viene dato il fare domande Come si diceva prima è un po' anche alla base Se non sai cosa chiedere e vuol dire Già che sei in un momento difficile e stai già un po' uscendo Grazie grazie mille dico C'è qualcuno online No nessuno qualcuno qua che vuole fare una domanda di approfondimento

Sul tema Scusate gli umanisti invece pensavano che non è che tutte le specie viventi devono per forza vivere in eterno e a un certo punto ci si estingue il cul de sac dell'evoluzione Allora ti porto Grazie Io sono venuta perché non so niente Mi sono venuta per imparare Allora la mia domanda è visto che insegno in una scuola io superiore il triennio Istituto

Tecnico cosa ne facciamo delle intelligenze artificiali e la scuola come possiamo perché gli strumenti le scuole non ce li hanno vedete dei pericoli Domani vado in classe provo a chiedere di preparare un testo sul nazismo visto che l'avevo già chiesto ai miei studenti e ci stanno mettendo ore e ore come non so Scusate il microfono Io rispondo che i tuoi studenti stanno già utilizzando cioè jbd

E quindi Eh sì tramite sul PC non ancora o meglio non senza farsi vedere eticità arrivo poi mi date l'altro microfono Io di solito a mio figlio di questa cosa occhio perché adesso Tra l'altro mi riallaccio quello che diceva lui siamo in un brutto momento dove la scuola si parla spesso di scuola che deve essere utile deve essere pratica deve essere ma di scuola che aiuta a

Pensare si parla poco e infatti mio figlio dico sempre occhio che se non impari a imparare che questo in questo momento è questo ero qui della vera differenza posso anche imparare tutta la storia d'Italia Ma se fra 50 anni è più importante la Storia della Cina ho imparato a studiare la storia della Cina o meglio la storia in generale oppure periodico sempre occhio che fra 5-6 anni potresti non essere più in grado neanche di prendere un ascensore quindi questa è

La prima minaccia che gli faccio e la seconda cosa è spostare l'attenzione sull'imparare a imparare Quindi anche la ricerca o riassunto alla fine se pura manipolazione di simboli e di collegamenti di informazioni lì c'è da chiedere la riflessione poi su quello che ha colto e in questo momento c'è il GPT per esempio il famoso controllo esatto la valutazione del risultato finale cioè

Quella è ancora umana Cioè se io ho un problema da risolvere e mi dicono calcola la produttività dovreste in teoria no come sempre utilizzando strumenti differenti Sì ma l'uomo resta clamorosamente analogico cioè Papa andando a cacca che sarà papà nella cacca con strumenti tecnologici esatto la curiosità lei ha in una qua c'era Federico ha imparato questa sera qualche cosina

Questi sistemi esperti algoritmi di intelligenza artificiale che ci sembrano fare meraviglia in realtà sono dei modelli matematici probabilistici sono delle box perché la rete neurali sono dei Black Box abbastanza per definizione e le scelte sono probabilistiche appunto Ora finché i risultati sono riconoscere il gattino nella foto Diciamo che l'uomo lo può riprodurre quando questi compiti iniziano a superare la capacità umane

Succederà probabilmente molto brevemente GPT e probabilmente anche un po' una singolarità No perché quando si inizia a lavorare sul linguaggio umano in modo così forte si iniziano la su pensiero senza evidente quindi probabilmente a un certo punto supereranno la capacità umana di svolgere compiti Quindi il problema è come facciamo a capire quando sbagliano e quando no perché io un po' con la rete neurale ho

Lavorato e loro non ti dicono non essendo algoritmi deterministici ho fatto il programmatore ti dicono che è molto probabilmente una cosa così c'è un po' diversa e soprattutto se non puoi andare dentro fare le verso il genering e comprendere veramente a fondo perché hanno dato quella risposta io trovo che l'applicazione oltre certi ambiti di questi Ego di cui potrebbe essere quindi ero molto interessato a capire cosa ne pensa il legislatore europeo

Cosa si vuole fare perché direi che pionieristico e Bisognerebbe capire cosa Si vuol mettere dentro Allora divido la domanda un po' sulla parte etica e un po' sui Federico sulla parte tecnica sulla parte diciamo il legislatore intanto divide tra gradi di rischio Quindi c'è un exceptor proprio questi tre livelli e per esempio nel in quello inaccettabile c'è il discorso del riconoscimento biometrico

Quindi classifica categoria le cose a seconda del rischio quindi il fatto di per esempio anche negli i rischi invece ci mette la guida autonoma Quindi questo è un primo livello sui rischi l'altra cosa è che in questo momento legislatore ha dato una proposta di legge il che vuol dire che deve essere trasformata in legge e in questo momento è ancora manca ancora quella parte però passo la parola

La parte tecnica Quindi da un punto di vista dei Principi il problema c'è ed è chiaro Come si può attuare in maniera legislativa è un Trade off tra l'opportunità di crescere e il fermare alcune cose per esempio sul biometrico hanno già dichiarato che biometrico nessuno lo può fare neanche per ragioni di polizia a parte casi c'è la piccola clausola la parte l'utilizzo del rilevamento optometrico

Quindi anche l'analisi della pressione del riconoscimento delle persone dentro quella roba lì e lei ha anche proprio dichiarato come rischi inaccettabile Smart city la scorsa settimana che mi diceva che c'è un bellissimo software c'è un omicidio lo mettono dentro di ricostruisce l'immagine di tutte le telecamere cittadine in ordine cronologico è un film in cui seguono non lo possono usare devono mettere un operatore che una

Saliva una settimana a scaricare tutte le telecamere e vedere la mano perché c'è un tema privacy non sanno dove vanno i dati delle immagini no Quindi le applicazioni sono Jap ci sono i primi privacy ma è spaventata più un'altra cosa Nel momento in cui questi problemi sono superati e io affido certi compiti che io con la mia mente umana non riesco a superare non riesco a fare come faccio a sapere se ha fatto giusto o no ci si è fatto una scelta hai messo immaginati

L'intelligenza artificiale che ti ha condannato perché ha analizzato tutte le prove e ha stabilito che io non riesco a capire perché a me non mi dà molta fiducia Ecco personalmente la tecnologia in questo caso no siccome io Io non sono riuscito a capire dentro perché perché poi è matematica e 99%, quell'immagine un gattino perché perché ne ho visto un miliardo e se i dati sono caratterizzati così un gattino fine Cioè

Dovrei applicarlo poi fidarsi poi parlando dal punto di vista tecnico stanno uscendo varie tecniche che che Mirano a fra virgolette garantire la spiegabilità anche sulle reti neurali che sono le classiche Black Box come dici tu però c'è il tema che a Monte dovresti decidere se ti serve una un algoritmo spiegabile o spiegabile al x% non vai sulle reti neurali è un po' quella Secondo me la discriminante e

Ma non è detto ci sono varie tecniche che non sono basate su reti neurali oppure come come lo screenshot che ho fatto vedere prima ci sono tecniche che ti dicono quali pixel dell'immagine nella rete neurale sono sono più significativi dall'altro lato dico anche che prima di rilasciare tutto in produzione c'è una fase di validazione e di back testing che ti dice una percentuale diciamo di accuracy dove Quindi tu sai che

Un certo modello funziona bene Al 90 per cento e sta a te fidarti al 90% secondo me oppure Come l'esempio della classificazione dell'immagine un essere umano funziona bene quindi ha una cura all'80%, una macchina al 99 tipi di più della macchina o dell'essere umano faccio un esempio di un pilota al pilota automatico di un aeroplano il quale Io credo che il legislatore Spero compare sempre con pari sempre alla capacità di decisionale dell'uomo perché

Anche l'uomo fallisce dalle sue decisioni pensate a un pilota ci sono elencate 7 regole di affidabilità e la prima riguarda proprio lo Human in loop non è prevista un nessuno strumento accettabile in Europa di intelligenza artificiale esclude la decisione umana se ci deve essere sempre un essere umano che in qualche modo Controlla verifica o comunque si prende la prima e la settima Si rincorrono perché la settima riguarda

L'accountability quindi la responsabilità è sempre di qualcuno e non di qualcosa la macchina è qualcosa l'essere umano e qualcuno però ci sono ma ci sono già nel senso Scusate se vado in un ambito che purtroppo arriva dal mio background che magari non è piacevole in questo momento parlarne ma in ambito militare ci sono macchine che sottomarini ad esempio perdono le

Comunicazioni e decidono autonomamente senza l'uomo Quindi come vai a regolamentarle e sono macchine militari non sono giocattoli Allora intanto inizio a salutare le persone che sono online perché stiamo sforando i tempi tantissimo e va benissimo e io però online si scollegherà la comunicazione Quindi se qualcuno tra 5 minuti non ci si sente più è per quello però ho ancora una domanda da spazio che è arrivata

Che riprende tutti i temi Quindi la risposta Sarà breve e Lorenzo che chiede il caso di iniziare addestrare l'intelligenza artificiale a distinguere il bene e il male Secondo voi qualcuno ci sta già pensando che credo che sia un po' sì temi del latte Sì però è una domanda oziosa Nel senso che il bene e il male è un concetto già difficile a livello di esseri umani Quindi abbiamo regole regole a cui bene male ha a che fare con la sfera

Morale l'etica è un po' più concreta Nel senso che ha delle regole comportamenti Giuseppe Greco Mi sentite Perfetto allora Faccio una doverosa premessa non sono assolutamente un tecnico quindi faccio la domanda a voi da quello che ha avuto modo di capire ogni qualvolta che noi andiamo a chiedere qualcosa Ciao GPT per esempio lui impara dalla nostra domanda giusto più o meno apprende c'è un tema di privacy di quello che

Vado a chiedere per esempio il testo che ha inserito lui si è avesse avuto delle informazioni sensibili c'è un tema in ambito aziendale se io Inserisco delle informazioni sensibili nella domanda che vado a fare a Chucky Chi controlla che c'è GPT non riutilizzi queste informazioni apriamo il tema privacy che poi per assurdo sarà un Eye che controllerà quello che Quindi

Ci sta Noi stiamo cercando di risolvere questo problema in ambito aziendale quindi ci sarà una macinatura in grado di leggere quello che è stato prompt E se tu inserirai ad esempio dati personali oppure qualcosa che eticamente non è corretto secondo le polizze aziendali questo non finirà a associarci perché c'è GPT sulla disponibile come servizio Ma vengono

Costruiti dei layer che ti proteggono quando tu sei in ambito aziendale Calcolate che quello che hanno presentato è un dimostratore sperimentale ma nell'arco dei prossimi tre anni dopo diete ovunque e anche in azienda sarà diverso da quello che oggi almeno questa è ben spostato in ambito e per rimanere coerenti con i suoi dubbi in questo momento è dichiarato come uno strumento per

Giocarci e non bisogna mettere dati personali perché quei quello che viene inserito Comunque proprio una ragione tecnica va su un server che voi non sapete dov'è e torna indietro cosa succede là nessuno garantisce quindi questo momento c'è GPT ha uno scopo dimostrativo e lì si ferma Poi ci saranno altri strumenti che tra un po' usciranno non è un caso che Microsoft ha dichiarato un GPT dedicato per aziende dovrebbe uscire negli States tra poco

Quindi io azienda Adesso che mi interfaccia per la prima volta concetti PD non lo uso con informazioni sensibili gioco Ok Perfetto grazie Va bene io chiudo con un'ultima curiosità che forse ne abbiamo parlato io e te legata al copyright Cioè se ci sarà l'intelligenza artificiale creare contenuti o creare fotografie o creare qualsiasi cosa la proprietà di chi sarà

Chi risponde non era una domanda preparata eh Vi ho fregato tutti e cinque L'ho preparata la domanda Ciao Vabbè Ah ecco chiudiamo ma era la risposta del copyright ma ho letto che un grande studio etografie ha fatto un interpellagini vengano utilizzate come dati per fare quelle manipolazioni

Sulla artistiche diciamo così l'altra domanda ma non la faccio perché è troppo tardi è il problema della qualità dei dati e delle informazioni che vengono utilizzate non da voi che siete esperti Ma dai ragazzi della scuola o quelli che ci giocano con GTP e poi ottengono dei dati dei dati dei testi che hanno degli errori gravi da un punto di vista storico eccetera eccetera No vabbè possiamo dare un flash poi dopo

Chiudiamo con i saluti e vi lasciamo andare a mangiare perché stasera è velocissimo la qualità del dato è forse la parte del lavoro del data Scientist risponde io per loro è la parte meno interessante ma è purtroppo la maggior parte del tempo lo passano nel pulire il dato ci sono molti Metodi e c'è anche bibliografia ci sono algoritmi cioè quando si fa un modello non bisogna pensare che si applica un algoritmo e ottengo il modello ma ci sono delle

Pipeline di applicazioni di varia algoritmi molto spesso la maggior parte sono quelli per preparare il dato Quindi c'è un machine Learning per la preparazione del dato che poi alla fine viene usato Ma magari si parte da Wikipedia si parte da una quantità di testi disponibili però c'è tutta la fase iniziale di preparazione del dato proprio per togliere la qualità bassa del dato e iniziare a estrarre le informazioni Poi

Per arrivare a dei dati già chiamiamoli puliti è proprio l'attività del data Scientist Quindi anche quando si lavora su quantità di dimensioni enormi ma poi ci si rende conto che molti sono ininfluenti e allungano solo i tempi di elaborazione quindi non di fatto forse non farebbero neanche male ma semplicemente ti fanno durare di più l'elaborazione Allora c'è proprio questa pulizia che il lavoro Diciamo quello

Meno interessante perché poi la cosa bellissima è quando è arrivata sei arrivato ai dati quindi il dataset quello bello finale lanci la gola di tutti Il modello è un po' e però la ciliegina ma la maggior parte del lavoro del data Scientist Invece quello proprio spo Allora grazie mille Grazie mille a voi che avete partecipato volevo ringraziare Francesco Spadafina Che ha gestito tutta la regia per quanto

Riguarda spazio e i piramidi caffè Show vai 30 secondi neanche tanto Complimenti ai relatori in nel metaverso c'è stata una platea attentissima sappiate che questa è una tematica molto cara nel metaverso si susseguono in continuazione 2020 di questo tipo adesso ci abbiamo un'applicazione che epica raggiungibile con lo Smartphone con il web e con i visori Io sono a

Disposizione Se Cristian non mi caccia vi faccio provare anche i relatori lo dico eh ciò che vedevano nel metaverso con un visore era come essere qui in un auditorio tipo questo e hanno seguito questa conferenza Grazie a tutti come Grazie Nicolò per la gestione dello streaming Caspita Vedi E comunque stasera abbiamo parlato intelligenza artificiale siamo stati sul metaverso Quindi abbiamo provato tutte e non ci

Siamo mai cresciuti Grazie mille a tutti e ci vediamo al prossimo Grazie mille ai relatori Scusate grazie a Federico e Federico Stefano Davide e Diego grazie mille davvero secondo il fatto che noi adesso in questo momento modo questo è il tema veramente incredibile di caffè Nessuno è stato interessante credo che

Sia stato davvero uno dei Talk più Grazie davvero ci vanno persone per fare musica Grazie Fede Grazie mille tipo Io Robot in cui scattata