Immagine creata con IA Generativa 

Robert Malone, in queste brevi riflessioni, riconosce l’inevitabilità dell’IA e la sua crescente pervasività. Piuttosto che invocare un rifiuto utopico, invita all’apprendimento e all’uso consapevole. Sono qui, e “non se ne andranno”. 

Se conosci il nemico e te stesso, la tua vittoria è sicura. Se conosci te stesso ma non il nemico, le tue probabilità di vincere e perdere sono uguali. Se non conosci il nemico e nemmeno te stesso, soccomberai in ogni battaglia.
(Sun Tzu)

 

L’IA e il Governo

“Sono qui”

Robert W Malone MD, MS

Che tu lo sappia o no, l’IA è arrivata a dominare internet nell’ultimo anno. Sono qui, e “non se ne andranno”. Questa scena chiave di Poltergeist è una metafora eccellente. https://www.youtube.com/watch?v=rFj9B53z_9A

Pertanto, abbiamo due scelte a livello individuale – evitare l’IA come la peste o imparare a usarla per il bene. La prima scelta – evitarla – non è davvero un’opzione praticabile se si è su internet, il che descrive il 99.9% delle persone a questo punto. Sta gestendo i nostri motori di ricerca, sempre più il nostro audio e video, e interferendo con le nostre parole scritte – che ci piaccia o no.

La seconda scelta è imparare a usarla e poi procedere a controllarla il più possibile. Comprendere quando e dove viene implementata. Poi, imparare a usare i vari strumenti di IA generativa disponibili.

Che cos’è l’Intelligenza Artificiale (IA)?

L’Intelligenza Artificiale (IA) è un ampio campo dell’informatica focalizzato sulla creazione di sistemi che possono eseguire compiti che tipicamente richiedono intelligenza umana, come il ragionamento, l’apprendimento, la percezione, la risoluzione dei problemi e il processo decisionale. L’IA comprende un’ampia gamma di tecniche e applicazioni, tra cui:

  • Riconoscimento di pattern (ad esempio, riconoscimento di immagini o vocale)

  • Analisi e previsione dei dati (ad esempio, previsioni, sistemi di raccomandazione)

  • Automazione di processi complessi (ad esempio, robotica, sistemi esperti)

  • Elaborazione del linguaggio naturale (ad esempio, traduzione, chatbot)

  • Supporto decisionale (ad esempio, approvazione di prestiti, diagnosi mediche)

I sistemi di IA tradizionali sono generalmente progettati per analizzare dati, identificare pattern e fare previsioni o decisioni basate su regole predefinite o modelli appresi. Questi sistemi eccellono in compiti come la classificazione di immagini, la raccomandazione di prodotti o la risposta a query specifiche ma non creano contenuti originali.

Che cos’è l’IA Generativa?

L’IA Generativa è un sottocampo specializzato dell’IA focalizzato sulla creazione di nuovi contenuti originali come testo, immagini, musica, video o codice basati su pattern appresi da grandi dataset. I sistemi di IA Generativa utilizzano modelli avanzati di machine learning (specialmente architetture di deep learning come reti generative avversarie, auto-encoder variazionali e transformer) per generare output che assomigliano ai loro dati di training ma non sono copie dirette. L’IA Generativa è limitata a ciò che presenta dai dati su cui è stata addestrata e dagli algoritmi utilizzati per mostrare tali dati.

Raccomando vivamente a tutti di imparare a usare più strumenti di IA Generativa. I più popolari disponibili al pubblico includono chatbot come ChatGPT, Copilot, Gemini, Grok, DeepSeek, MetaAI e Perplexity; modelli text-to-image come Stable Diffusion, Midjourney e DALL-E; e modelli text-to-video come Sora. Alcuni sono gratuiti, e alcuni sono disponibili su base di abbonamento.

Quando si usano questi strumenti per la ricerca, confrontare e mettere a confronto le risposte dei vari programmi di linguaggio generativo basati su IA con la propria esperienza e conoscenza. Testare periodicamente il programma con il proprio database (ovvero la propria memoria e base di conoscenza).

Mi diverto moltissimo con l’IA Generativa. La chiave è controllarla piuttosto che farsi controllare. Con questo intendo mettersi al posto di guida – piuttosto che un passeggero passivo. Un mondo completamente nuovo si apre quando si usano i modelli di IA Generativa per la raccolta dati e la ricerca.

Chi si ricorda il sistema di classificazione decimale Dewey? Quando ero un giovane studente e ricercatore negli anni ’80 e primi anni ’90, dovevo andare alla biblioteca universitaria per cercare articoli scientifici su riviste pertinenti. Sfogliavo gli ultimi numeri, controllavo gli indici dei contenuti, e fotocopiavo gli articoli di interesse. C’erano indici di citazioni che avrebbero messo insieme vari articoli, ma c’era un lag di tempo tra quando venivano pubblicati i più recenti studi con revisione paritaria. Il processo era lento e laborioso, a volte impiegando ore o giorni per compilare un elenco completo di articoli rilevanti. Una delle ragioni per cui si doveva andare in una buona università è che la loro biblioteca avrebbe sottoscritto più riviste con revisione paritaria. L’accesso era limitato alle riviste a cui una data biblioteca era abbonata, e ottenere articoli da altrove poteva essere costoso e lento. Si doveva coinvolgere il bibliotecario, che avrebbe dovuto inviare via fax o telefonare la richiesta ad altre università. Potevano volerci settimane e spesso c’era un costo. I professori avrebbero assunto assistenti di ricerca che avrebbero quasi vissuto in biblioteca e il cui compito principale era scovare gli ultimi articoli e studi. Ricordo di aver passato giorni in biblioteca – a sfogliare riviste perché spesso non avevo i soldi per usare la fotocopiatrice. Basta pensare a quanta strada abbiamo fatto.

Questo era il mondo dello studente e del ricercatore. Andiamo veloci all’IA Generativa e al governo.

Non vedo l’ora che la Biblioteca del Congresso e Pubmed integrino la loro biblioteca digitale in uno strumento di IA Generativa. Presto, saremo in grado di ottenere un programma di IA Generativa che risponda a domande specifiche su database scientifici, come Pubmed, che contiene più di 38 milioni di citazioni e abstract dalla letteratura biomedica, inclusi articoli di ricerca, revisioni e altri documenti accademici. Questo rivoluzionerà ancora una volta la scienza e la medicina.

Il governo e l’IA

DOGE ha utilizzato l’IA per scovare sprechi e frodi governative. HHS sta usando l’IA per cercare eventi avversi ai vaccini in database governativi, ospedalieri e assicurativi su una scala che non è mai stata tentata prima.

Che “a noi” piaccia o no, il governo userà l’IA in ogni sorta di modi.

È solo questione di tempo prima che l’IRS usi l’IA per scovare errori e frodi nelle nostre tasse sul reddito. E sì, questo aprirà un vaso di Pandora.

Quindi, naturalmente, ci sono pericoli – lo sappiamo tutti. Operazioni psicologiche governative, elementi stranieri e commerciali abbondano. L’IA influenzerà il capitalismo, le economie e la democrazia in modi che non possiamo ancora prevedere. Sappiamo che l’IA e l’IA Generativa si stanno evolvendo rapidamente e, cosa più spaventosa, indipendentemente dai loro creatori.

Ma non c’è molto che possiamo fare al riguardo. Tutto ciò che facciamo è scrivere e sostenere i nostri politici e il governo che lavorano per controllare e regolare le tecnologie IA.

Ma questo non dovrebbe impedirci di usare l’IA – in modo che, il più possibile, possiamo controllarla, piuttosto che il contrario.

La verità è che questo treno sta arrivando. Possiamo essere tutti ingegneri o passeggeri passivi in questo viaggio digitale dell’IA. La scelta individuale spetta a te.

FONTE https://www.malone.news/p/ai-and-the-government?utm_source=post-email-title&publication_id=583200&post_id=165795981&utm_campaign=email-post-title&isFreemail=true&r=aae8o&triedRedirect=true&utm_medium=email

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