Salone del Libro di Torino 2024, gli eventi da non perdere | Wired Italia

Mediaset, Diletta Leotta a La Talpa. Ad Amici Toffanin con De Filippi – Il TempoIn questo momento è impossibile non imbattersi nell’intelligenza artificiale online. Negli Stati Uniti,ETF un riassunto generato dall'AI può apparire casualmente in cima ai risultati di una ricerca su Google. Ma può anche capitare che Meta vi inviti a provare la sua AI mentre siete su Facebook, per non parlare di quell'onnipresente emoji delle stelline che continua a perseguitarci.Questa corsa ad aggiungere l'intelligenza artificiale al maggior numero possibile di interazioni online può essere fatta risalire al lancio di ChatGPT da parte di OpenAI alla fine del 2022. Per la Silicon Valley l'intelligenza artificiale generativa è presto diventata un'ossessione e, quasi due anni dopo, gli strumenti di AI alimentati da modelli linguistici di grandi dimensioni permeano l'esperienza di qualsiasi utente online.L’epoca dell'iperconsumoUno sfortunato effetto collaterale di questa proliferazione è rappresentato dal fatto che i processi informatici necessari per sostenere i sistemi di AI generativa richiedono molte più risorse. Su internet siamo entrati nell'era dell'iperconsumo, un periodo definito dalla diffusione di un nuovo tipo di sistemi informatici che richiedono quantità eccessive di elettricità e acqua per essere costruiti e poter funzionare."Gli algoritmi che sostengono qualsiasi modello di intelligenza artificiale generativa sono fondamentalmente molto, molto diversi da quelli tradizionali che si usano per la ricerca su Google o per le email – afferma Sajjad Moazeni, ricercatore dell'Università di Washington –. I servizi di base erano molto leggeri dal punto di vista della quantità di dati che dovevano fare avanti e indietro tra i processori". Per fare un raffronto, Moazeni stima che dal punto di vista computazionale le applicazioni di AI generativa siano da 100 a 1000 volte più esigenti.L'aumento del consumo energetico di Microsoft negli ultimi anniL'enorme fabbisogno energetico per l'addestramento e l'implementazione della tecnologia è ormai di dominio pubblico, da quando l'anno scorso un esperto dopo l'altro ha previsto un aumento della domanda di energia da parte dei data center in cui le aziende lavorano alle applicazioni di AI. Nemmeno a farlo apposta, Google ha recentemente smesso di considerarsi neutrale dal punto di vista delle emissioni di anidride carbonica e Microsoft potrebbe accantonare i suoi obiettivi di sostenibilità a favore della corsa alla costruzione di tool più grandi e performanti."L'impronta di CO2 e il consumo di energia andranno di pari passo con la potenza di calcolo, perché fondamentalmente questi data center vengono alimentati in modo proporzionale alla quantità di calcoli effettuati", afferma Junchen Jiang, ricercatore dell'Università di Chicago. In sostanza, più un modello di intelligenza artificiale è grande, più avrà bisogno di potenza di calcolo. E i nuovi modelli di frontiera stanno diventando giganteschi.

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