Benvenuti a Eye on AI, con la giornalista di AI Sharon Goldman al posto di Jeremy Kahn, che è in viaggio. In questa edizione… una nuova piattaforma di intelligenza artificiale open source aiuta le organizzazioni no-profit e gli enti pubblici a tenere traccia di un pianeta che cambia… Getty Images vince di poco, ma per lo più perde nella storica causa britannica contro il generatore di immagini di Stability AI… Anthropic prevede entrate per 70 miliardi di dollari… La Cina offre ai giganti della tecnologia energia a basso costo per potenziare i chip di intelligenza artificiale nazionali...Amazzonia i dipendenti respingono l’espansione dell’intelligenza artificiale dell’azienda.
Sono entusiasta di condividere una storia di “AI for good” in quella di oggi Occhio all’intelligenza artificiale: Immagina se i gruppi ambientalisti, gli scienziati e i governi locali potessero facilmente utilizzare l’intelligenza artificiale per affrontare sfide come la deforestazione, il fallimento dei raccolti o il rischio di incendi, senza alcuna competenza in materia di intelligenza artificiale.
Fino ad ora, questo era fuori portata, poiché richiedeva enormi e inaccessibili set di dati, budget importanti e know-how specializzato in IA di cui manca la maggior parte delle organizzazioni no-profit e delle agenzie pubbliche. Piattaforme come Google Earth AI, rilasciato all’inizio di quest’anno, e altri sistemi proprietari hanno mostrato cosa è possibile combinare i dati satellitari con l’intelligenza artificiale, ma si tratta di sistemi chiusi che richiedono l’accesso all’infrastruttura cloud e al know-how degli sviluppatori.
Ora le cose stanno cambiando con OlmoEarth, una nuova piattaforma open source e senza codice che esegue potenti modelli di intelligenza artificiale addestrati su milioni di osservazioni della Terra, da satelliti, radar e sensori ambientali, inclusi dati aperti di NASA, NOAA e Agenzia spaziale europea, per analizzare e prevedere i cambiamenti planetari in tempo reale. È stato sviluppato da Ai2, l’Allen Institute for AI, un laboratorio di ricerca no-profit con sede a Seattle fondato nel 2014 dal compianto Microsoft co-fondatore Paul Allen.
I primi partner stanno già mettendo OlmoEarth al lavoro: in Kenya, i ricercatori stanno mappando i raccolti per aiutare gli agricoltori e i funzionari a rafforzare la sicurezza alimentare. In Amazzonia, gli ambientalisti stanno individuando la deforestazione quasi in tempo reale. E nelle regioni di mangrovie, i primi test mostrano una precisione del 97%, dimezzando i tempi di elaborazione e aiutando i governi ad agire più rapidamente per proteggere le fragili coste.
Ho parlato con Patrick Beukema, a capo del team Ai2 che ha costruito OlmoEarth, un progetto avviato all’inizio di quest’anno. Beukema ha affermato che l’obiettivo è andare oltre il semplice rilascio di un modello potente. Molte organizzazioni hanno difficoltà a collegare i dati grezzi provenienti da satelliti e sensori in sistemi di intelligenza artificiale utilizzabili, quindi Ai2 ha creato OlmoEarth come una piattaforma completa end-to-end.
“Le organizzazioni trovano estremamente impegnativo costruire condutture da tutti questi satelliti e sensori, solo che anche le cose basilari sono molto difficili da fare: un modello potrebbe dover connettersi a 40 canali diversi da tre diversi satelliti”, ha spiegato. “Stiamo solo cercando di democratizzare l’accesso per queste organizzazioni che lavorano su questi problemi davvero importanti e su missioni estremamente importanti: pensiamo che la tecnologia dovrebbe fondamentalmente essere disponibile al pubblico e facile da usare.”
Un esempio concreto che Beukema mi ha fornito riguardava la valutazione del rischio di incendi. Una variabile chiave nella valutazione del rischio di incendi è il livello di umidità della foresta, poiché ciò determina quanto sia infiammabile. “Attualmente, quello che fanno le persone è andare nella foresta e raccogliere bastoncini o tronchi e pesarli prima e dopo la loro disidratazione, per ottenere un’unica misurazione di quanto è umido nel luogo”, ha detto. “I ranger del parco svolgono questo lavoro, ma è estremamente costoso e arduo da svolgere.”
Con OlmoEarth, l’intelligenza artificiale può ora stimare l’umidità della foresta dallo spazio: il team ha addestrato il modello utilizzando anni di dati sul campo provenienti da gestori di foreste e incendi, abbinando tali misurazioni al suolo con osservazioni satellitari da dozzine di canali, tra cui radar, infrarossi e immagini ottiche. Nel corso del tempo, il modello ha imparato a prevedere quanto sia umida o secca un’area semplicemente analizzando quel mix di segnali.
Una volta addestrato, può mappare continuamente i livelli di umidità in intere regioni, aggiornandosi man mano che arrivano nuovi dati satellitari, e farlo milioni di volte in modo più economico rispetto ai metodi tradizionali. Il risultato: mappe del rischio di incendi quasi in tempo reale che possono aiutare i pianificatori e i ranger ad agire più rapidamente.
“Speriamo che questo aiuti le persone in prima linea a svolgere questo importante lavoro”, ha detto Beukema. “Questo è il nostro obiettivo.”
Detto questo, ecco altre notizie sull’IA.
Sharon Goldmann
[email protected]
@sharongoldman
Se vuoi saperne di più su come l’intelligenza artificiale può aiutare la tua azienda ad avere successo e ascoltare i leader del settore sulla direzione in cui si sta dirigendo questa tecnologia, spero che prenderai in considerazione l’idea di unirti a me e Jeremy al Fortune Brainstorm AI San Francisco dall’8 al 9 dicembre. Tra i relatori confermati finora ci sono il capo di Google Cloud Thomas Kurian, Intuito Il CEO Sasan Goodzi, il CEO di Databricks ALI GHODSI, il CEO di GLEAN Arvind Jain, Panos Panos Panay di Amazon e molti altri. Registrati ora.
FORTUNA SULL’AI
I ricavi trimestrali di Palantir raggiungono 1,2 miliardi di dollari, ma le azioni crollano dopo il massiccio rally– di Jessica Mathews
Sam Altman a volte vorrebbe che OpenAI fosse pubblica in modo che gli odiatori potessero vendere allo scoperto le azioni: “Mi piacerebbe vederli bruciati per questo” – di Marco Quiroz-Guitiérrez
L’AI NELLE NOTIZIE
Getty Images perde gran parte della storica causa britannica contro il generatore di immagini Stability AI. Reuters ha riferito oggi che un tribunale di Londra ha stabilito che Getty ha avuto successo solo di poco, ma per lo più ha perso, nella sua causa contro Stability AI, ritenendo che Stable Diffusion violasse i marchi di Getty riproducendo la sua filigrana nelle immagini generate dall’intelligenza artificiale. Ma il giudice ha respinto le più ampie rivendicazioni di Getty sul diritto d’autore, affermando che Stable Diffusion “non archivia né riproduce alcuna opera protetta da copyright” – una distinzione tecnica che secondo gli avvocati mette in luce le lacune nella protezione del copyright del Regno Unito. Il verdetto contrastante lascia irrisolta la questione centrale se l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale su dati protetti da copyright costituisca una violazione, un risultato che entrambe le società hanno rivendicato come una vittoria parziale. Getty ha affermato che intende utilizzare la sentenza per rafforzare la sua causa parallela negli Stati Uniti, invitando al contempo i governi a rafforzare la trasparenza e le norme sulla proprietà intellettuale per l’intelligenza artificiale.
Anthropic prevede entrate per 70 miliardi di dollari e un flusso di cassa di 17 miliardi di dollari nel 2028. Anthropic, produttore del chatbot Claude, prevede una crescita esplosiva, prevedendo entrate fino a 70 miliardi di dollari entro il 2028, rispetto ai circa 5 miliardi di dollari di quest’anno, secondo L’informazione. L’azienda si aspetta che la maggior parte di questa crescita provenga dalle aziende che utilizzano i suoi modelli di intelligenza artificiale attraverso un’API: si prevede che i ricavi raddoppieranno all’incirca le vendite comparabili di OpenAI l’anno prossimo. A differenza di OpenAI, produttore di ChatGPT, che sta bruciando miliardi in costi informatici, Anthropic prevede di ottenere un flusso di cassa positivo entro il 2027 e di generare fino a 17 miliardi di dollari in contanti l’anno successivo. Questi numeri potrebbero aiutarla a raggiungere una valutazione compresa tra 300 e 400 miliardi di dollari nel prossimo round di finanziamento, posizionando la startup nata quattro anni fa come uno sfidante finanziariamente efficiente al dominio di OpenAI.
La Cina offre ai giganti della tecnologia energia a basso costo per potenziare i chip IA nazionali. Secondo il Tempi finanziari, La Cina sta aumentando i sussidi per i suoi data center più grandi, tagliando le bollette elettriche fino al 50% per le strutture alimentate da chip IA domestici, nel tentativo di ridurre la dipendenza da Nvidia e rafforzare la sua industria interna dei semiconduttori, secondo il rapporto. Tempi finanziari. I governi locali di province come Gansu, Guizhou e Mongolia Interna stanno offrendo nuovi incentivi dopo che i giganti della tecnologia tra cui ByteDance, Alibaba e Tencent si sono lamentati del fatto che i chip cinesi di Huawei e Cambricon erano meno efficienti dal punto di vista energetico e più costosi da gestire. La mossa sottolinea la spinta di Pechino per rendere la sua infrastruttura AI autosufficiente, anche se la domanda di energia dei data center del paese aumenta e i chip domestici richiedono ancora il 30-50% di elettricità in più rispetto a quelli di Nvidia.
I dipendenti di Amazon respingono l’espansione dell’intelligenza artificiale dell’azienda. La settimana scorsa, un gruppo di dipendenti di Amazon ha pubblicato una lettera aperta avvertendo che la spinta “a velocità di curvatura” dell’azienda verso l’intelligenza artificiale sta andando a scapito degli obiettivi climatici, della protezione dei lavoratori e della responsabilità democratica. I firmatari, che affermano di contribuire a costruire e implementare i sistemi di intelligenza artificiale di Amazon, sostengono che l’espansione del data center da 150 miliardi di dollari pianificata dall’azienda aumenterà le emissioni di carbonio e l’uso di acqua, in particolare nelle regioni soggette a siccità, anche se continua a fornire strumenti cloud alle compagnie petrolifere e del gas. Criticano anche i crescenti legami di Amazon con la sorveglianza governativa e i contratti militari, e sostengono che le iniziative interne di intelligenza artificiale stanno accelerando l’automazione senza sostenere l’avanzamento dei lavoratori. Il gruppo chiede tre impegni: nessuna intelligenza artificiale alimentata da energia sporca, nessuna intelligenza artificiale costruita senza il contributo dei dipendenti e nessuna intelligenza artificiale per la violenza o la sorveglianza di massa.
OCCHIO ALLA RICERCA SULL’AI
E se i grandi modelli di intelligenza artificiale potessero leggersi a vicenda invece di chattare tramite testo? Questa è l’idea alla base di un nuovo articolo dei ricercatori di CMU, Meta AI e MBZUAI chiamato Comunicazione del pensiero nella collaborazione multiagente. Il team propone un sistema chiamato ThoughtComm, che consente agli agenti di intelligenza artificiale di condividere i loro “pensieri” latenti – le rappresentazioni nascoste dietro il loro ragionamento – invece di limitarsi a scambiare parole o simboli. Per fare ciò, usano un autocodificatore regolarizzato dalla scarsità, una sorta di rete neurale che comprime informazioni complesse in un insieme più piccolo delle caratteristiche più importanti, aiutando a rivelare quali “pensieri” contano veramente. Apprendendo quali idee gli agenti condividono e quali mantengono private, questo quadro consente loro di coordinarsi e ragionare insieme in modo più efficiente, suggerendo un futuro in cui le IA collaborano non parlando, ma “pensando” in sincronia.
HAI UN CALENDARIO
10-13 novembre: Web Summit, Lisbona.
19 novembre: Guadagni del terzo trimestre di Nvidia
26-27 novembre: Congresso mondiale sull’intelligenza artificiale, Londra.
2-7 dicembre: NeurIPS, San Diego
8-9 dicembre: Brainstorming sulla fortuna AI San Francisco. Fai domanda per partecipare Qui.
CIBO PER IL CERVELLO
Come le aziende di intelligenza artificiale potrebbero addestrarsi silenziosamente sul giornalismo a pagamento
Volevo evidenziare un nuovo atlantico indagine dallo scrittore Alex Reisner, che espone come Common Crawl, un’organizzazione no-profit che raccoglie miliardi di pagine Web per creare un archivio Internet gratuito, potrebbe essere diventata una backdoor per la formazione sull’intelligenza artificiale sui contenuti protetti da paywall. Reisner riferisce che, nonostante l’affermazione pubblica di Common Crawl secondo cui evita i contenuti protetti da paywall, i suoi set di dati includono articoli completi provenienti dai principali organi di informazione e tali articoli sono finiti nei dati di addestramento per migliaia di modelli di intelligenza artificiale.
Common Crawl sostiene di non fare nulla di sbagliato. Quando è stato pressato dalle richieste degli editori di rimuovere i loro contenuti, il direttore di Common Crawl, Rich Skrenta, ha respinto le lamentele, dicendo: “Non avresti dovuto mettere i tuoi contenuti su Internet se non volevi che fossero su Internet.” Skrenta, che ha detto a Reisner di vedere l’archivio come una sorta di capsula del tempo digitale – “un cubo di cristallo sulla luna” – lo vede come una testimonianza della conoscenza della civiltà. Ma qualunque cosa accada, certamente evidenzia la tensione sempre crescente tra la fame di dati dell’intelligenza artificiale e la lotta dell’industria del giornalismo sul diritto d’autore.
