Notizie attorno al mondo, con l’innovazione come denominatore comune. Sono quelle raccolte tutti i mercoledì sui profili social di Paola Pisano, tra questi LinkedIn e Instagram, nel tentativo di comprendere dove ci porterà la tecnologia e qual è il suo ruolo nella vita di istituzioni, aziende e semplici cittadini.
Da SaaS a service as a software?
Due anni fa, molte aziende del livello applicativo venivano considerate solo un involucro sopra i modelli di AI . Oggi questi “involucri” si rivelano essere uno degli unici metodi validi per costruire un valore duraturo. Le aziende di AI a livello applicativo non sono solo delle aziende di User Experience sopra un modello di base. Hanno architetture cognitive sofisticate che di solito includono più modelli di base, database vettoriali metodologie di personalizzazioni dei modelli, guardrail per garantire la conformità e logica applicativa che imita il modo in cui un essere umano potrebbe ragionare attraverso un flusso di lavoro. Da Harvey (Avvocato AI) a Glean (Assistente di lavoro AI) a XBOW (Assistente di cybersecurity) a Sierra (Assistenza clienti AI), questo approccio sta creando una serie di Agenti AI pronti a lavorare nel mondo dei servizi. Stiamo passando dal software as a service al service as a software? Prima il servizio AI veniva distribuito come copilota con un umano nel loop, oggi come pilota automatico senza umano nel loop. Un esempio è Sierra che con il suo Agente AI risponde ai problemi dei clienti delle aziende. Ma c’è altro all’orizzonte. Non solo gli Agenti AI stanno coprendo l’immenso mercato dei servizi e (non più del software come facevano le aziende cloud) ma lo stanno espandendo. XBOW sta costruendo un “pentester” svolto dall’AI , ossia un test di penetrazione per simulare un attacco informatico. Prima il pentesting umano era costoso e acquistato solo da aziende specifiche oggi potrebbe aprire la possibilità di questi servizi a aziende di ogni forma e dimensione.
Pensare prima di parlare
A due anni dall’inizio della rivoluzione della GenAI, la ricerca si sposta dal «rispondere velocemente» al «ragionare lentamente». Stiamo passando da «sistemi pre addestrati che danno risposte rapide» a sistemi che «prendono del tempo per ragionare» al momento dell’inferenza ossia della richiesta da parte dell’utente. Quando un modello «si ferma a pensare», non si limita a fare previsioni basate su dati passati. Sta creando e valutando una serie di possibilità, considerando i potenziali risultati e prendendo una decisione basata sul ragionamento. Per molti compiti i modelli pre-addestrati che eseguono predizioni sulle prossime parole sono più che sufficienti. Ma quando guardiamo a problemi più complessi, come le scoperte in matematica o in biologia, le risposte rapide e istintive non bastano. Cosa succederà quando un modello di GenAI potrà pensare per ore, giorni o decenni? o1, il neonato modello in casa OpenAI, ha spalancato le porte ad una nuova funzionalità: maggiore è la quantità di potenza di calcolo in tempo di inferenza che si dà al modello (ossia in tempo di pensiero), migliore sarà il suo ragionamento. Cosa succederà quando OpenAI, Anthropic, Google e Meta scaleranno i loro livelli di ragionamento e svilupperanno macchine sempre più potenti? Cosa saremo in grado di scoprire? Ad oggi non ci siamo ancora ma stiamo assistendo ad una concorrenza feroce non solo sui prezzi ma anche sulla prossima killer application che prenda il posto di ChatGPT.
L’AI per i nuovi farmaci
Isomorphic Labs è la startup per la scoperta di farmaci guidata da Sir Demis Hassabis, neo Premio Nobel per la Chimica. Scorporata da DeepMind nel 2021, è interamente controllata da Alphabet, società madre di Google. Nel suo primo anno di attività (2023) le perdite sono arrivate a 60 milioni di sterline. Le perdite in aumento sono la prova degli ingenti investimenti necessari per sviluppare le attività di AI, con enormi quantità di potenza di calcolo necessarie per eseguire i modelli predittivi alla base della tecnologia. I costi di ricerca e sviluppo sono cresciuti a 49 milioni di sterline l’anno scorso, rispetto ai 12 milioni di sterline mentre i costi del personale sono triplicati passando a 20 milioni di sterline per sostenere le attività di 71 ricercatori. Nella ricetta dei prossimi farmaci troveremo tra gli ingredienti AlphaFold? Isomorphic Labs basa le sue scoperte di farmaci su AlphaFold 2, un sistema di AI in grado di prevedere con precisione la struttura delle proteine. Questa la scoperta per la quale Hassabis e il suo collega di DeepMind John Jumper hanno ricevuto il Premio Nobel per la Chimica. A maggio è stato presentato un nuovo modello, AlphaFold 3, che prevede anche le strutture del DNA e dell’RNA del codice genetico, nonché dei ligandi, molecole che si legano ad altre e che possono essere importanti marcatori di malattie. Il laboratorio sta lavorando a sei programmi di sviluppo di farmaci con Eli Lilly e Novartis, concentrandosi su aree patologiche come i tumori e l’Alzheimer. Ci si aspetta di avere un candidato farmaco in fase di sperimentazione clinica entro due anni.
Space economy circolare
Le intuizioni di SpaceX si sono dimostrate vincenti: un booster può essere riutilizzato. Il booster è la parte inferiore del razzo che fornisce la spinta iniziale per sollevare il veicolo da terra e farlo arrivare nello spazio. Negli scorsi giorni SpaceX ha utilizzato un booster riutilizzabile per lanciare una navicella spaziale riutilizzabile: la Starship. Questo successo si trasforma nella possibilità di mettere in orbita un maggior numero di navicelle ad un costo drasticamente inferiore. Secondo una stima della banca Citigroup, i Falcon 9 semi-riutilizzabili di SpaceX, che volano frequentemente, hanno già abbassato il prezzo del lancio di dieci volte. Riusciremo a colonizzare Marte? Il volo ha dimostrato quanto SpaceX sia in vantaggio rispetto alla concorrenza seguita da Blue Origin, di proprietà di Jeff Bezos, e RocketLab, una startup più piccola. Anche diverse aziende cinesi stanno lavorando su questa tecnologia. Almeno tre sono le sfide future:
- Il programma Artemis della NASA, che prevede atterraggi umani con equipaggio, dipende completamente dalla capacità di Starship di raggiungere regolarmente l’orbita, almeno una volta alla settimana, forse di più.
- I piani di SpaceX per aumentare il numero e le dimensioni dei satelliti del suo sistema di comunicazione Starlink, che già supera i 6mila, dipendono da Starship.
- Colonizzare Marte, il sogno di Musk, è nuovamente legato a Starship. Si parla di inviare cinque astronavi senza equipaggio nel 2026 e di inviarne altre con equipaggio poco dopo.
