Nel 2017, dopo aver completato il suo dottorato di ricerca in chimica teorica, John Jumper ha sentito voci secondo cui Google DeepMind era passato da un’intelligenza artificiale per videogiochi a un progetto segreto per prevedere le strutture delle proteine. Ha fatto domanda per il lavoro.
Solo tre anni dopo, Jumper e il CEO Demis Hassabis avevano guidato lo sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale chiamato AlphaFold 2 che era in grado di prevedere le strutture delle proteine entro la larghezza di un atomo, raggiungendo la precisione a livello di laboratorio, e di farlo molte volte più velocemente, fornendo risultati in ore anziché in mesi.
L’anno scorso Jumper e Hassabis hanno condiviso il Premio Nobel per la Chimica. Ora che l’hype si è calmato, quale impatto ha effettivamente avuto AlphaFold? Come lo usano gli scienziati? E qual è il prossimo passo? Ho parlato con Jumper (così come con alcuni altri scienziati) per scoprirlo. Leggi la storia completa.
-Will Douglas Haven
Lo stato dell’intelligenza artificiale: i compagni di chatbot e il futuro della nostra privacy
-Eileen Guo e Melissa Heikkila
Anche se non hai un amico AI, probabilmente conosci qualcuno che lo ha. Uno studio recente ha scoperto che uno degli usi principali dell’intelligenza artificiale generativa è la compagnia: su piattaforme come Character.AI, Replika o Meta AI, le persone possono creare chatbot personalizzati per presentarsi come l’amico ideale, il partner romantico, il genitore, il terapista o chiunque altro possano sognare.
Alcuni governi statali se ne stanno accorgendo e stanno iniziando a regolamentare l’intelligenza artificiale collaborativa. Ma chiaramente, un’area che le leggi non riescono ad affrontare è la privacy degli utenti. Leggi la storia completa.
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