Inevitabilmente, queste conversazioni prendono una svolta: ci sono tutti questi effetti a catena che si verificano nell’intelligenza artificiale. OraMa cosa succederà dopo se la tecnologia migliorerà? Questo di solito accade quando guardano verso di me, aspettandosi una profezia di distruzione o di speranza.
Probabilmente sono deluso, se non altro perché sta diventando sempre più difficile per l’intelligenza artificiale fare previsioni.
Nonostante ciò, Revisione della tecnologia del MIT Devo dire che ha un track record davvero eccellente nel comprendere dove sta andando l’intelligenza artificiale. Abbiamo pubblicato un elenco accurato di previsioni per ciò che accadrà nel 2026 (dove puoi leggere i miei pensieri sulle battaglie legali che circondano l’intelligenza artificiale) e tutte le previsioni dell’elenco dell’anno scorso si sono avverate. Ma ogni stagione delle vacanze diventa sempre più difficile capire l’impatto dell’intelligenza artificiale. Ciò è dovuto principalmente a tre grandi domande senza risposta.
Per prima cosa, non sappiamo se i grandi modelli linguistici continueranno a diventare progressivamente più intelligenti nel prossimo futuro. Dato che è questa particolare tecnologia che è alla base di quasi tutta l’eccitazione e la preoccupazione per l’intelligenza artificiale in questo momento, con l’intelligenza artificiale che alimenta tutto, dai compagni agli agenti del servizio clienti, il suo rallentamento sarà un grosso problema. In effetti, è un problema così importante che abbiamo dedicato un intero elenco di storie a dicembre a come potrebbe essere la nuova era dell’hype post-IA.
Numero due: l’intelligenza artificiale è estremamente impopolare presso il grande pubblico. Ecco solo un esempio: circa un anno fa, Sam Altman di OpenAI era accanto al presidente Trump e annunciò con entusiasmo un progetto da 500 miliardi di dollari per costruire data center negli Stati Uniti per addestrare modelli di intelligenza artificiale su larga scala. La coppia non aveva previsto o non si preoccupava del fatto che molti americani si sarebbero fortemente opposti alla costruzione di tali data center nelle loro comunità. Un anno dopo, Big Tech sta conducendo una campagna battaglia in salita Conquistare l’opinione pubblica e continuare a costruire. Può vincere?
La reazione dei legislatori a tutta questa frustrazione è stata estremamente confusa. Trump ha placato gli amministratori delegati delle grandi aziende tecnologiche rendendo la regolamentazione dell’intelligenza artificiale una questione federale piuttosto che statale, e le aziende tecnologiche ora sperano di codificarla in legge. Ma la folla che vuole proteggere i bambini dai chatbot spazia dai legislatori progressisti della California ai sempre più allineati con Trump commissione federale per il commercioOgnuno ha obiettivi e approcci diversi. Saranno in grado di superare le loro differenze e tenere a freno le aziende di intelligenza artificiale?
Se le conversazioni frustranti durante la cena natalizia arrivano a questo punto, qualcuno dirà: ehi, l’intelligenza artificiale non viene utilizzata per cose oggettivamente buone? Rendere le persone più sane, svelare scoperte scientifiche, comprendere meglio il cambiamento climatico?
Beh, qualcosa del genere. L’apprendimento automatico, una forma più antica di intelligenza artificiale, è stato utilizzato da tempo in tutti i tipi di ricerca scientifica. Un ramo, chiamato deep learning, fa parte di AlphaFold, lo strumento vincitore del premio Nobel per la previsione delle proteine che ha trasformato la biologia. I modelli di riconoscimento delle immagini stanno migliorando nell’identificazione delle cellule cancerose.
