Secondo alcune fonti, i consiglieri di Trump avrebbero comunicato alle aziende di intelligenza artificiale che non effettueranno test di sicurezza sui modelli a pesi aperti ↗
Stando a quanto riferito da persone a conoscenza delle discussioni, l'amministrazione Trump ha comunicato alle principali aziende di intelligenza artificiale che non avrebbe effettuato test di sicurezza sui modelli a pesi aperti. Ciò lascia una parte piuttosto importante della valutazione del rischio al di fuori del quadro governativo.
In pratica, sviluppatori e utenti potrebbero dover assumersi una maggiore responsabilità nella valutazione dei modelli prima del rilascio o della distribuzione. Un approccio forse favorevole all'innovazione... ma il tempismo non è dei migliori, dato che i modelli aperti stanno diventando sempre più performanti a un ritmo sostenuto. (Reuters)
I modelli di IA a peso aperto stanno raggiungendo i livelli più avanzati. Il divario in termini di sicurezza rimane. ↗
Secondo quanto riportato, il modello GLM-5.2 di Z.ai è a pochi mesi di distanza dai principali modelli chiusi in termini di capacità informatiche e biologiche. I test di SaferAI hanno dimostrato che non ha rifiutato nessuno dei compiti offensivi informatici o biologici a duplice uso che gli sono stati proposti.
I modelli chiusi possono fare affidamento sull'addestramento basato sul rifiuto, sui classificatori e sui controlli API. I pesi scaricabili sono una cosa diversa: una volta rilasciati, le misure di sicurezza possono essere modificate o rimosse, rendendo il divario di sicurezza decisamente incolmabile. (TechCrunch)
Samsung Electronics lancia la tecnologia di memoria AI di nuova generazione ↗
Samsung ha presentato un prototipo di BV-NAND con oltre 400 strati e un nuovo design di incollaggio dei wafer. L'azienda afferma che offre una densità di memoria superiore di circa il 58% rispetto alla generazione precedente, oltre a prestazioni di lettura, scrittura e input/output più veloci.
Samsung ha inoltre illustrato la memoria zHBM impilata verticalmente e posizionata sopra gli acceleratori AI. L'azienda afferma che questa architettura potrebbe offrire una densità dieci volte superiore rispetto alla HBM5 convenzionale, un'efficienza energetica tripla e una resistenza termica sostanzialmente inferiore: promesse notevoli, per usare un eufemismo. (Reuters)
La corsa ai data center per l'intelligenza artificiale genera un onere di leasing da 1.000 miliardi di dollari per le grandi aziende tecnologiche ↗
Microsoft, Meta, Oracle, Amazon e Alphabet hanno impegnato circa 1.090 miliardi di dollari in contratti di leasing non ancora iniziati, principalmente per data center dedicati all'intelligenza artificiale. Tali obbligazioni sono quasi quattro volte superiori alle loro passività di leasing riconosciute.
Questa capacità potrebbe alimentare il prossimo boom del cloud. Oppure, in uno scenario meno ottimistico, costringere le aziende a pagare per infrastrutture immense se la domanda di intelligenza artificiale dovesse deludere le aspettative: un investimento da mille miliardi di dollari fatto prima ancora di aver controllato le previsioni del tempo. (Reuters)
Anthropic sigla un accordo da 10 miliardi di dollari con la startup di cloud computing basata sull'intelligenza artificiale Volta ↗
Secondo quanto riportato, Anthropic avrebbe raggiunto un accordo con la startup Volta, specializzata in cloud computing e intelligenza artificiale, per l'acquisto di capacità di calcolo per un valore di 10 miliardi di dollari in sei anni. L'accordo prevede il supporto a un data center norvegese con una capacità di 133 megawatt.
Si prevede che la società di mining di criptovalute Bitdeer contribuirà allo sviluppo della struttura, che utilizzerà i sistemi Vera Rubin di Nvidia. Anthropic sta collezionando partnership nel settore del calcolo come fossero calamite da frigo, solo che queste calamite costano miliardi. (TechCrunch)
L'intelligenza artificiale rappresenta una "ancora di salvezza" per le economie emergenti, afferma la Banca Mondiale ↗
La Banca Mondiale afferma che l'intelligenza artificiale potrebbe consentire alle economie in via di sviluppo di comprimere un secolo di progressi in un decennio, a condizione che migliorino l'accesso all'elettricità, la connettività e le competenze digitali. Strumenti più piccoli e adattati al contesto locale potrebbero supportare la sanità, l'istruzione, l'agricoltura e i servizi pubblici senza la necessità di giganteschi modelli nazionali.
Il rapporto stima che il 4,5% dei posti di lavoro nei paesi a basso e medio reddito sia esposto all'intelligenza artificiale generativa, rispetto al 14,2% nelle economie più ricche. Ciononostante, la promessa è accompagnata da avvertimenti espliciti su disuguaglianza, disinformazione e repressione politica: un'ancora di salvezza con diversi nodi annodati. (Reuters)
Domande frequenti
Perché il governo statunitense non sottopone a test di sicurezza i modelli di intelligenza artificiale a pesi aperti?
Secondo l'articolo, l'amministrazione Trump ha comunicato alle principali aziende di intelligenza artificiale che i modelli a pesi aperti non sarebbero stati inclusi nel suo quadro di test di sicurezza governativo. Ciò attribuisce maggiore responsabilità agli sviluppatori, ai distributori e agli utenti dei modelli, che potrebbero dover valutare autonomamente i rischi informatici, biologici, di uso improprio e di implementazione prima di rilasciare o adottare questi sistemi.
Perché i modelli di IA aperti sono più difficili da proteggere rispetto ai modelli chiusi?
I modelli di IA open-weight possono essere scaricati, modificati e utilizzati al di fuori dell'infrastruttura dello sviluppatore originale. Di conseguenza, le misure di sicurezza come l'addestramento al rifiuto, i classificatori e i controlli di accesso potrebbero essere indebolite o rimosse. I modelli closed-weight vengono solitamente forniti tramite API controllate, offrendo ai provider una maggiore possibilità di monitorare l'utilizzo, limitare l'accesso e aggiornare le protezioni dopo l'implementazione.
Come dovrebbero le organizzazioni valutare i modelli di IA a pesi aperti prima di implementarli?
Un approccio comune consiste nel testare il modello rispetto a scenari di utilizzo improprio realistici, tra cui attività informatiche offensive, richieste di dati biologici a duplice uso e tentativi di eludere le misure di sicurezza. Le organizzazioni dovrebbero inoltre valutare come verrà ospitato il modello, chi sarà autorizzato a modificarlo e quali sistemi di monitoraggio saranno disponibili. Le implementazioni a rischio più elevato richiedono in genere controlli di accesso più rigorosi e una supervisione umana costante.
Che cosa mira a migliorare la nuova tecnologia di memoria basata sull'intelligenza artificiale di Samsung?
Il prototipo BV-NAND di Samsung utilizza oltre 400 strati e un design di wafer bonding pensato per aumentare la densità della memoria e al contempo migliorare le prestazioni di lettura, scrittura e input/output. L'azienda ha inoltre descritto una memoria zHBM impilata verticalmente e posizionata sopra gli acceleratori AI. Queste soluzioni progettuali sono progettate per far fronte alle esigenze di capacità, energia e calore generate dai carichi di lavoro AI sempre più intensivi.
Perché i contratti di locazione dei data center per l'intelligenza artificiale delle grandi aziende tecnologiche sono considerati un rischio finanziario?
Secondo quanto riportato, Microsoft, Meta, Oracle, Amazon e Alphabet si sono impegnate a versare circa 1.090 miliardi di dollari in contratti di locazione non ancora operativi, gran parte dei quali relativi a data center per l'intelligenza artificiale. La maggiore capacità potrebbe supportare la rapida crescita della domanda di cloud e IA. Tuttavia, le aziende potrebbero comunque dover effettuare pagamenti consistenti se la domanda dovesse svilupparsi più lentamente del previsto o se l'infrastruttura dovesse rimanere sottoutilizzata.
In che modo l'intelligenza artificiale potrebbe avvantaggiare le economie emergenti?
La Banca Mondiale sostiene che l'intelligenza artificiale potrebbe aiutare le economie in via di sviluppo a rafforzare la sanità, l'istruzione, l'agricoltura e i servizi pubblici, in particolare attraverso strumenti più piccoli e adattati alle esigenze locali. Tali benefici dipendono da una fornitura affidabile di energia elettrica, dall'accesso a Internet e dalle competenze digitali. I governi devono inoltre gestire rischi quali la disuguaglianza, la disinformazione e la repressione politica man mano che l'adozione si diffonde.