in collaborazione con SAVE News

Documento Strategico dell'Osservatorio sull'IA Generativa promosso da Unimarconi



La missione dell'Osservatorio è quella di contribuire allo sviluppo e applicazione dell'Intelligenza Artificiale in Italia, approfondendo i diversi aspetti scientifici, economici, etici, regolamentari e formativi che caratterizzano l'evoluzione e l'utilizzo di questa tecnologia. Lo scopo dell'Osservatorio si focalizza principalmente sull'Intelligenza Artificiale Generativa e, in particolare, sulla Formazione delle Competenze necessarie per la sua migliore applicazione anche attraverso l'utilizzo di tale tecnologia.

Dell'Osservatorio sono stati chiamati a farne parte autorevoli rappresentanti del mondo dell'Istruzione e della Formazione, della Ricerca, dell'Industria, della Tecnologia e di altri importanti settori (Difesa e Sicurezza, Legale, Comunicazione, Sport, Terzo Settore) che possono contribuire allo sviluppo e all'applicazione etica e sostenibile dell'intelligenza Artificiale Generativa in Italia.

Fanno parte dell'Osservatorio, insieme al Direttore Luca Manuelli e i 3 rappresentanti designati da Unimarconi Arturo Lavalle, Tommaso Saso e Ernesto De Luca, i seguenti esperti: Piero Azzalini di Fincantieri, Patrick Baan di Wartsila, Padre Paolo Benanti, Marco Bentivogli, Stefano Besana di Deloitte, Stefano da Empoli di I-Com, Roberto de Vita di DEVITALAW, Roberto Fraccapani di SAP Italia, Giovanni Gambaro del RINA, Marco Gay di Digital Magics, Stefano Greco di CDP, Riccardo Meloni di Sport e Salute, Alex Moscetta della Comunità di Sant'Egidio, Dario Pagani di Eni, Ezia Palmeri del Ministero dell'Istruzione e del Merito, Davide Rizzo di A2A, Fiammetta Salmoni di Agenzia Industrie Difesa e Flavio Tonelli di UNIGE.

L'intelligenza artificiale (IA) è un insieme di tecnologie digitali che mirano a creare sistemi progettati per emulare vari aspetti dell'intelligenza umana, come l'apprendimento, il ragionamento e l'autocorrezione.
L'era moderna dell'IA è caratterizzata da innovazioni come il deep learning, big data e un aumento dell'accessibilità e della potenza computazionale. Questi sviluppi hanno portato a applicazioni pratiche su larga scala in vari settori, dalla medicina all'automazione industriale, dalla sicurezza informatica all'assistenza sanitaria.
L'IA generativa è un tipo di IA che genera automaticamente il contenuto, in risposta a istruzioni scritte in interfacce conversazionali in lingua naturale (dette "prompt"). Piuttosto che semplicemente indicizzare ed estrarre contenuti esistenti dal web, essa produce effettivamente nuovi contenuti. Il contenuto può apparire in formati che comprendono tutte le rappresentazioni simboliche del pensiero umano: testi scritti in linguaggio naturale, immagini (tra cui fotografie, dipinti digitali e cartoni animati), video, musica e codice software. L'IA generativa è addestrata utilizzando i dati raccolti da pagine web,
conversazioni sui social media e altri media online. Genera il suo contenuto analizzando statisticamente le distribuzioni di parole, pixel o altri elementi nei dati che ha ingerito e identifica e ripete i modelli statisticamente più frequenti (ad esempio, quali parole seguono in genere quali altre parole). Mentre l'IA generativa può produrre nuovi contenuti, non comprende oggetti del mondo reale o relazioni sociali e di causa-effetto alla base della lingua o dei contenuti che le sono stati forniti.

Documento Strategico

- Analisi delle opportunità e dei rischi dell'IA generativa
- Funzionamento degli LLM
- Le possibili applicazioni aziendali dell'IA generativa e lo stato dell'arte del mercato italiano
- IA generativa: gli effetti sul lavoro e il rischio di polarizzazione
- I profili di sostenibilità
- Ambientale ed energetica
- I rischi globali dell'IA generativa
- Call to action: sviluppare competenze per e con l'IA generativa
- Adattare l'istruzione scolastica e universitaria alle nuove sfide