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🕒 Impiegate solo 2 minuti per tuffarvi nelle novità e strategie che stanno ridisegnando il futuro dell’intelligenza artificiale.
🔍 In primo piano oggi:
- OpenAI amplia la produzione di chip: una mossa per supportare il futuro di ChatGPT e DALL-E.
- "2024 Industry Outlook" di eClinical Solutions: IA e ML come motori per incrementare l’efficienza nei trial clinici.
World Economic Forum: il ruolo dell’IA nell’automazione e le sue conseguenze per la forza lavoro.
Sam Altman, CEO di OpenAI, guida un’iniziativa coraggiosa che potrebbe trasformare il settore dei chip per intelligenza artificiale. Il piano è di costruire un network mondiale di fabbriche di chip AI in partnership con i leader del settore. L’obiettivo è rispondere ai crescenti bisogni computazionali di modelli come ChatGPT e DALL-E, dati i costi alti e la produzione limitata. Con un aumento della richiesta di chip potenti come le GPU Nvidia H100 e grandi investimenti da aziende come Meta per lo sviluppo nell’Artificial General Intelligence (AGI), si evidenzia la necessità di espandere la produzione per sostenere la crescita dell’IA.
Nel mondo delle scienze della vita, eClinical Solutions ha rilasciato il report “2024 Industry Outlook”. Esso evidenzia come IA e ML stiano accelerando l’efficienza nei trial clinici, superando persino l’automazione. Tuttavia, ci sono sfide come l’integrazione delle tecnologie in trial clinici decentralizzati e la gestione di enormi quantità di dati. Il report enfatizza l’importanza di strategie concrete per adottare l’IA, mentre l’industria si sposta verso un approccio più orientato ai dati e punta a ridurre i tempi di ciclo come obiettivo chiave per il progresso tecnologico.
All’Al World Economic Forum di Davos, l’IA è stata al centro delle discussioni, con leader mondiali che ne hanno esplorato potenziali e impatti sulla forza lavoro. L’accento era sull’IA che automatizza i compiti piuttosto che i lavori, con esempi di investimenti in assistenti AI da parte di aziende come BlackRock e Deloitte. Le preoccupazioni per la perdita di lavori a causa dell’IA sono state bilanciate dalla necessità di riconversione e adattabilità dei lavoratori. Nel 2024 si prevede che le aziende passeranno da sperimentazioni pilota a implementazioni su larga scala dell’IA, con un focus su strumenti IA specifici per obiettivi aziendali, diversamente dai modelli di linguaggio generale di ampia scala (LLMs).
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