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📰 Ecco le notizie più interessanti di questa edizione:

OpenAI e le nuove frontiere dell’AI militare: una politica d'uso che si aggiorna e apre nuove porte.
L’AI e il futuro del lavoro: una visione globale delle sfide e delle opportunità secondo il Fondo Monetario Internazionale.
Nuovi benchmark per LLMs: ridefinire la valutazione degli LLMs usando benchmark come GLUE, SuperGLUE o Helm.

OpenAI ha recentemente aggiornato le proprie politiche d’uso, eliminando le restrizioni precedenti relative all’applicazione militare e bellica di intelligenza artificiale che comportano un alto rischio di danno fisico. Le nuove linee guida proibiscono l’utilizzo delle tecnologie di OpenAI, come i Large Language Models (LLMs), esclusivamente nello sviluppo di armi, aprendo la strada all’uso militare dell’AI in aree non legate alle armi, quali l’amministrazione e l’intelligence. Il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti sostiene un uso responsabile dell’AI in linea con la Dichiarazione Politica Internazionale per l’uso militare dell’AI.

Il Fondo Monetario Internazionale (IMF), attraverso la direttrice Kristalina Georgieva, prevede che l’intelligenza artificiale influenzerà circa il 40% dei posti di lavoro a livello globale, con economie avanzate che rischiano di più ma che dispongono anche di maggiori opportunità rispetto ai mercati emergenti. OpenAI e l’IMF mettono in guardia contro possibili perturbazioni lavorative, diminuzioni salariali o perdite di lavoro. Si sottolinea l’importanza per i policymaker di affrontare le disuguaglianze e le tensioni sociali potenzialmente indotte dall’AI, suggerendo reti di sicurezza e programmi di riqualificazione per i lavoratori vulnerabili. Si discute anche dell’impatto significativo dell’AI sulle competenze tecniche e dell’importanza crescente delle soft skills.

La complessità dei Large Language Models (LLMs) presenta sfide per le metriche tradizionali come l’accuratezza e il punteggio F1, portando all’utilizzo di benchmark come GLUE, SuperGLUE o Helm per una valutazione completa. Questi benchmark testano gli LLMs attraverso vari compiti linguistici, affrontando contesto, semantica e pragmatica—elementi chiave per la performance dell’AI generativa. L’obiettivo è fornire uno standard per misurare e migliorare gli LLMs, evidenziando punti di forza e debolezze in aree diverse.

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