L’Inattesa svolta dell’Unione Europea nell’intelligenza artificiale generativa
L’avvento dell’intelligenza artificiale generativa ha suscitato una reazione sorpresa nell’Unione Europea, che si è trovata a dover aggiornare rapidamente le regole del settore nel suo AI Act, includendo un capitolo dedicato all’intelligenza artificiale di uso generale. Questa categoria comprende modelli in grado di eseguire svariate attività, come la creazione di testi o immagini, attraverso l’addestramento su una vasta quantità di dati non categorizzati, come nel caso di GPT-4, il motore di ChatGPT, e LaMDA, utilizzato da Google Bard. La corsa della Commissione Europea nel finanziare una rete di supercomputer per supportare startup e imprese nell’ambito dell’intelligenza artificiale ha ulteriormente sottolineato l’impatto di questa tecnologia emergente.
Come il Parlamento Europeo si è adattato con il AI Act
Quando, nel novembre 2018, Bruxelles ha lanciato l’impresa comune per il calcolo ad alte prestazioni (Hpc Ju), l’attenzione era focalizzata sulla ricerca scientifica, lo studio delle malattie e le previsioni a lungo termine sul cambiamento climatico. L’intelligenza artificiale generativa non era inizialmente al centro delle considerazioni, ma il risveglio è avvenuto con la commercializzazione di ChatGPT, spingendo Bruxelles a riorientare parte della potenza computazionale dei supercomputer europei verso l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale.
Il cambio di rotta è emerso con un pacchetto di investimenti per l’innovazione nel campo dell’IA presentato dalla Commissione, mirato a fornire potenza di calcolo a startup e PMI, riducendo il divario con gli Stati Uniti. L’Europa è consapevole dell‘alleanza sempre più consolidata tra colossi digitali e campioni dell’IA negli Stati Uniti, e il modello delle “fabbriche dell’IA” è stato adottato per creare ecosistemi che aggregano esperti, nuovi talenti e dati intorno ai supercomputer.
Ma ci sono anche delle sfide da affrontare. L’utilizzo immediato dei supercomputer per l’addestramento dell’IA richiede decisioni sulla destinazione della potenza di calcolo e l’allocazione delle risorse in un contesto di domanda elevata. Inoltre, la scarsità di unità grafiche (GPU) sul mercato, guidato principalmente da Nvidia, potrebbe ritardare il processo, con possibili penalità dovute a ritardi nella fornitura di hardware.
Dalla ricerca scientifica all’addestramento dell’intelligenza artificiale
La Commissione Europea potrebbe rispondere a questa sfida sviluppando un chip “made in Europe“, ma la produzione e la messa a punto richiederanno anni. Nel frattempo, l’Europa rischia di rimanere indietro nella corsa all’IA. E’ importante sottolineare l’urgenza di affrontare questi ostacoli e la necessità di un approccio strategico per colmare il divario tecnologico, garantendo che il piano ambizioso della Commissione non si trasformi in un gigante dai piedi d’argilla. La rapida evoluzione delle tecnologie richiede una risposta tempestiva per mantenere l’Europa al passo con i progressi globali nell’ambito dell’intelligenza artificiale.
