Ultimamente sto ascoltando, guardando e leggendo un po’ troppi tra podcast, video e articoli sulle AI. La cosa che accomuna quasi tutte queste discussioni – da qualunque parte arrivino, qualsiasi conclusione traggano e in qualsiasi luogo e lingua siano svolte – è che mancano di una base fondamentale per dar senso al dibattito. Una cosa che parrebbe scontata ma non lo è affatto: la definizione di AI.
Frasi del tipo “le AI hanno raggiunto il picco delle loro capacità e non si evolveranno molto nei prossimi anni” o “le AI arriveranno a simulare il cervello umano” possono essere entrambe vere contemporaneamente per il semplice fatto che usiamo il termine AI – già di per sè generico e difficile da definire – a cazzo di cane.
AI è un termine che non funziona perché è usato – a volte volontariamente per confondere, a volte per comodità, a volte per pigrizia – come cappello per raccogliere tutte insieme una marea di cosa che vanno da tecnologie specifiche (es: generative AI), tecniche e modelli (es: Machine Learning e Large Language Models), etichette usate per possibili sviluppi futuri e/o scopi di marketing (es: AGI).
La discussione generalista beneficerebbe di un minimo di attenzione in più nell’uso di termini più specifici e adatti seconda del caso.
A questo scopo – per le 3 persone che leggeranno questo articolo – faccio linko una risorsa (in inglese) del MIT Media Lab (laboratorio di ricerca interdisciplinare del MIT)
