Ciao ragazzi, di cosa parliamo? Parliamo del top del momento, direi nel topic del momento, cioè di Whip it.

È bello perché ogni volta si parla sempre del top del momento.

Avete perfettamente ragione, ma molto spesso è come se tutto il mondo si svegliasse dietro a qualcosa che invece sono anni che sono li' ed è importante considerarlo secondo me.

Perché tantissime aziende, se uno guarda proprio quanti anni ci sono voluti per Netflix un'altra azienda per diventare conosciuta soprattutto per noi che siamo italiani e quindi non è che siamo in America che le vediamo.

Erano da quindici anni vent'anni che erano sul mercato e aspettavano soltanto di crescere nella ma era giusta e GPT siamo già la versione tre, ma è veramente la versione reale che ha fatto, forse il grande salto vero e proprio? Ma volete dire intanto prima di tutto voi dove vi trovate? Fisicamente, Nel senso che città in questo momento chi siete e dite deciso Due parole per favore vai, vai, ci raccontiamo un po' chi siamo, cosa facciamo allora siamo a Milano, innanzitutto in siamo in ufficio, siamo da pochissimo una startup da giusto due o tre mesi e noi siamo i co-fondatori Data Pizza, che è la più grande community ad oggi italiana di appassionati di tecnologia, data science, intelligenza artificiale.

E siamo principalmente una community che è nata dai social.

Noi studiavamo, eravamo al primo anno di magistrale, entrambi abbiamo studiato data Science, io sotto informatica per piu' sotto matematica, quindi abbiamo visto la stessa materia sotto due declinazioni diverse.

Insomma, é che abbiamo capito che effettivamente in Italia c' era poca, poca poca divulgazione, a mall alla massa, diciamo alle persone sugli argomenti che studiavamo, quindi abbiamo detto perché no? Iniziamo con questa pagina, facciamo divulgazione in una maniera interessante e stimolante e speriamo che le persone non vi danno ancora l'intelligenza artificiale, come quel robot che ci rubano il lavoro e ci uccide.

Che vuoi l'ottica di ancora molte persone, anche perché era comunque il duemila ventuno.

Quindi era ancora più di un anno e mezzo fa.

Era marzo, duemila ventuno, quando siamo partiti e ci siamo stupiti, come diciamo, comunicando questo tipo di cose che sembravano chiuse in una bolla.

In realtà ci siamo accorti che interessano a tante persone, perché l'intelligenza artificiale non è qualcosa del futuro, è qualcosa del presente, ma che le persone non sanno che usano.

Se pensiamo al dell'iphone è qualcosa di estremamente legato a quello che è il deep learning.

Il riconoscimento facciale è qualcosa che da anni si usa per Hotch è poca divulgazione su come funziona quel meccanismo, diciamo software che ti permette di, diciamo, di riconoscere il tuo volto.

Allo stesso tempo ci sono accorti anche che tutto ciò portava dietro un sacco di rivoluzioni dal punto di vista lavorativo, di automatismi e tutte queste cose che stiamo vedendo ora e noi studiando le comunque in anticipo, magari rispetto al mainstream che ci è arrivato dopo ci siamo diciamo, ritagliati un piccolo spazio e ad oggi lavoriamo con diverse aziende a livello di employer branding, product placement, quindi di corsi di formazione, eccetera eccetera.

Facciamo conoscere alla nostra community aziende che cercano talenti e molto spesso non li trovano, perché questi tipi di laureati in materie diciamo innovative sono introvabili e allo stesso tempo stiamo sviluppando la nostra piattaforma proprio per mettere in contatto persone con skill altamente tecniche con aziende che hanno bisogno di fare recruiting di questo tipo di figure.

Quindi questo è un po', il sunto di tutto.

E sono anche molto felice di essere qui sul perché è un progetto che abbiamo visto nascere e crescere, che ammiriamo un sacco.

Quindi complimenti anche.

Vi ringrazio tantissimo e complimenti veramente perché appunto una bella dimostrazione che appunto quando si è giovani e si possono comunque fare cose estremamente grandi.

Voi siete molto giovani ed è beh, è bellissimo se facciamo tutto questo e sono molto d'accordo anche tutto quello che avete detto riguardo all'intelligence artificiale, soprattutto all'inizio di questa live abbiamo parlato proprio di accessibilità e abbiamo detto che tantissimi prodotti sono nati in realtà da rendere accessibile qualcosa che prima non lo era, ma che già esisteva learn a uno dei nostri valori proprio l'accessibilità non soltanto dal punto di vista tecnologico, ma anche dal punto di vista di costo e tutto il resto.

E voi lo state facendo anche a un punto di vista di linguaggio che per esempio è una cosa che piu' marketing espresso lo farebbe o caffè design, visto che prima avevo fatto la domanda ma questi sono gli studi di caffè design si fa il nome.

Che design sono stati per circa due anni, penso é appena andati via loro, noi, loro, noi siamo entrati qua dentro del nostro studio di registrazione qui a milano.

Quindi la sessualità è sicuramente una parola chiave.

Forse è una proprio delle parole chiave di questo periodo.

In realtà gpt l'argomento, di cui parleremo oggi, non ha vera gpt.

Non è questa la mia visione.

Non è veramente qualcosa che non c' era prima c' erano tante aziende che usano l'intelligenza artificiale nel loro marketing per personalizzare l'esperienza in tanti modi diversi, ma renderlo così accessibile al grande pubblico probabilmente è questa la grande differenza che prima non c' era mi sbaglio? Esatto, è stato la prima vittoria del bitume in questo ambito, secondo me cioè come veramente è arrivato ai consumatori.

Poi ovviamente, secondo me non sarà un servizio che pagheranno i consumatori, ma sarà sempre legato alle aziende e rimarrà sempre molto piu' livello gratuito, un po' alla google insomma, come modello è cpt.

Però si è riuscito a fare breccia in quelli che sono i telegiornali nazionali e testate giornalistiche classiche dove si è visto? Che ne so mio padre che mi dice a stan parlando dell'intelligenza artificiale alla tv e riconoscono che si tratti di intelligenza artificiale è che le persone usano sapendo di usare un quindi questa è secondo noi è comunque una rivoluzione anche dal punto di vista comunicativo, di quella che è la materia oltre che diciamo sociale.

Poi c'è da dire anche che siamo comunque in una bolla, nel senso tra di noi, tra persone nel digital è la cosa diciamo di cui si parla nel momento, ma probabilmente se lo chiediamo a tante altre persone che hanno altri feed social, altri interessi è qualcosa che deve ancora ancora arrivare.

Quindi attualmente penso che nessuno lo sappia, ma già in generale siamo una bolla a prescindere nel senso anche se parliamo di marketing col tuo sono altre cose credo per strada a milano, figuriamoci in altri luoghi non sa niente, nessuno si si', viviamo di bolle sociali e quindi di conseguenza, per chi non lo sapesse, ma sicuramente lo spiegherete nella presentazione che cosa cpt è anche molto interessante il fatto che siamo un po' appena ora scoppiato veramente il trend stava per uscire la versione quattro che dicono che sarà un altro salto avanti quantico quindi insomma sarà veramente divertente e oltre a questo è il tema della monetizzazione che anche noi, per esempio come azienda magari ne parliamo alla fine noi useremo il cpt già già programmato nel nostro business in due fasi differenti, in base anche alla possibilità a livello tecnologico che ci saranno quindi nel senso come lo stiamo facendo noi, stanno già nascendo una valanga di estensioni plague in altre cose.

Farlo quindi sarà molto interessante si' pero' direi che vi lascio prego scusa no, dicevo che probabilmente sarà proprio quello su cui punterà operai almeno dai rumors non a far monetizzare diciamo la singola ricerca dell'utente curioso ma monetizzare sulle aziende che lo usano con tramite sì è interessante che in realtà potrebbero fare entrambe, perché quello è perfettamente uno non esclude l'altro.

Loro potrebbero tranquillamente dare un piano company o chiaro come vogliamo all'azienda che proprio in stalla che connette con le tutto il resto come se fosse a west per intenderci e invece avere un piano consultando o professional come l'hanno chiamato che tra l'altro ha fatto un sondaggio che secondo me è molto collegato a questo per tutto il o il btp business professional che invece vogliono fare questo tipo.

Quindi cosa secondo me sono due lavori sono due case, due user persona secondo me abbastanza diversi e uno non esclude l'altro sono altre mille domande verranno prima acquisite da microsoft e questo cambierà il modo in cui agisce tra l'altro scusatemi poi vi lascio la parola.

Era un grafico bellissimo che ho visto sul ring l'altro giorno che facciamo vedere la crescita di slac a confronto con la crescita di tim che è quello di microsoft e facciamo vedere che slac raggiunto dodici milioni in magari sei anni.

Non lo so, non mi ricordo dieci anni teams da quando è nata nel duemila diciassette a settantaquattro milioni perché è stato inserito in un network estremamente forte.

Quindi è la differenza tra quello che potrebbe fare operai da sola ok inserito in tutta i' excel, powerpoint, tutta la suite di microsoft che è un qualcosa di mostruoso, cambierebbe totalmente tutto quindi molto molto interessante.

Esatto.

Poi parleremo anche di questo è sempre il perfetto pensano così.

Io vi lascio quindi la parola e vi lascio andare con la presentazione.

Qualsiasi domanda fatela pure, né con chiaramente non a voi due.

Sto dicendo alle persone in chat parla pure nelle la chat che non è collegata GPT, perché altrimenti vi risponderebbe in tempo reale e noi vi risponderemo a tutte le domande alla fine di questa sessione nella parte di Pierpaolo.

Alessandro Condivido le slide, mi rimuovo e ci vediamo alla fine dopo Perfetto.

Io direi di iniziare.

Ci siamo già presentati.

Siamo i due co-founder di data pizza, questa community digital media e startup che si occupa di diciamo, valorizzare il talento delle persone.

Un po', questa nostra mission, cioè essere capaci di dare alle persone tutte le informazioni per avere successo, sia dal punto di vista carriera, sia dal punto di vista competenze.

Perché sono due cose che dal nostro punto di vista, soprattutto nelle competenze tecniche, vanno di pari passo.

Ma direi di non perderci in chiacchiere Alessandro e raccontarci un attimo cosa vedremo durante la presentazione? Esatto.

Diciamo che partiremo dalle basi, quindi li venderemo un po' tutti in base al livello delle persone.

E poi non sappiamo bene è come sia distribuito il pubblico, ma almeno per avere delle basi per capire le principali parole Intelligenza artificiale, deep learning, data science.

Cosa sono? Perché tanti fanno un miscuglio e cioè un po' di confusione.

Quindi andremo un attimo a livellare il tuo, poi parleremo appunto di Chuck.

Debiti come non è solamente una tecnologia o la startup assurda che parte da un momento all'altro è disruptive, ma sono appunto una vera e propria azienda dietro microsoft, come ho detto prima luca, poi andremo a parlare un po' della battaglia delle big tech, quello che si sta scatenando appunto tra microsoft e google.

Google è che diciamo sì, sta spaventando della potenza di questo language model e poi andremo a vedere alcuni casi applicativi come quello della content curation, ma anche del mondo della education, come a nostro avviso, ma anche avviso di molte altre persone, articoli, eccetera eccetera.

Sta veramente cambiando tutto il cpt e cambierà tutto nei prossimi anni.

Esatto.

E poi lasceremo ovviamente uno spazio per domande e risposte eventuali e anche dei materiali interessanti, secondo noi, per andare a rimanere al passo con quelli che sono, diciamo gli sviluppi tecnologici di queste tecnologie.

Ma partiamo dalle basi andiamo a vedere un attimo un le keywords principali si parla di intelligenza artificiale, si parla di mark il learning, si parla di deep learning in science, ma andiamo a vedere come ben dice questo diagramma, che sono cose distinte ma intersecate.

Alcune sono sotto insieme gli altri, quindi facciamo un attimo chiarezza quando parliamo di senza artificiale parliamo un po' dell'insieme che raccoglie tutte le altre keywords, quindi parola molto usata come termine ombrello pero'.

Diciamo che ci sono diversi tipi di intelligenza artificiale quello che conosciamo oggi, quindi basato su machine learning, deep learning, quello che vediamo, modelli generativi come dalle due oppure lo stesso chip che proprio il tema di questa spia é tutta l'intelligence.

E poi è tutto un altro filo intelligenza artificiale che non andremo ad approfondire che tutta quella intelligenza artificiale simbolica.

Ma è distinta quello che vi posso dire che le principali ricerche La ricerca scientifica oggi si sta muovendo verso filone del merchandising.

Andiamo a capire è cos'è allora il rachel learning e facciamolo con con un esempio eh? Facciamo subito una distinzione di due paradigmi.

Partiamo dalla programmazione classica, quindi un po' alla programmazione, come costruire un sito web, eccetera eccetera che si basa principalmente su algoritmi.

Quindi dato un input, cioè un insieme di regole come può essere quindi l'input? Faccio la spesa o i miei ingredienti? Ho un insieme di regole, quindi la mia ricetta e vado a generare un output.

Quindi vado a generare una torta.

Mentre nel making learning questo paradigma viene completamente sovvertito.

È un altro tipo di paradigma, appunto da in abbiamo input e output.

Quindi nel nostro caso abbiamo tanti input e output, quindi abbiamo tante spese che abbiamo fa e tante torte che sono diciamo l'output che vogliamo ottenere.

É quello che fanno questi modelli di quindi apprendimento automatico è quello di imparare quali sono le regole per poi poterlo automaticamente simulare in altri contesti in cui non si hanno gli output.

Quindi non si dice devi generare questa torta, ma di direttamente dagli input riescono a mappare quelle che sono le regole.

Quindi questo è un po', la differenza.

Un esempio molto semplice.

Ma per distinguere bene questa differenza, che è molto importante si, aggiungerei che la parte di the times in tutto ciò si interseca proprio perché per fare quello che Alessandro ha appena descritto, la componente fondamentale sono i dati, le torte e gli ingredienti, perché senza avere gli uni o gli altri non si riesce poi a costruire un set di regole.

E questo sa di regole.

Vi chiederete perché è importante? Perché molto spesso nella programmazione classica magari sì a un input tre più uno uguale il risultato é si ha il risultato nella programmazione, diciamo, basata sul machine learning spesso è difficile descrivere un computer in base a che tipologie di pixel una faccia eh? Diciamo realmente un volto.

Quindi diciamo che in questo tipo di task il fatto di far prendere al computer dando tante facce e tanti diciamo lebel quindi etichetta le facce molto più semplice esatto, servono tanti dati pensate al machine learning come un bambino che deve imparare deve vedere tante cose, per questo si parla di si parla di big data, eccetera eccetera.

Andiamo a vedere dove si posiziona cpt si posiziona nel deep learning che una determinata tipologia di algoritmi di machine learning basate su quelle che sono dette reti neurali le avete sentite adesso noi andremo ad approfondire per non rendere troppo pesante questo che l'ultimo auspicio dopo sette ore e mezza quindi chi lo ha seguito tutto sarà distrutto.

Ma capiamo che chuck cpt è un modello è un language model, quindi un modello generativo di linguaggio che si posiziona proprio nel deep learning.

Esatto.

Ma andiamo approfondire cos'è un language model infatti in questa infografica vediamo che c' è wikipedia che viene preso come esempio diciamo di una grande diciamo contenitore di quelli che sono i testi magari che si trovano su internet.

Ovviamente poi i modelli vanno a essere allenati su molti testi extra.

Magari tutto il web, per esempio GPT allenata su tutti i testi, tantissimi testi del web che risalgono a date prima del duemila ventidue, quindi fino al duemila ventuno.

Questo è uno dei motivi per cui è difficile chiedere al gip it o qualcosa diciamo di molto recente.

Ma detto questo, la storia di Language model è cambiata quando Google ha rilasciato Bert nel Duemila.

E se dici che è stato questo modello enorme che è stato rilasciato in open source, questo vuol dire che il modello era disponibile a tutti.

Il codice era disponibile a tutti e questo ha permesso ai modelli ai lang modelli fare dei grossi passi avanti in quello che era, diciamo lo sviluppo.

Perché nel mondo dell'open source si sa che quando si rilascia qualcosa, poi quel qualcosa viene, diciamo, ci mettono le mani tantissimi sviluppatori, tantissimi appassionati e cercano di migliorarlo.

Da questo modello sono nate diverse aziende e diciamo che i task principali che questo modello era capace di performare, ovviamente in modo abbastanza rudimentale erano tre.

Il principale era la and recognition.

In pratica, dato un testo si riusciva a estrarre certi dati come che ne so il nome delle persone, la località, un luogo o diciamo una mail.

Tutte queste cose che diciamo venivano automatizzate da un language model.

Possiamo per esempio prendere diciamo come esempio i curriculum quando un'azienda deve scremare tanti culi.

Curriculum.

Ci sono tanti software chiamati okay you're che vanno a leggere quello che è il testo del curriculum e diciamo a ordinare curriculum dal più diciamo in feat con la posizione a quello più lontano.

Un altro tasca è quello del sentiment.

Si è sentito molto parlare nel negli scorsi anni di sentimento analisi, soprattutto quando magari ci sono le elezioni politiche.

A quel punto vengono collezionati tantissimi articoli.

Ho molti tweet, magari di dpr di persone comuni.

Si va a misurare quanto sono positivi, diciamo quanto il sentiment, quanto le persone parlano bene di un determinato argomento, per andare poi a dare dei risultati a dire al di là dei sondaggi che possono avere mille bios, cosa pensano le persone di questo argomento quando scrivono anche questo ha portato dei buonissimi risultati.

Poi quando si cercava di andare ad approfondire fenomeni sociali esatto, poi parlando bene o male, anche il sentiment puo' essere tracciato anche come negativo.

E vengono molto utilizzati questi linguaggi in finanza, soprattutto quando bisogna avere magari di uno stock preciso.

Quale sentimenti in quel momento, e ovviamente si può andare a leggere tutti gli articoli su internet cosa dicono e bisogna sintetizzare un po' le informazioni si fa appunto attraverso questi modelli.

Esatto.

E poi arriviamo alla parte fino alla terza.

Diciamo tasca, che è quello che interessa a noi, quello legato al GP che il clan dei quindi si fa una domanda, il modello e il modello risponde diciamo scrivendo la risposta.

Mandiamo poi ad approfondire quello che è l'argomento quindi la parte leggermente più tecnica di questo di questo di queste slide.

Il primo step dell'allenamento dell'addestramento di quello che è, cioè gpt, è questo cioè prendere dei testi, avere dei double, quindi delle etichette che dicono di cosa parla.

Il testo è, diciamolo catalogano e andare con questi testi a prendere un modello già esistente di linguaggio, un linguaggio model, in questo caso Gpt litri.

E questo modello sempre sviluppata da Open che state diciamo, arricchito da ancora piu' testi, con la privacy che viene, diciamo, ovviamente messa in primo piano perché, essendo comunque un prodotto, bisogna stare attenti anche a problematiche di privacy.

Detto questo, cioè un secondo step di quello che è l'allenamento del modello di chat gpt, che è quello di dare delle world a quelle che sono le risposte di della q g p t.

In questo caso veniva chiesto al modello di dare delle risposte e poi c' era un umano, una persona in carne ed ossa che diceva questa risposta ok, questa è totalmente sbagliata.

Tra queste risposte è meglio la risposta ha.

Poi viene la risposta c e poi la risposta b in modo da dare dei feedback, quella che era la rete neurale e che questa rete neurale imparasse, diciamo a comportarsi nel modo giusto.

Diciamo al terzo step di quello che è il training di questo di questo modello sia quello che viene chiamato in gergo apprendimento per rinforzo, quindi non c' è più l'umano che vista la risposta ti diciamo da un un feedback, quella che è la risposta, ma c' è dall'altra parte proprio il modello stesso che capisce quello che tu stai dicendo.

Per esempio dici questa risposta sbagliata non sono d'accordo con questa affermazione e dopo che tante persone diciamo muovono la stessa critica.

La stessa risposta a una determinata risposta, dice gpt il modello automaticamente capirà che deve cambiare qualcosa e quindi è come se si allenasse, diciamo in modo autonomo, senza bisogno di un feedback umano.

E questo è chiamato in gergo enforcement learning per chi volesse approfondire prima di passare alla parte più diciamo sociale.

Quello che volevo sottolineare è che, a differenza di Bert, il modello di cui abbiamo parlato prima, il il codice di bitcoin non è pubblico operaia un'azienda che nonostante il nome sia hope, in realtà non rilascia il codice open-source e quindi è qualcosa di molto chiuso e che nessuno sa nello specifico su che dati è stato allenato gpt e come diciamo, tutto il processo di diciamo di creazione del tool è stato, diciamo, messo in piedi, e questo da molti esperti del settore e fanatici dell'open source è stato criticato perché possiamo immaginare che una tecnologia del genere, il rilasciata al pubblico, avrebbe avuto ancora più spazio di crescita, più diciamo output futuri.

Quindi questo è un pò diciamo il rovescio della medaglia di tutto ciò andiamo a vedere poi questa seconda parte.

Quindi cpt non è solo tecnologia perché vediamo effettivamente anche il fortissimo impatto sociale che sta avendo.

Eh queste persone è sono c'.

È da dire che le persone che sono dietro a certi Piti non sono gli ultimi arrivati.

Non è la startup che parte da zero e crea questo modello assurdo.

Perché? Perché per allenare questi modelli servono tanti, tanti, tanti soldi.

Perché sono allenati proprio su.

Su molti dati ci ha richiesto un grandissimo potere computazionale dietro e poi qua c'è tutta la tematica della ricerca pubblica privata.

Quanto effettivamente si centralizza era sempre di più la ricerca e l'innovazione verso il privato.

Vediamo appunto i volti doc co-founder di operai.

Elon Musk è Elon Musk.

Non ha bisogno di presentazioni.

Sam Altman, neanche lui.

Former president di sì, esatto.

E poi ci sono un Peter Pilz e poi il ceo di Linkedin.

Si, quindi diciamo persone che a tavolino nel duemila e quindi ci si son trovati, ha detto crediamo questa azienda che deve fare ricerca su topi legati alla Ojai.

Finanziamo la e secondo me non era neanche l'interesse iniziale quello di farci tanti soldi.

Ma era piu' di portare avanti quello che era la ricerca.

Il discorso de lo di Elon musk, per cui adesso si sta scagliando anche pubblicamente contro su twitter contro il seme hartmann è proprio quello di non rendere mai a pagamento questi servizi.

Invece il ceo ad oggi gli operai la vede in maniera un po' diversa ma andiamo a vedere poi si esatto magari non si aspettavano che in così poco tempo veramente in otto anni da un progetto che era un side-project per portare avanti la ricerca nel privato si arrivasse a un fenomeno globale con cinque milioni di user con un milione di usare in cinque giorni.

Scusatemi quindi veramente ma gli impatti sociali qua una vignetta molto bella che hai fatto? Paolo è una ragazza che lavora con noi che farà vignettista molto simpatica.

Vediamo come ad oggi veramente ciao cpt sta avendo un impatto sociale grandissimo che sta rivoluzionando tantissimi settori tantissimi mercati che sembravano dei monopoli come per esempio quello dei motori di ricerca.

Ma adesso andiamo a declinarlo meglio il tutto si esatto perché le persone hanno iniziato a dire adesso sono diventati pigri non abbia neanche la voglia di cercare su google.

La nostra risposta è che ovviamente ci saranno delle evoluzioni non rimarrà per sempre o google gpt, ma ci sta scatenando una vera e propria battaglia tra quelli che sono i player.

Sì, esatto.

Questa battaglia appunto, è microsoft, come diceva anche prima luca ha già investito in open mic, avessero un miliardo e adesso ne sta raccogliendo capitali, valutazione ventinove miliardi, una valutazione altissima.

E microsoft? I rumors dicono che sia pronto a un investimento di dieci miliardi.

Ma perché vuole fare questo? Microsoft è principalmente la battaglia sta proprio contro google, quindi contro un sistema che era ormai un monopolio che era quello dei motori di ricerca.

È veramente google? Si sta spaventando uno perché il suo sangue modella? Ma se n'è parlato molto perché era quel modello che da un ingegnere di google era risultato come senziente ad oggi, magari con l'ingegnere potremmo dire che anche il cpt è senziente.

In effetti per le risposte che dà, ovviamente non sono senzienti, non non siamo ancora arrivati a quella che detta la singolarità.

Poi però google si sta spaventando, hanno paura effettivamente di quello che ottiene il può essere quindi una semplificazione del processo di ricerca e pensiamo quando verrà connesso anche ad internet.

Quale paura è quanto potrà essere disattivo? Sì, esatto, cioè nel senso ad oggi non c' è discussione, nel senso che google serve per cercare notizie fresche e diciamo contenuti, diciamo anche dell'ultima.

Ora ci gpt non è capace, però il passo è breve tra collegare un language model é un album del genere a diciamo le news e a i materiali che sono già online, che vengono caricati giornalmente e proprio per questo diciamo microsoft si sta muovendo esatto, microsoft si sta muovendo.

I rumors dicono integrazione di chuck cpt direttamente all'interno di bing, il motore di ricerca di microsoft, ma anche e tutta quella integrazione in quei tool che sono usati veramente dalla massa come diceva prima giustamente luca teams ha avuto un'esplosione assurda perché era già intriga integrato nei prodotti microsoft.

Quindi quanto potrebbe essere veramente disruptive chuck cpt inserito in microsoft word inserito in power point c'e' già un generativa di slide che si chiama chat bcg non me non a caso forse pero' c' è già chatsim ci sono già generativi che mischiano la potenza dei dei dem degli strumenti che generano immagini come per esempio dagli due giorni eccetera eccetera con la generazione del linguaggio diciotto gpt e sono veramente devasta quanti non li abbiamo trovati e siamo agli inizi.

Ovviamente però funzionano molto, molto bene e spaventoso.

Secondo noi sarà quando ci sarà il passaggio al life model successivo al chat gpt.

Scusate, perché poi c'è differenza tra cpt egypt e ci sarà appunto verrà rilasciato il gp di quattro che è veramente straordinario e verrà allenato su una miriade di parametri esagerata migliaia di miliardi di parametri e quindi diciamo che secondo noi il next step è quello di inserire keep it in quelli che sono i tool che le persone usano da vent'anni che ne so anche nelle piccole pmi italiane si ritroveranno la possibilità di generare tasto seward e molto spesso queste rivoluzioni funzionano quando è la tecnologia che si avvicina alle persone e quindi anche a chi non è il nerd che va a cercare questi tipi di tool entra nei computer delle persone tramite dei software che vengono già usati e li davvero poi le persone iniziano a causa a usarlo giornalmente e poi non ne fanno più o meno no, credo sia sia impossibile se si, ma andiamo avanti a proposito di non farne più a meno ovviamente qua non possiamo vedere le persone che ci stanno ascoltando, magari scrivetelo in chat se c' è davvero qualcuno che ancora non l'ha usato per creare contenuti.

Perché ovviamente il primo pensiero mio di Alessandro, che giornalmente portiamo contenuti sui nostri canali social è stato quello che bello possiamo farci aiutare nello scrivere i copy nel sonno anche nelle immagini come che noi li sfruttiamo tutti, non si li sfruttiamo, ma magari non cela grafica.

Che vuoi del colore che vuoi per rimanere in paletto generi un'immagine che molto spesso esce bene se sai descriverla bene e quindi li utilizziamo pero'.

Diciamo che siamo andati approfondire questa tematica, dato che siamo appassionati sia di content creation sia di Ajay e ci sono degli articoli che dicono che il novanta percento dei contenuti sarà scritto con il supporto del entro il duemila.

Ventisei sono numeri impressionanti.

Ovviamente non vuol dire che saranno scritti dai.

Vorrà dire che ci sarà una base generativa che può essere un'immagine un testo, un singolo titolo che poi verrà ritoccato da quello che è, diciamo il content creator.

Chi si occupa poi di finalizzare il contenuto? La cosa interessante è che riuscirà, come qualcuno prima detto in chat, aiutare nel caso di blocco dello scrittore aiutare a efficientare quelli che sono i task più noiosi, magari come scrivere l'ennesima mail uguale a tutte le altre di presentazione di che ne so, di qualcosa che devi presentare, che non richiede poi partire da pagina bianca e tanti altri diciamo contenuti che possono essere velocizzati e quindi diventa un supporto, non diventa una sostituzione di quello che è l'umano c'è anche chi dice mai usato.

Quindi diciamo provatelo se non hai intasato.

Perché molto spesso, essendoci tanto richieste, tanto flusso di persone di quanto si aspettassero se probabilmente non si aspettavano tutto questo chip attorno.

Ma parlando poi anche di motori, di ricerca, di creazione, di contenuti, parlando di Search engine optimization, Odisseo com'è che si evolverà questo mondo perché da una parte, grazie a questi modelli generativi, sarà capace di creare degli articoli che a livello di SEO sono perfetti perché un modello è capace di andare a capire quali sono le parole più cercate, più cliccate.

All'interno della rete, però, allo stesso tempo è diciamo, un rovescio della medaglia che Google come è capace di detective tare una mail spam, sarà capace di avere un detector di tutti quei testi che vengono generati dalle non vengono magari neanche ritoccati e vengono piazzati là in un blog.

Se esistono già li potete trovare su Internet.

Ci sono mille modi di scoprire se un testo è generato dai ai e non ritoccato per nulla.

Detto questo, ovviamente se un blog risulta agli occhi di Google come spam, finirà in fondo alle ricerche, sarà quasi introvabile, quindi diciamo che la componente umana rimane fondamentale.

Ma davvero non si scappa da qui per andare a raggiungere tutta quella vena creativa che rende il testo diverso da quello che potrebbe essere scritto da GPT? Quindi questo è il nostro pensiero.

È anche quello che dicono i rumors sul tema che Google si sta già muovendo per avere un una preferenza verso i contenuti da umani e non quelli diciamo generati dai ma parlando dell' Ltro, mondo da cui siamo molto interessati che quello della Education è uscito.

Questo post su Facebook che ha fatto abbastanza scalpore di un professore australiano, un professore di filosofia che ha i suoi ragazzi delle scuole superiori ha chiesto un tema su Hum di cinquecento parole.

Quello che è successo è che uno dei suoi studenti ha avuto la brillante idea di far scrivere l'intero tema a GPT e di consegnarlo come risultato del del compito per casa.

Quello che ha fatto il prof molto sveglio e accordo, si è accorto che c'era qualcosa che non andava e ha usato uno di questi detector per andare a vedere se il testo era stato generato da iOS.

Effettivamente era stato scritto da dal ragazzo quello che si è visto che al novantanove percento era completamente generato dai e quindi il professore vabbè, magari avrà strigliato un po' il povero ragazzo, ma dall'altra parte ha scritto questo post molto lungo.

Poi, se volete andare ad approfondire su Facebook, Dov'é riflette su come evolverà il mondo dell'educazione del mondo della scuola e il sistema poi educativo grazie a queste nuove tecnologie.

E fa notare Questa cosa diciamo impressionante dice questa tecnologia a una vita di tre settimane.

Quindi immaginiamoci poi quanto velocemente evolvono le tecnologie, soprattutto quelle che vengono utilizzate dalle persone e facciamoci un po' i calcoli In quanto tempo, diciamo questa tecnologia riuscirà a generare dei testi? Diciamo dei temi ancora più diciamo performanti, ma noi andiamo sempre a cercare anche l' opposto, diciamo il buono in tutto ciò e andiamo a vedere questo tweet di Terence Tao che una persona, la persona, secondo gli studi riguardanti il cui dei più intelligente al mondo secondo i test, anche se lasciano il tempo che trovano, ovviamente.

E lui dice in questo tweet proprio che ci gpt può essere sì un diciamo un male per quello che può essere l'inizio di una carriera, diciamo scolastica, ma allo stesso tempo può riuscire a dare la possibilità di concentrarsi davvero su quello che è.

L'apprendimento quindi sulle connessioni logiche tra argomenti sull' approfondire un determinato tema dal punto di vista più umano e meno macchina.

Nel senso secondo questo tweet lui dice che forse non ha più senso imparare a memoria le cose, ma ha senso iniziare a fare esami open book e open ai Scusate, il gioco di parole è dove le persone possono usare strumenti come libri e hai internet per, diciamo produrre.

I risultati di quelli che sono un esame sono esami temi proprio per andare a prendere e a valutare solamente la componente umana.

Che poi che quello che è la persona lo studente va ad aggiungere a ciò che è già di base, si trova su internet, si trova sui libri e che riesce a darti ciò LGBT.

Quindi questa puo' essere anche una cosa buona perché l'energia delle persone verrà tutta impiegata nel fare passi avanti, trovare dei pattern tra materie diverse, meno meno ovvi e non si sprecherà, diciamo quella energia mentale umana a approfondire sempre i soliti argomenti e che magari diventano un pane quotidiano e che possono esserci forniti sul piatto a nostro piacimento da un diciamo che porterà.

Ma anche nella mia opinione personale ha una vera e propria rivoluzione di quello che oggi il sistema educativo perché c'è la tecnologia c' è un po' bandirlo a proibire la sia una cosa fattibile, ma è controproducente, vuoi perché sappiamo benissimo come sono.

E il mondo del lavoro e quindi ne vedremo delle belle nei prossimi nei prossimi anni, nei prossimi mesi.

E secondo me l'intelligenza artificiale dovrà avere avrà un suo impatto sul suo anche il mondo dell' Education.

Leggendo qualche commento Mi piace qui adesso di Rachele che dice allenare la componente critica più di quella nozionistica.

Esatto, esatto.

E invece Beatrice dice da copywriter, correttore di bozze In realtà non direi direi più che da correttore, da invece che scrittore di bozze.

E poi rifinire le potrai concentrarti su rifinire basta che molto spesso è la parte più diciamo divertente e meno noiosa che scrivere le bozze da zero, ma andando poi verso la conclusione di quello che è il nostro speech.

Quello che vogliamo far notare è che da queste tecnologie non si torna indietro.

Non è mai successo che viene aperto il vaso di Pandora e poi viene richiuso pochi mesi dopo, ma si apre e si aprono i nuovi trend che sono destinati a crescere.

Infatti, secondo questo grafico, entro il duemila trentadue si avrà praticamente un per dieci di quello che è, diciamo il markets di quelle che sono il valore di questo tipo di tecnologie generative.

E quindi la nostra unica risposta, al di là di tutti i pensieri, di tutte le critiche, è quella di dobbiamo conviverci.

Non si può scappare da tutto cio'.

Bisogna imparare a integrare questi tool nel proprio lavoro, perché chi riesce a integrarli avrà un vantaggio competitivo fondamentale e riuscirà, diciamo, a dar vita a una nuova rivoluzione in quello che è, diciamo la produttività delle aziende si è sfruttata nel modo giusto e anche in questo caso ci saranno delle aziende che si adattano e sopravvivono e prosperano delle altre che invece non si adattano a questo cambiamento, tirano la marcia indietro e probabilmente scompariranno poi nei prossimi decenni.

Quindi questa diciamo è qualcosa che bisogna tenere a mente quando si parla di tutto cio' che il futuro è uno solo non ci sono varie opzioni e non esiste l'opzione in cui questi tool spariscano da un giorno all'altro.

Detto questo ho saltato uno slider.

Detto questo, magari qualche spunto per allora vi lasciamo qualche spunto per approfondire.

Noi abbiamo fatto un numero più molto è generica e vi lasciamo qualche spunto, soprattutto video audio che sono più entrate trattengono meglio.

Two minutes paper bellissimo se canale bellissimo youtube se volete approfondire eh molti chicchi nuovi modelli che escono in due minuti spiegati abbastanza in una maniera comprensibile a tutti mentre Gluant Brown youtuber fantastico per entrare piu' nello specifico su come funziona il deep learning, come funzionano i modelli, ma anche come funziona la matematica lo un divulgatore bravissimo dei video fantastici.

Quindi veramente siete interessati ad approfondire un po' di più tre blu un brown bravissimo il nostro podcast algoritmi siamo partiti da poco all'incirca cinque cinque episodi abbiamo fatto, ma sta riscuotendo un notevole successo in cui parliamo delle news tech, ma sei science eccetera della settimana che escono e lo mettiamo poi giornalmente vediamo qualche saccente e che hanno preso possesso, preso possesso GPT dello schermo e adesso ok, ok, presentazione no.

Comunque noi avevamo finito.

Vi invitiamo, diciamo a seguirci sui vari social.

Se siete interessati all'argomento, ci trovate con data pizza più o meno ovunque esatto, ovunque.

E portiamo questa tipologia di contenuti sia di approfondimento, dando dei paper dei materiali più scientifici per chi vuole proprio studiare questo tipo di tecnologie, ma anche per rimanere aggiornati con quali quelli che sono gli sviluppi, perché a noi in primis piace approfondire queste cose e poi portarle sui social tramite questi canali media è qualcosa che facciamo giornali, soprattutto cerchiamo di renderlo accessibile a tutti, sia a livello di comunicazione è contenuto sui vari social? Assolutamente.

E non vi lasciamo con questa domanda e voi siete pronti ad accogliere questo cambiamento? Siamo certi che non ci siano persone piu' indicate di voi che ci state ascoltando ad accoglierlo e siamo curiosi di vedere come come vedremo questo periodo storico tra qualche anno, perché sicuramente ce ne saranno delle belle grazie a tutti per l' attenzione ovviamente ci trovate su linkedin anche con i nostri profili personali e per qualsiasi domanda adesso diamo un po', una sbirciata alla chat e sensate se poi subentra luca no, eccomi qua.

Scusatemi agg i ragazzi per per il che è comparso perché ci tenevo tanto.

Devo ringraziarvi per la fantastica presentazione e adesso andiamo infatti alcune i e discutiamo.

Anche la presentazione è stata super interessante.

Ci tenevo a condividere il mio schermo un secondo e far vedere un esempio pratico di cpt applicato a quello che noi vogliamo fare col governo che lo facciamo perché anche noi abbiamo come tema l'accessibilità e ci piacerebbe farvi fare un esempio.

Se per voi va bene chiaramente voglia conferma che si è dubbio che il mio schermo si vede una chat di per sé si' si' praticamente noi lavoriamo tutto il nostro background è aws amazon web service che alla fine sono tutti micro service e quindi per chi non lo sapesse, sono dei servizi che sono si possono concatenare in un certo senso é grazie a questo noi abbiamo il nostro stock di back-end che è collegato attraverso strappi c'è.

Un full heads back end è collegato comunque a tutto il nostro sistema di back-end che in questo caso, appunto amazon s e per fare un esempio pratico, quando qualcuno vede un un'elezione all'interno di lerner quello che avviene esattamente questo processo, noi carichiamo un file video all'interno in questo caso gli strappi che come se fosse un database e automaticamente abbiamo, attraverso variazioni lambda che uno dei servizi di aws concatenato diversi servizi, come può essere amazon tre che è quello di storage dove vengono salvati.

Poi media convertirlo va a convertire in tutti i potenziali formati che ci potrebbero servire mp tre, hdl mille millenovecento venti hd millenovecento venti non hd formati più piccoli per la parte di dio e di app e poi in questo caso vediamo clyde watch, eccetera eccetera.

Poi cioè amazon cloud front che in base al device che chiama la lezione, il nostro confronto gli manda il file migliore per chiaramente ottimizzare l'esperienza di divisione.

Se un utente chiama da daphne non è che gli mandiamo un PhD dal millenovecento venti, perché altrimenti chiaramente succede che perde un sacco di qualità.

Ora questo era per spiegare molto velocemente il fatto che quello che noi faremo a un certo punto sarà sicuramente attraverso concatenare certo gpt per potenzialmente fare alcune delle cose che noi oggi stiamo facendo manualmente.

Un esempio è il servizio di west chiamato transceiver.

Quello che ci permetterà di fare questo sarà trascrivere automaticamente il file video che noi caricheremo qui dentro una volta che viene trascritto tutto questo.

Una volta che tutti i file di tutte le elezioni questo file verrà sparato all'interno del cpt e quello che può succedere è che noi possiamo scrivere ricava mi titolo ottimizzato seo per questa flessione questo qua è il file che ho fatto in un raid direttamente fatto prima lo sparo e cpt ci dice questo potrei dire più corta che potrei ogni volta scrivere all'inizio chiaramente questo qua è la parte manuale che volevo far vedere.

Però chiaramente quando ce li hai tu passi dei parametri e ti fa direttamente questa questa automaticamente attraverso le verrà inserita all'interno di strappi come titolo della lezione poi uno gli dice fammi la descrizione veramente lo so sto spiegando a voi ragazzi lo so che lo sapete, però era per far capire a casa quello che sta succedendo e qua tu hai già la descrizione che verrà inserita all'interno della lezione una volta fatto questo coso, tutte cose che noi oggi facciamo manualmente, cioè una persona che deve guardare la lezione per poter scrivere questo, poi un'altra potrebbe essere Dammi cinque punti riassuntivi della lezione, ti danno i cinque punti e poi l'ultima parte che per me la più interessante, visto che noi abbiamo dei quiz dove noi ci mettiamo circa quattro ore a prendere un corso, scegliere quindici lezioni e ricavare quindici domande con relative quattro risposte di cui una sola corretta.

Tutto qua.

Potresti dire fammi una domanda con quattro possibili risposte di cui una sola corretta.

Quando abbiamo messo, mentre stavamo parlando a fare tutto questo e ci ero io che scrivevo il concetto qual è il concetto è che questa cosa qua applicata con il concetto di tu in potenzialmente venti secondi hai ricavato tutto questo.

Tutto questo viene automaticamente passato all'interno di strappi che il nostro sistema di back-end e noi abbiamo scalato totalmente.

Questo questo è un lavoro che avrebbe preso sei ore per una persona normale, per l'intero corso chiaramente sei ore che probabilmente oggi, per chi ci mette venti minuti a fare sì, e poi magari quella persona ci mette poco a dare un'occhiata che sia tutto ok tutto corretto e è sicuramente quella che perde il lavoro domani, ma può fare molto di più e dedicarsi ad altro perché spesso è questa la critica del tipo ok ma questa persona é una cosa fa fare qualcosa di più stimolante sicuramente, ma il concetto che che uno può usare la critica ma la critica non può essere usata cpt cioè non è secondo me è questo il tema.

Il tema è se vogliamo dire allora che le persone rimpiazzate in tutte le rivoluzioni che sono avvenute tecnologiche o industriali ancora prima eccetera eccetera erano persone e la grande balla diciamoci che verranno semplicemente sostituiti i lavori da altri lavori in questo caso non ci saranno se vengo si perdono lavoro cento persone, cento ingegneri o da un dentista o altro che serviranno per chiaramente open che è una cosa completamente diversa.

Ovviamente questa domanda vediamo che è ottimo come spunto questa domanda non l'avreste cassata perché è troppo facile se gli potevi tranquillamente dire fammene un'altra.

E comunque il concetto è che era estremamente rilevante la domanda con con effettivamente quello e magari questa guerra troppo facile ma ricordiamoci anche noi a volte facciamo domande facili il concetto che quando tu ne fai su sessanta lezioni sessanta domande il nostro sistema di back-end funziona.

Che ogni volta che tu arrivi alla fine del corso e spingi fammi il quiz lui randomized dieci domande e a oggi noi stiamo dando le domande che sono randomizzati e quindi tu randomizzati anche la difficoltà.

Ma domani potremmo tranquillamente mettere o far mettere al cpt un voto sulla difficoltà della domanda e randomizzati nella maniera che cerca di avere comunque un tot di domande difficili un tot di domande giuste cioè è diventano difficili le critiche a un certo punto su non usare questo tipo di tecnologia ed è estremamente estremamente interessante come chiaramente avete detto voi poi non dimentichiamo che anche che ha chiesto all'inizio certo che siamo solo all'inizio quindi che ne ho dei bei risvolti anche quando io mi immagino modelli anche ad hoc sviluppati su determinati format su determinati dati.

Quindi si' pensiamo all'iphone due di un paio di di un decennio fa se lo guardiamo adesso fa schifo.

Eppure quella volta era la rivoluzione.

Quindi immaginiamoci una tecnologia del genere tra dieci anni mi spaventa solo pensarlo non è collegato a internet ha un database di dati, sono attualmente aggiornato.

Non ha ancora il potere compiute computazionale che dovrebbe veramente avere ed é la ragione per cui molte persone dicono ma ci dice che max capacity si' perché stanno spendendo tre milioni al giorno di howedes di speso tre milioni al giorno soltanto per reggere il.

Infatti quando le persone dicono che ciao gpt non è un gp quando tu entri effettivamente a volte entri a volte no c'è scritto che le coppie potrebbero essere sbagliate perché sono in testa e soprattutto quando ti dicono che hanno investito un miliardo su questo mdp ma si rendono conto che se spendi tre milioni al giorno vuol dire che tu arrivi a spendere un miliardo di un anno soltanto soltanto di di consumo proprio di di server, quindi per me aver speso un miliardo su questo è poco rispetto infatti quello che Microsoft vuole buttarci sopra, teoricamente tantissimi altri player io andrei alle domande perché riservato un sacco e stanno avendo un sacco di discussioni.

Chiaramente un topic super caldo.

Come dicevamo mino chiede considerando che ancora gli albori a livello di utilizzo e spesso gp chat gpt ha già ora problemi di intasamento.

Come sarà gestibile ciò quando metteranno gli utenti con modelli a pagamento? Quello che dicevate prima? Ma sì, sicuramente sì.

Sicuramente si avrà precedenza chi paga e aumenteranno il numero di server.

Poi bisognerà capire anche loro a livello di staring i dati di se internalizzare hanno il tutto se se pagheranno continueranno a pagare server esterni.

Insomma.

Poi a edwards e anche tra i e gli investitori come progetto di pope nel proprio dal duemila quindici quindi probabilmente non si staccheranno dai bloods.

Però sicuramente per qualcosa che funziona così tanto saranno secondo me è una delle prime cose che risolveranno il fatto di renderlo un grande comico sul fatto di riuscire a usarlo o no stamattina, ma soprattutto per le aziende si'.

Non dimentichiamoci che non è la prima azienda che ha problemi, non ha problemi, che ha un tema di troppo traffico.

Nel senso che google youtube penso che sia un bell'esempio di servizio di streaming, soprattutto youtube, che in realtà google potenzialmente molto più scalabile a livello proprio di di tipo di chiamate che arrivano YouTube invece che a uno streaming ha un costo totalmente diverso.

Deve avere dei costi allucinanti, confronto altro ed è totalmente gratuito, quindi non credo che se non lo fa YouTube, non posso farlo anche GPT, a meno che voi mi diceva che ha dei sistemi di streaming di scusatemi con i calcoli computazionali che lui fa solo molto più costoso.

Livello di chiamare o no, una volta che il modello ha creato il calcolo con mutazione è solo quello della chiamata al che ha una rete neurale.

Diciamo degli input degli output che durante la fase di allenamento vanno avanti indietro e immaginiamo che l'informazione passa avanti, viene una risposta che torna all' input e un ping pong tra avanti indietro nel caso di modello già allenato e risposta da dare, cioè solo il passaggio avanti del dell'informazione che il problema è il vero peso.

Computazione sta nell'allenamento en el Rey training della rete.

Ma questo non è una cosa che si vede quando viene dato a un output all'utente perché viene basato su una versione precedente.

Ok, super domanda di Emanuela Voi ne fate uso per i contenuti articoli sulle vostre sedie lo utilizziamo? Sì, ma come utilizziamo per esempio Google.

Quindi utilizzo per magari una ricerca su un determinato Tu glieli dico.

Dimmi quello che sai su questo argomento e poi effettivamente lo utilizzi vai mai fra tanti elenchi puntati vai un po' a sistemare il copy, lo rivedi, devi avere un occhio, il critico perché non sei mai effettivamente se ti spara cosa giusta, soprattutto su specifiche specifici argomenti non sai mai se è giusto.

Quindi devi avere qualcuno che sa effettivamente stai dicendo qualcosa di sensato.

Non ci vedrei ad oggi un copywriter che non sa nulla a fare domande su una specifica tecnologia e hai riuscì a capire se là la risposta è giusta.

Quindi lo utilizziamo, ma con cognizione di causa, rivedendo ovviamente tutto il copy che ad oggi ancora abbastanza robotico.

Si, diciamo che se lo usiamo, se l'argomento di cui vogliamo scrivere, parlare qualcosa che conosciamo bene, sai qualcosa che non conosciamo bene.

Andiamo a dirlo in un articolo con delle referenze e siamo sicuri Insomma, se le referenze sono buone, che si tratti di qualcosa di corretto, assolutamente domanda se n'e' offesi.

Ma se cio' che ti risponderà alle mie domande, soprattutto servizi, perché dovrei aprire i primi risultati di ricerca di Google? E che fine faranno i riti di affiliazione? È questo è grande grande tema, un grande tema anche della battaglia di Google, che tra gli ultimi rumors lo leggevo proprio ieri.

Stanno ovviamente sviluppando anche loro un modello di di questo tipo e diciamo che non si faranno mettere i piedi in testa.

A mio avviso è combatti, verranno, quindi ci sarà una rivoluzione.

Ovviamente ci sarà una rivoluzione sul metodo di indicizzazione, ma io già ad oggi se devo fare una ricerca veloce appunto su qualcosa molto è generale oppure un topic che non devo approfondire, ma che so gia'.

Vado subito sul rispetto che su Google forse è importante anche proprio il concetto di fiducia con chi crea il contenuto.

Nel senso che se Luca domani fa un post su Lo diciamo su un determinato argomento di growth, io preferisco sempre leggere il post di Luca che so che una persona in carne ed ossa che fa questo di lavoro piuttosto che cercare lo stesso contenuto e farmelo generare da GP esatto non va, non va a rimpiazzare ovviamente le opinioni personali o la cioè il senso della scrittura.

Quello quello non lo fa.

Ovviamente non lo farà mai.

Secondo me però ovviamente va a rimpiazzare quello che è proprio il concetto come tu quando fai una ricerca su google cerchi di stra estrarre dei concetti, stessa cosa su cpt.

Quindi quello era il e il i muri della casa, ma poi devi essere tu a decorarla come più ti si addice.

E non dimentichiamoci che chiaramente è stato inserito un database di dati e gpt però il futuro secondo me molto che sia collegato a internet e all'informazione ora una battaglia di google, secondo me potrebbe per esempio essere quella di bloccare proprio che vengano prese informazioni da loro.

Chiaramente ci potrebbero essere altri motori di ricerca che fa che fanno un tipo di partnership con loro.

Però se tu google che io adesso non so quant'è il peso di google a livello di di proprie informazioni a livello mondiale su un sito internet ti blocca quello crea un qualcosa di estremamente incompleto perché dopo non potrebbe comunque attingere a tutto quello che viene postato specificatamente lì.

Poi beh, è chiaro che c' è anche da altre parti.

Sì, sicuramente però se nel senso ci sono mille modi per non passare da google per scandagliare, credo che la vera lotta sarà sulla tecnologia.

Quindi Google che uscirà con un altro modello più grosso, più performante che funzionerà meglio che integra nei suoi servizi direttamente e sarà una lotta su quello.

E non credete che per me è un altro tema oltre sono d'accordo con voi.

Oltre a questo, c'è anche il discorso che tantissimi siti già con le quando Google praticamente prende i risultati, li prende le informazioni e te le tira fuori dal sito.

Un casino di siti hanno perso chiaramente tantissima potere seo.

Una cosa che molti siti potrebbero fare è proprio quella di dotarsi di login e di avere una relazione molto piu' one-to-one con i loro utenti, mentre invece di essere lasciati totalmente open perché proprio open possono essere poi magari Gpt entra lo stesso prende comunque informazioni.

Non so se c' è un modo di bloccarlo in questo modo.

Però penso di sì.

Il set di login in qualcosa non puoi proprio entrare nelle pagine web.

Diciamo che sono protette.

Poi ovviamente sì, nel senso che questo può essere visto anche come qualcosa di buono, perché quante volte noi cerchiamo su Google troviamo il sito di cui ci fidiamo e clicchiamo proprio su quello.

Nel senso potrebbe ancora dare più forza quel senso di community che ruota attorno a una determinata persona, un determinato progetto.

Certo c'è una domanda che è indicata dal piacere se non l'avete già fatto i paper come attention, isoradio, need del duemila e sessanta con cui GPT, ma in realtà penso un'isola ed un paper famosissimo, praticamente loro è un paper di Google che, diciamo è il primo che racconta spiega questo meccanismo chiamato attention, che è legato al queste reti neurali chiamate transformer, che sono capaci di prendere dei pezzi di testo e contestualizzarli l'uno diciamo rispetto agli altri.

Che ne so, se dico oggi apro la finestra e fuori c'è il solé, una rete transformer è capace di collegare il concetto di apro la finestra, il concetto di tempo meteorologico e questo paper è stato citato più di cinquantamila volte negli ultimi pochi anni, quindi fa capire quanta ricerca ceh su sul tema e ciò che ha dato vita, diciamo a modelli generativi, diciamo di ultima generazione, però è qualcosa che è stato un po'.

La scintilla non è che proprio il paper su cui è basato Ciao gpt esatto, Sean Cooper, per dare un po' di contesto più scientifico.

Sull'argomento, però è molto interessante per chi ha un minimo di basi matematiche andarsela a leggere se non è banale non è banale.

Comunque sono veramente sette pagine che ha cambiato la storia di quelli che sono i modelli di intelligenza artificiale.

É davvero fa capire come in sette pagine si può dare un nuovo respiro a tutta una branca che era quella del natural language processing, quindi super consigliato.

Altra domanda dichiara secondo voi jp ti riuscirà a scendere le info reali dalle fake news? Si' riuscirà se si' si' nel senso che non non credo che sarà compito di cpt questo onestamente per una che potrebbe esserlo una volta collegato a internet magari glielo avevo pensato più a livello di allenamento nel senso che se viene allenato su fake news poi c'è il rischio che le risposte siano altrettante fake news a sua sull'allenamento pensavo di sì, però comunque c' è un grosso controllo sui dati di input.

Da quello che hanno detto infatti, se si parla di argomenti sensibili come che ne so se chiedo come so compiere un reato? Gpt non mi risponde a differenza di altri linguaggi model t dice non rispondo a questa domanda anche per tutti quegli argomenti discriminatori.

Tutte queste cose, cioè un grosso controllo.

Esatto.

Questa è stata una mossa molto furba.

È quella del un po' politically correct che hanno adottato loro.

Ci erano altri modelli, chat, bot allenati sui tweet, per esempio, e questo chat bot, continuando ad allenarsi sulle risposte che gli venivano date i tweet che ci era diventato in sei ore.

Forse era proprio di Microsoft.

Adesso non ricordo benissimo, però era diventato in sei ore razzista, sessista.

Quindi si' beh, basano tutto su quelli che sono i bailout dell'uomo.

Quindi ha fatto un bellissimo lavoro sotto questo punto di vista, perché se fosse diventato da un giorno all'altro razzista o sessista, ci sarebbe stato un grande problema di comunicazione e di marketing, che poi è quello che su cui si basa poi fondamentalmente su cui si basa tutto.

Che tra l'altro la differenza è proprio il fatto che poi non viene allenato dagli input che un utente gli da' dal punto di vista di cosa inserisce nella chat, ma viene allenato dal dai il pollice in su, pollice in giu' in base alla risposta che tu hai dato.

Quindi in realtà se io scrivessi delle informazioni sull'arma e poi glielo chiedesse il giorno dopo lui non sa più quelle informazioni.

E questo secondo me è un altro tema della privacy enorme, perché se io lo allenasse con degli input scritti e poi un altro utente che non è lo stesso utente mi fa delle domande su quello che lui mi dà delle informazioni sensibili, per esempio sull'euro su qualsiasi altra cosa.

Ci sono un sacco di temi su questo.

Per esempio è uscito il caso de della domanda su chi è il CEO di Twitter.

Ultimamente ha girato sui social l'ho visto, menzionato anche in chat, nel senso che delle persone hanno chiesto a di Twitter e hanno detto che lei ha risposto la chat che Elon Musk e questo è, ci ha lasciato un po' sbalordite le persone perché ha detto cavoli, i dati sono di prima del duemila, ventidue e prima del duemila e ventidue.

Non si poteva sapere in questo caso, dicono gli esperti, che il fatto che ci sia questo apprendimento per rinforzo di cui abbiamo parlato dopo che veramente centinaia di migliaia di persone hanno fatto la stessa domanda e hanno risposto dicendo No, è sbagliato.

Il Ceo di Twitter ora è Elon Musk abbia fatto in modo che la rete imparasse questo tipo di informazione, ma non si parla di un dato sensibile.

Si parla di qualcosa che è stato, diciamo, chiesto da e diciamo dato un feedback da milioni, probabilmente di utenti.

E quindi da questo punto di vista è molto, come hai detto tu, safe dal punto di vista privacy.

Perché a meno che la tua password e i tuoi dati sensibili vengano dati in input alla rete ha da centinaia di migliaia di persone, è difficile che questa informazione riesca poi a uscire dalla bocca di è però in questo modo sarebbe potenzialmente corruttibile.

Nel senso che faccio un esempio non mi ricordo questo tic-toc è stato preso di mira da un intero proprio stato dell'india quando avevano fatto avevo buon nato, mi sembra un loro creatore o qualcosa del genere, eh? Ci sono arrivate tipo un milione e passa di recensioni negative sull'apple store sull'app store altre cose.

E quindi se un milione di persone, di un paese o di un gruppo specifico rispondesse sempre così, potrebbe potenzialmente essere potenzialmente ad oggi sì che non ci sia.

Ovviamente ci sarà qualcuno a controllare il supporto umano.

L'intelligenza artificiale non è mai a se stante o qualcosa di magico, ma è sempre basato sull' uomo e molto più di quanto si pensa ad oggi.

Se dobbiamo pensare alla quotidianità delle aziende con cui lavoriamo molto spesso il problema proprio avere le etichette ai dati, avere i dati che hanno delle etichette per poterci allenare dei modelli.

Siamo ancora molto indietro, ovviamente.

E quindi certo questa è proprio la punta dell'iceberg di antonio che dice qual è il costo ipotetico per l'operazione che abbiamo visto su cio' cpt quello che ho fatto io è gratis in questo momento perché chiaramente se ne avessi fatte tante se mi mettessi a fare questa cosa qua per ogni lezione non so quante chiamate ti concede ma mi è già comparsa una volta che riceva in queste ore hai fatto troppe chiamate.

Torna fra un po' nel momento in cui apriranno c' erano già delle chiavi che facevano vedere.

Non ho idea del perché c' era una pagina open, il pricing o cose così, ma si parla come auschwitz di zero punto zero zero zero zero zero di solito dieci o qualcosa del genere euro a chiamata.

Quindi stiamo parlando di cose che sono bassissime chiaramente dipende per cosa glielo chiedi se sei un'azienda oppure no, perché chiaramente, se magari lo usiamo per centinaia di elezioni avrà un costo come noi abbiamo un costo di aws e tutti hanno un costo.

Però stiamo parlando veramente di costi bassissimi.

E siccome hanno detto appunto il i ragazzi arriverà largo il Ojai di Google, per me arriverà anche lei hai di Amazon? Perché non ci credo che vuoi essere un integri, un altro servizio di questo tipo la la la la concorrenza per riuscire a prendere il mercato sarà così alta che tutti ci investiranno così tanto che i prezzi saranno veramente bassissimi per noi utenti.

In questo secondo me nell'ultima puntata del nostro podcast parlavamo di come fosse strano che Apple in tutto questo che è stata la prima a partire con Siri, magari come assistente vocale ancora nel duemila dieci si seattle non abbia proprio aperto bocca rispetto a tutto ciò.

E questo ci ha fatto un po' strano non c' è una risposta a questa domanda pero' sicuramente anche loro stanno tramando qualcosa perché loro lei l'hanno sempre integrata dentro i loro servizi dentro dentro tutto, qualsiasi cosa di apple veramente tanta tanta gioia dalla fotocamera che fa la foto perfetta non è la foto che è perfetto, la fotocamera fantastica che integrano loro.

Ma sono tutti i loro software di computer vision appunto, che migliorano le foto.

Quindi la vediamo puoi prendere tutte le battaglie tutte insieme secondo me nel senso hanno già preso la battaglia contro tutti gli altri, per la disco, sulla privacy, per riuscire ad avere un po', il monopolio di quello aggiungere anche questo.

Poi ricordiamoci che apple viene usata da comunque mi sembra il venti percento dei telefoni al mondo, sennò applico giu' o anche meno, quindi non avrebbero secondo me mai la mole di utenti che hanno invece altri servizi e poi sarebbe stata più che sulla quantità sulla qualità.

Quindi sarebbe veramente difficile secondo me, gareggiare in termini di questo con tutti gli altri player nel mondo.

Però non lo so ragazzi, io direi che abbiamo veramente risposto a un bel po' di domande, anche se questo delle discussioni, secondo me interessantissime, perché chiaramente effettivamente è un argomento estremamente interessante.

Quindi io vi ringrazio veramente tanto per aver portato la vostra è proprio vostra competenza, molto più tecnica di quella che, per esempio potrei avere io la ragione per cui siete voi e non ci sono io ad aver fatto questo ufficio e vi ringrazio tantissimo.

Veramente.

Il consiglio Tutte le persone che sono interessate a questi temi.

Appunto di seguire Pier Paolo Alessandro perché il loro podcast del loro blog? Perché secondo me può essere estremamente interessante mettersi proprio aggiornarsi, rimanere aggiornati su questo tema perché non è una cosa che passerà.

È una cosa che è qua per restare, secondo me.

Grazie a te.

Grazie a voi per l'invito.

Grazie davvero.

Grazie davvero.

Grazie.

Grazie a tutti.

Un saluto anche a tutta la chat.