Un'immagine, un testo umoristico o sarcastico: il meme è pronto. Molti meme suscitano risate negli spettatori. Ma su Internet circolano anche meme che diffondono incitamento all'odio. I modelli di intelligenza artificiale possono aiutare a rilevare questi meme. Ma come funziona quando l'odio è nascosto tra testo e immagine?

Un meme è come un piccolo puzzle. Un'immagine, un testo, qualcosa nel mezzo, una battuta finale che deve essere decifrata. A volte è molto semplice: una brutta battuta che cattura l'attenzione, un chiaro riferimento a un momento quotidiano che tutti abbiamo vissuto. Ma a volte il puzzle è più difficile da risolvere perché la battuta finale è dietro l'angolo e per capirla è necessaria una conoscenza approfondita.

Questa è la particolarità dei meme: spesso il loro messaggio diventa chiaro solo se si pensa insieme al testo e all'immagine. Ed è proprio questo che lo rende uno strumento stilistico popolare per diffondere odio online. Ed è proprio questo che rende così difficile per l'intelligenza artificiale leggerli correttamente.

Ma andiamo con ordine.

Immaginiamo che un'intelligenza artificiale incontri un meme. Vogliamo che questa intelligenza artificiale risponda a una domanda molto semplice: questo è odio? Sì o no, allarme o via libera. Tuttavia, affinché il modello possa rispondere correttamente a questa domanda, deve sapere cosa è l'odio.

Ed ecco il primo problema.

Problema 1: l'odio è soggettivo

C'è questo meme in cui un uomo è seduto accanto a una donna in macchina. "Ciò che ogni uomo prova quando una donna guida", si legge sopra. La smorfia dell'uomo e la sua presa sul corrimano rivelano la sua tensione. Proprio come ogni uomo, quando una donna guida un'auto, questo è il messaggio.

Questo è odio?

Poi c'è questo meme: l'immagine mostra Cenerentola del cartone animato mentre pulisce il pavimento. Sopra c'è scritto: "Se guardi Cenerentola al contrario, è la storia di una donna che impara a stare al suo posto".

Questo è odio?

Meme successivo: Una donna è seduta rannicchiata in un angolo, un uomo è in piedi di fronte a lei, si può vedere il suo pugno chiuso. Il testo recita: "Le donne meritano uguali diritti, e rovesci".

Questo è odio?

L'odio ha diverse forme. Può essere esplicito e punibile, come nell'ultimo meme. Oppure può nascondersi nei cliché e negli stereotipi, come nei primi due meme. Più è sottile, più è difficile rispondere e più dipende da chi sta guardando. La decisione su quando un meme è odioso è soggettiva.

Questo è un problema di rilevamento automatico. Perché il modello di intelligenza artificiale non sa cosa sia l’odio. Una parolaccia, un insulto, un simbolo razzista non hanno alcun significato per la modella. Bisogna insegnargli l'odio e per questo ha bisogno di set di dati con cui esercitarsi. E le persone annotano questi set di dati, cioè prendono ogni singolo meme di pratica e ci appiccicano un'etichetta: questo è odio, questo non è odio. Non esistono sfumature di grigio, perché ogni sfumatura di grigio renderebbe l'annotazione più complessa e costosa.

E così tutti i set di dati utilizzati per addestrare il modello di intelligenza artificiale presentano debolezze legate agli esseri umani: immagini e post che non vengono riconosciuti come contenuti di odio. Termini che non sono stati contrassegnati come incitamento all'odio. Simboli o codici di odio che gli esseri umani non hanno riconosciuto come tali.

Problema 2: l'odio è raro

L'odio fa notizia, domina il dibattito, ma in realtà non è particolarmente comune: se si creasse un set di dati estraendo casualmente contenuti da Internet, l'incitamento all'odio ne rappresenterebbe circa l'uno percento. Ciò significa che se il modello fosse stato addestrato con questa selezione casuale di dati, non avrebbe appreso abbastanza discorsi d'odio da poterli classificare in modo affidabile in seguito. Per prendere buone decisioni è necessario mostrare buoni esempi.

Ecco perché gli annotatori lavorano con set di dati condensati, costituiti per il 20-30% da incitamento all'odio. Allo stesso tempo, però, i dati di training risultano distorti: nella loro compilazione si verificano delle lacune. Può capitare, ad esempio, che quando si fa una scelta si dimentichino intere aree tematiche oppure che non si tenga conto di nuovi argomenti e tendenze. In questo caso, il modello potrebbe facilmente individuare contenuti misogini perché ne ha già mostrati buoni esempi, ma potrebbe avere difficoltà con il razzismo anti-musulmano perché è già stato dimenticato nel set di dati. Oppure trova post misogini su Angela Merkel, ma non su Annalena Baerbock, perché è stato addestrato con parole chiave obsolete.

I modelli di intelligenza artificiale si trovano sempre ad affrontare questi problemi quando devono rilevare messaggi di odio online, che si tratti di un tweet o di una chat su Telegram. Ma con i meme si presenta ora un terzo problema, che pone alla ricerca la sfida più grande fino ad oggi:

Problema 3: l'odio è tra le righe

Ogni meme deve funzionare, anche nel cervello umano: Aha, quell'uomo sta facendo una smorfia, quindi gli uomini hanno paura di lasciare che siano le donne a prendere il volante. E poi, che dire di Cenerentola? Non è condannata all'inizio a pulire e cucinare? Quindi se guardiamo il film al contrario, la donna dovrebbe stare in cucina e allo straccio. E con "uguali diritti e sinistri" apparentemente intendono i pugni dell'uomo, e non uguali diritti per tutti.

Per comprendere il messaggio di questi meme abbiamo bisogno di conoscenze pregresse. Dobbiamo conoscere i cliché e aver visto i film. Dobbiamo leggere l'ironia e il cinismo. Per poter poi stabilire la connessione tra testo e immagine.

Affinché il nostro modello di intelligenza artificiale raggiunga questo obiettivo, ha bisogno di contesto. Invece di cercare singole parole chiave o emoji, è necessario analizzare il contesto di ogni parola e comprenderlo. Solo allora sarà in grado di riconoscere gli schemi in base ai quali vengono scritti i messaggi d'odio. Un buon esempio, seppur innocuo, è la parola inglese “apple”: il modello deve considerare il termine nel suo contesto per capire se si sta parlando del frutto o dell’azienda.

Allo stesso tempo, esplora l'immagine del meme pezzo per pezzo e fa una dichiarazione su ciò che può essere visto. L'intelligenza artificiale non riconoscerebbe un elefante dalla sua forma, ma dalla sua consistenza e dal colore della sua pelle. E le informazioni che raccoglie nel processo devono essere correlate al testo che sta catturando: quale parola potrebbe essere correlata a quale sezione dell'immagine?

Ad esempio, nel meme dell'auto, il modello potrebbe riconoscere che "donna" e "uomo" sono in piedi uno vicino all'altro, potrebbe anche capire che la parola "guida" gioca un ruolo e potrebbe anche identificare l'auto e i volti dell'uomo e della donna. L'ideale sarebbe riconoscere anche che l'uomo è teso: in questo caso, questo sarebbe un fattore chiave per poter classificare l'affermazione come innocua.

La stessa cosa accade con il meme che minaccia la violenza: qui la modella riconosce la parola “donne” e il pugno dell’uomo. Se controlla anche l'umore, potrebbe registrare la scarsa illuminazione e la postura della donna accovacciata nell'angolo.

Problema 4: Efficienza vs. Spiegabilità

Di recente si è sviluppata una nuova tendenza: un metodo chiamato “apprendimento a zero colpi” o “apprendimento a pochi colpi”. Potrebbe non solo velocizzare notevolmente il rilevamento automatico dei meme d'odio, ma anche migliorarne significativamente il tasso di successo. Come? Pre-addestrandolo con enormi quantità di dati di testo e, a seconda del modello, anche di dati di immagini. Riceve, per così dire, una formazione di base prima di quella specialistica. Conosciamo tutti un esempio di tale modello: ChatGPT. Modelli linguistici così ampi possono risolvere un compito immediatamente o con pochi tentativi. Perché hanno una conoscenza pregressa così ampia che solitamente riescono a classificare il testo (e le immagini) in modo molto affidabile.

Nei test iniziali con meme d'odio, questi modelli hanno ottenuto risultati sorprendentemente buoni. I ricercatori sperano quindi che in futuro si possa evitare il laborioso e costoso compito di compilare ed etichettare i set di dati sui discorsi d'odio. Ma i modelli commettono ancora troppi errori; hanno bisogno di lezioni private sul tema del “discorso d’odio”. Quindi si apportano delle modifiche al modello in modo che possa migliorare: contesto e suggerimenti sulle caratteristiche a cui prestare particolare attenzione. Per fare questo, ci si affida ancora una volta ai set di dati limitati, accettando i rischi che ciò comporta.

In linea di principio, più il modello funziona in modo indipendente, più è difficile per gli esseri umani capire perché classifica un meme come odioso o meno. Il rilevamento automatico dei meme d'odio è quindi un compromesso: o si addestra manualmente il modello su varie caratteristiche, ma in tal caso il modello sarà limitato a queste caratteristiche e non troverà nulla che non gli sia stato chiesto di cercare. Oppure ti affidi al modello e al suo approccio non trasparente, ma non riesci a spiegare questa decisione in seguito.

In ogni caso, la decisione finale se un meme diffonde o meno odio spetta comunque a un essere umano. L'intelligenza artificiale può accelerare questa decisione, ma i modelli non sono sufficientemente affidabili per eliminare o bloccare automaticamente. Questo ci riporta a un vecchio problema: l'odio è soggettivo. E un nuovo problema è già in agguato: perché alla fine sono le aziende a decidere quanto a fondo vogliono combattere l'odio sulle loro piattaforme. L'odio genera discussioni, le discussioni generano traffico e il traffico genera vendite. E questo ci porta al problema finale: l'odio è anche redditizio.

È costata 10 milioni di euro ma ora è talmente ritenuta inutile da volerla togliere. Parliamo della rete che avrebbe dovuto bloccare il propagarsi della Peste suina in Piemonte e Liguria. L'ipotesi messa in atto dal primo commissario straordinario per l'emergenza Psa, Angelo Ferrari, era di infatti di chiudere i cinghiali tra le province di Genova e Alessandria in un'enorme gabbia da 270 chilometri dalla pianura del Novese fino al Mar Ligure, valicando gli Appennini, per poi in un secondo tempo procedere con gli abbattimento. Basta parlare con i residenti nelle zone interessate per capire l'assoluta inutilità di questa scelta. Ma allora come agire?

​ l'intelligenza artificiale (IA) può essere un valido alleato nella lotta contro i cinghiali selvatici, aiutando a gestire il problema in modo più efficace e meno invasivo. Ecco alcune soluzioni che l’IA può offrire:

Monitoraggio e Rilevamento con Droni e Telecamere AI

Droni con IA: Dotati di sensori termici e visione artificiale, i droni possono rilevare i cinghiali in tempo reale, anche di notte o in aree boschive difficili da controllare.
Telecamere AI con riconoscimento animale: Installate nei punti critici, possono identificare e tracciare i movimenti dei cinghiali, inviando allarmi ai gestori ambientali.
Previsione delle rotte: L'IA può analizzare i percorsi abituali dei cinghiali e suggerire azioni preventive, come l'installazione di barriere o l'intervento selettivo.

Esempio reale: In alcune regioni della Francia e del Giappone vengono già usati droni AI per monitorare la fauna selvatica e prevenire danni agricoli.

Sistemi di Allontanamento Intelligenti

Dispositivi acustici con IA: Sistemi che emettono suoni dissuasori specifici, calibrati dall’IA in base al comportamento dei cinghiali.
Repellenti luminosi adattivi: Luci LED che variano colore e intensità per spaventare i cinghiali senza abituarli al segnale.
Riconoscimento intelligente con deterrenti mirati: Se una telecamera AI rileva un cinghiale, può attivare un getto d'acqua, un allarme sonoro o un laser sicuro per respingerlo.

Esempio reale: Alcuni agricoltori in Spagna stanno testando sensori AI per attivare deterrenti automatici quando viene rilevata la presenza di cinghiali nei campi coltivati.

Trappole Smart con AI per Controllo Selettivo

Cattura mirata senza rischi per altre specie: Le trappole dotate di IA e telecamere possono identificare i cinghiali e attivarsi solo quando rilevano il bersaglio corretto, evitando di intrappolare animali non target.
Notifiche in tempo reale: Quando una trappola si attiva, invia un avviso agli operatori per un intervento rapido.
Analisi del comportamento: L'IA può studiare i movimenti dei cinghiali per migliorare le strategie di cattura e ridurne la presenza in determinate aree.

Esempio reale: In Texas vengono già utilizzate trappole smart con riconoscimento AI per catturare cinghiali e limitare i danni agricoli.

Modelli Predittivi e Controllo Popolazione

Previsione dell'espansione: L'IA può analizzare dati storici, meteo e ambiente per prevedere dove e quando i cinghiali potrebbero proliferare.
Strategie di gestione mirata: Basandosi sui dati, l’IA può suggerire azioni preventive come sterilizzazioni, riduzione di cibo disponibile o miglior gestione dell’habitat.
Ottimizzazione della caccia selettiva: L'IA può aiutare a definire periodi e zone migliori per la caccia di controllo, riducendo gli impatti negativi.

Esempio reale: Alcuni ricercatori in Germania stanno testando modelli AI per prevedere la crescita della popolazione di cinghiali e suggerire strategie di contenimento.

App di Allerta per Cittadini e Agricoltori

Segnalazioni in tempo reale: App basate su IA che permettono di segnalare avvistamenti di cinghiali e ricevere allerta su possibili pericoli.
Mappatura delle zone a rischio: L'IA può raccogliere dati dagli utenti per creare mappe interattive con aree critiche.
Consigli personalizzati: L’app potrebbe suggerire le migliori strategie per proteggere campi e allevamenti, in base ai dati raccolti.

Esempio reale: In alcune città italiane si stanno sperimentando app di segnalazione per il controllo della fauna selvatica.

L'IA PUÒ ESSERE UN’ARMA STRATEGICA CONTRO I CINGHIALI!

✔ Rilevamento rapido con droni e telecamere AI.
✔ Dissuasione intelligente con suoni e luci adattivi.
✔ Trappole selettive per catture mirate.
✔ Analisi predittiva per la gestione della popolazione.
✔ Coinvolgimento dei cittadini tramite app e mappe interattive.

Sistema AI per il Monitoraggio e Controllo dei Cinghiali Selvatici

Un sistema intelligente che combina IA, droni, sensori e analisi predittiva per monitorare, prevenire e gestire il problema dei cinghiali in aree urbane e agricole.

Obiettivi Principali

✔ Monitorare in tempo reale la presenza dei cinghiali
✔ Prevenire danni agricoli e incidenti stradali
✔ Utilizzare soluzioni non invasive per allontanarli
✔ Mappare e prevedere le aree critiche
✔ Ottimizzare la gestione della popolazione

Struttura del Sistema

Il sistema si basa su tre moduli principali:

Rilevamento e Monitoraggio con AI

Droni con sensori termici e AI per individuare i cinghiali in tempo reale.
Telecamere smart con riconoscimento animale per tracciare i loro spostamenti.
Raccolta dati ambientali (temperatura, umidità, traffico, orari di attività).

Tecnologie: Computer Vision, Machine Learning, IoT, GIS

Sistemi di Prevenzione e Allontanamento

Dispositivi acustici AI che emettono suoni adattivi per disturbare i cinghiali.
Luci LED adattive per respingerli senza creare assuefazione.
Trappole smart con riconoscimento AI per catture selettive.

Tecnologie: Reti neurali per riconoscimento, sistemi IoT, automazione

Predizione e Gestione della Popolazione

Modelli AI per prevedere l’espansione dei cinghiali basati su dati storici e climatici.
Analisi dei movimenti per ottimizzare la caccia selettiva o altre strategie di controllo.
App di segnalazione per cittadini e agricoltori per raccogliere dati in tempo reale.

Tecnologie: AI predittiva, Data Science, GIS Mapping

Funzionamento del Sistema

Droni e telecamere AI rilevano i cinghiali e trasmettono i dati al sistema.
L'IA analizza il comportamento e prevede le rotte degli animali.
Attivazione dei sistemi di prevenzione (suoni, luci, trappole smart).
Notifiche in tempo reale a enti pubblici e agricoltori tramite un’app.
Raccolta e analisi dei dati per migliorare le strategie di contenimento.

Applicazioni e Benefici

Agricoltura: Protezione delle colture con sistemi AI avanzati.
Sicurezza stradale: Riduzione di incidenti grazie alle previsioni AI.
Ambiente: Controllo selettivo senza danni agli ecosistemi.
Aree urbane: Gestione della fauna selvatica in città.

Implementazione e Scalabilità

Fase 1: Progetto pilota in un’area critica per testare il sistema.
Fase 2: Espansione in più zone con telecamere e droni distribuiti.
Fase 3: Integrazione AI predittiva per una gestione su larga scala.

Fasi di sviluppo del sistema AI per il controllo dei cinghiali

Costruzione di un modello AI per il riconoscimento dei cinghiali

• Utilizzo di Computer Vision per analizzare immagini e video.
• Dataset di immagini di cinghiali e ambiente naturale per l'addestramento.
• Rete neurale per distinguere i cinghiali da altri animali o oggetti.

Sistema di monitoraggio con telecamere AI e droni

• Algoritmo per rilevare e contare i cinghiali in una zona specifica.
• Utilizzo di sensori termici e visione notturna per rilevamenti precisi.
• Integrazione con droni per il pattugliamento di aree agricole e urbane.

Predizione degli spostamenti e zone a rischio

Analisi dati meteo, traffico e storico di avvistamenti.

• Modelli AI di Machine Learning per prevedere le rotte dei cinghiali.
• Creazione di mappe interattive delle zone più critiche.

Allerta e gestione tramite un'App AI

App per segnalare la presenza dei cinghiali in tempo reale.

• Notifiche agli agricoltori e autorità quando i cinghiali entrano in zone sensibili.
• Dashboard con analisi e suggerimenti per strategie di contenimento.

Modello AI per il riconoscimento dei cinghiali

Per sviluppare un sistema di monitoraggio e controllo dei cinghiali selvatici basato sull'Intelligenza Artificiale (IA), possiamo seguire un piano dettagliato che comprende la raccolta di dati, l'addestramento di modelli di visione artificiale e l'implementazione di soluzioni tecnologiche avanzate. Ecco i passaggi principali:

Raccolta e Preparazione dei Dati

a. Creazione di un Dataset Specifico per i Cinghiali

Attualmente, non esistono dataset pubblici specifici per il riconoscimento dei cinghiali. Pertanto, è necessario creare un dataset dedicato:​

• Raccolta Immagini: Utilizzare trappole fotografiche e telecamere a infrarossi per catturare immagini e video dei cinghiali in diversi ambienti e condizioni di illuminazione.​
• Annotazione Manuale: Etichettare le immagini indicando la presenza dei cinghiali, le loro posizioni e, se possibile, identificare individui specifici.​

b. Utilizzo di Dataset Esistenti per l'Addestramento Iniziale

Per accelerare lo sviluppo, possiamo sfruttare dataset esistenti di animali selvatici:​

• Wildlife Insights: Una piattaforma che utilizza l'IA per monitorare la fauna selvatica e dispone di un vasto archivio di immagini. ​Sigma Earth
• ImageNet: Un dataset con oltre 14 milioni di immagini annotate, utile per l'addestramento preliminare di modelli di riconoscimento. ​Wikipedia

Addestramento del Modello di Visione Artificiale

a. Selezione dell'Architettura del Modello

Optare per una Rete Neurale Convoluzionale (CNN), efficace nel riconoscimento di immagini.​Wikipedia

b. Addestramento del Modello

• Fase Preliminare: Utilizzare dataset generici per un addestramento iniziale.​
• Fase Specifica: Rifinire il modello utilizzando il dataset specifico dei cinghiali per migliorare l'accuratezza nel riconoscimento.​

c. Validazione e Test

• Validazione: Utilizzare un sottoinsieme del dataset per valutare le prestazioni del modello.​Wikipedia
• Test sul Campo: Implementare il modello in dispositivi reali per verificare l'efficacia in situazioni pratiche.​

Implementazione del Sistema di Monitoraggio

a. Integrazione con Dispositivi Hardware

• Telecamere Intelligenti: Installare telecamere dotate di IA nelle aree a rischio per il monitoraggio continuo.​
• Droni con Sensori: Utilizzare droni equipaggiati con sensori termici e visione artificiale per pattugliare vaste aree e rilevare la presenza dei cinghiali.​

b. Sviluppo di un'Applicazione Mobile

• Notifiche in Tempo Reale: Inviare avvisi agli agricoltori e alle autorità locali in caso di avvistamenti.​
• Mappatura delle Aree Critiche: Fornire mappe aggiornate delle zone con alta attività di cinghiali.​

Analisi Predittiva e Gestione

a. Raccolta Continua dei Dati

Accumulare dati sui movimenti e i comportamenti dei cinghiali per analisi future.​

b. Modelli Predittivi

Utilizzare tecniche di Machine Learning per prevedere le rotte e le aree di attività dei cinghiali, facilitando interventi preventivi.​

Collaborazione con Enti Locali e Comunità

a. Coinvolgimento delle Comunità Locali

Educare e coinvolgere le comunità locali nell'utilizzo dell'applicazione mobile per segnalare avvistamenti e contribuire alla raccolta dati.​

b. Collaborazione con le Autorità

Lavorare a stretto contatto con le autorità locali per implementare misure di controllo basate sui dati raccolti e sulle analisi predittive.​

Lo sviluppo di un sistema basato sull'IA per il monitoraggio e il controllo dei cinghiali selvatici richiede una combinazione di raccolta dati, sviluppo di modelli di visione artificiale, implementazione tecnologica e collaborazione con le comunità locali. Questo approccio integrato può portare a una gestione più efficace e sostenibile della popolazione di cinghiali, riducendo i conflitti con le attività umane e preservando l'equilibrio dell'ecosistema.

Nell'era della digitalizzazione, l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui apprendiamo e insegniamo. Tra gli strumenti emergenti, ChatGPTedu si distingue come una piattaforma pensata specificamente per il mondo educativo, offrendo supporto sia a studenti che a docenti. In questo articolo esploreremo compiutamente le potenzialità e le modalità di utilizzo di ChatGPTedu.

Cos'è ChatGPTedu?

ChatGPTedu è una versione specializzata di ChatGPT rivolta al settore dell’istruzione. Concepita per integrare l’apprendimento tradizionale con tecnologie avanzate di intelligenza artificiale, questa piattaforma offre risposte contestualizzate, materiali didattici personalizzati e un supporto interattivo che favorisce una comprensione più profonda degli argomenti.

Caratteristiche Principali

1. Interazione Personalizzata

Grazie alla capacità di comprendere le esigenze specifiche di ciascun utente, ChatGPTedu permette agli studenti di ricevere spiegazioni dettagliate e adattate al loro livello di conoscenza. Ciò significa che ogni studente può avere un tutor virtuale che risponde alle sue domande in maniera chiara e mirata.

2. Supporto alla Preparazione di Lezioni

I docenti possono sfruttare ChatGPTedu per:

• Generare spunti e materiali didattici.
• Creare esercizi e quiz personalizzati.
• Ottenere suggerimenti per rendere le lezioni più interattive e coinvolgenti.

3. Accesso a Contenuti Multidisciplinari

La piattaforma è in grado di coprire una vasta gamma di materie, dalla matematica alla storia, dalla letteratura alle scienze. Questo la rende uno strumento versatile che può essere integrato in diversi piani di studio, favorendo un approccio multidisciplinare.

4. Feedback Immediato

Un aspetto fondamentale di ChatGPTedu è il feedback in tempo reale. Gli studenti possono ricevere risposte immediate alle loro domande, correggere errori e approfondire concetti complessi senza dover aspettare l'intervento di un insegnante.

Come Utilizzare ChatGPTedu in Ambito Scolastico

Per gli Studenti

• Assistenza nei Compiti: Utilizzando ChatGPTedu, gli studenti possono chiarire dubbi sui compiti, approfondire le spiegazioni fornite a lezione e sperimentare nuovi metodi di studio.
• Preparazione agli Esami: La piattaforma può creare simulazioni di quiz ed esercitazioni, aiutando gli studenti a consolidare le proprie conoscenze e a prepararsi al meglio per le verifiche.

Per i Docenti

• Progettazione di Lezioni Interattive: I docenti possono utilizzare la piattaforma per ottenere spunti creativi e materiali didattici, risparmiando tempo nella preparazione delle lezioni.
• Monitoraggio del Progresso: ChatGPTedu può essere impiegato come strumento di valutazione, grazie alla capacità di fornire feedback immediato e personalizzato agli studenti, consentendo ai docenti di monitorare il percorso di apprendimento.

Per le Istituzioni

• Innovazione e Formazione Continua: Le scuole e le università possono integrare ChatGPTedu come parte di un percorso di formazione continua, preparando studenti e docenti a utilizzare le tecnologie più avanzate.
• Accessibilità e Inclusività: Grazie alla sua natura interattiva e adattabile, la piattaforma favorisce un ambiente di apprendimento inclusivo, in cui ogni studente può progredire secondo i propri ritmi.

Esempi di Applicazioni Pratiche

• Laboratori Digitali: In corsi di informatica o discipline scientifiche, ChatGPTedu può essere usato per simulare esperimenti virtuali, aiutando gli studenti a comprendere concetti teorici attraverso applicazioni pratiche.
• Sessioni di Ripasso Interattivo: Durante le sessioni di revisione, la piattaforma può fungere da "compagno di studio", proponendo domande e risposte in tempo reale, e guidando gli studenti nel ripasso dei contenuti.
• Supporto per Progetti di Ricerca: Gli studenti impegnati in progetti o tesi possono usufruire della capacità di ChatGPTedu di aggregare e sintetizzare informazioni da diverse fonti, facilitando la ricerca e la stesura del lavoro.

Benefici e Limiti

Benefici

• Personalizzazione: L’intelligenza artificiale permette di modulare le risposte in base alle esigenze specifiche di ciascun utente.
• Efficienza: La rapidità nel fornire informazioni e materiali didattici rende il processo di apprendimento più fluido e dinamico.
• Accessibilità: ChatGPTedu è accessibile da dispositivi mobili e desktop, garantendo supporto costante e immediato.

Limiti

• Affidabilità delle Informazioni: Pur essendo uno strumento avanzato, è importante che docenti e studenti verifichino sempre le informazioni ricevute, integrandole con altre fonti autorevoli.
• Adattamento ai Contesti Specifici: In alcuni casi, la piattaforma potrebbe non essere perfettamente in linea con i programmi didattici locali o con specifici requisiti scolastici.

Conclusioni

ChatGPTedu rappresenta una frontiera innovativa nell’ambito dell’istruzione, offrendo strumenti e risorse in grado di trasformare l’esperienza di apprendimento. Con la sua capacità di interazione personalizzata, il supporto nella creazione di contenuti didattici e il feedback immediato, la piattaforma si configura come un valido alleato sia per studenti che per docenti. Tuttavia, è fondamentale utilizzare questo strumento in modo critico e integrarlo con metodi tradizionali di insegnamento, per garantire una formazione completa e affidabile.

In definitiva, l’adozione di ChatGPTedu apre nuove prospettive per un’educazione sempre più dinamica, interattiva e inclusiva, in grado di preparare le nuove generazioni ad affrontare le sfide del mondo contemporaneo.

DALL-E è un modello di intelligenza artificiale sviluppato da OpenAI. Appartiene alla categoria dell'intelligenza artificiale generativa, in grado di generare immagini spettacolari partendo da un input di testo in linguaggio naturale. La tecnologia utilizza reti neurali per creare rappresentazioni creative e fotorealistiche. Grazie alla sua integrazione in ChatGPT, DALL-E è accessibile a un'ampia base di utenti e apre nuove possibilità creative per artisti, designer e appassionati di tecnologia.

DALL-E è un modello di intelligenza artificiale di OpenAI che genera immagini a partire da input di testo, combinando arte e tecnologia.

DALL-E è il nome di un'intelligenza artificiale della società OpenAI nella categoria Generative AI (intelligenza artificiale generativa). Si tratta di un generatore di testo in immagine che crea un'immagine digitale basandosi su istruzioni di testo in linguaggio naturale. Il nome DALL-E è composto dai nomi dell'artista Salvador Dalí e del robot WALL-E del film d'animazione della Pixar Animation Studios "WALL-E - L'ultimo a ripulire la Terra".

Sviluppi e versioni di DALL-E

DALL-E (gennaio 2021): la prima versione è stata introdotta nel 2021 e ha suscitato grande scalpore per le impressionanti capacità dell'intelligenza artificiale. DALL-E è già stata in grado di creare o variare immagini, disegni e dipinti fotorealistici in vari stili artistici e molto altro ancora. Il generatore di testo in immagini si basa sul generatore di testo Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3), sviluppato anch'esso da OpenAI, e in linea di principio può essere utilizzato da chiunque tramite un'interfaccia web.

DALL-E (aprile 2022): nel 2022 è stata rilasciata una versione migliorata di DALL-E che utilizzava un modello di diffusione denominato GLIDE ed era condizionata da incorporamenti CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining). Ciò ha reso possibili immagini ancora più realistiche e con una risoluzione più elevata. Le caratteristiche speciali di questa versione includono, ad esempio, un'elaborazione delle immagini più rapida, riflessi di luce e condizioni di illuminazione più realistici, sfondi più complessi, la funzione di inpainting (modifica di un'area specifica dell'immagine), la creazione di diverse varianti di immagini in stili diversi o l'aggiunta e la combinazione di più immagini.

DALL-E (ottobre 2023): con DALL-E 3, la qualità dell'immagine è stata ulteriormente ottimizzata. Inoltre, il modello è stato integrato più strettamente con ChatGPT , consentendo agli utenti di generare immagini ancora più precise a partire dall'input di testo. Oltre al miglioramento della risoluzione e del livello di dettaglio, anche l'interpretazione delle query complesse è stata notevolmente migliorata. Inoltre, gli utenti possono ottenere risultati più mirati attraverso opzioni di controllo ampliate, come specifiche di stile e composizione. Un'altra caratteristica interessante è la possibilità di modificare o continuare immagini esistenti seguendo istruzioni specifiche.

DALL-E (a partire dal 2025): dal rilascio di DALL-E 3, la tecnologia è stata integrata in ChatGPT, consentendo agli utenti di creare immagini direttamente dalle query di testo. Sebbene inizialmente il modello fosse disponibile solo per gli utenti di ChatGPT Plus ed Enterprise, nell'agosto 2024 è stato rilasciato gratuitamente anche agli utenti, ma con un limite di due immagini al giorno. Microsoft ha inoltre integrato DALL-E 3 nel suo Bing Image Creator per rendere la generazione di immagini accessibile a una base di utenti più ampia. Tuttavia, un problema di qualità ha portato a un temporaneo declassamento dei modelli di generazione delle immagini all'inizio del 2025.

Derivata da DALL-E, esiste una versione del generatore di testo in immagini originariamente chiamata DALL-E mini e ora chiamata Craiyon. Si basa sul codice sorgente di DALL-E, ma è meno potente. Oltre a DALL-E, oggi sono disponibili numerosi altri generatori di testo-immagine basati sull'intelligenza artificiale, come Stable Diffusion o Midjourney . Questi modelli alternativi offrono approcci diversi alla generazione di immagini e consentono di ottenere risultati variabili attraverso comunità open source o algoritmi specifici.

Utilizzo di DALL-E

DALL-E è stato integrato in ChatGPT sin dal rilascio della versione 3 ed era inizialmente disponibile esclusivamente per gli utenti di ChatGPT Plus ed Enterprise. Dall'agosto 2023, chiunque disponga di un account OpenAI potrà utilizzare gratuitamente la generazione di immagini, ma con una limitazione: potranno essere generate due immagini al giorno.

Gli utenti possono inserire la descrizione dell'immagine da creare tramite un prompt (riga di comando) in ChatGPT. Utilizzando la riga di comando, il risultato dipende in larga misura dalla descrizione testuale dettagliata dell'immagine desiderata. È possibile descrivere motivi, sfondi, ambienti, stili, stati d'animo e molto altro ancora.

Quanto più il prompt è dettagliato e preciso, tanto migliore sarà il risultato. Esistono numerosi strumenti su Internet che aiutano a generare il messaggio giusto. I più noti includono PromptHero, che fornisce una raccolta di prompt di esempio, Lexica, che si ispira alla ricerca di immagini e, naturalmente, al generatore di prompt ChatGPTstesso, che si basa sull'intelligenza artificiale e suggerisce suggerimenti adatti a diverse esigenze. Piattaforme specializzate come PromptPerfecte guida ai prompt AIfornire assistenza nella formulazione di prompt dettagliati e ottimizzati per ottenere una migliore qualità delle immagini e risultati mirati.

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Sfide e questioni etiche del DALL-E

Nonostante i progressi tecnologici, permangono delle sfide: una delle preoccupazioni maggiori è la diffusione di disinformazione e deepfake attraverso la creazione di immagini ingannevolmente reali che potrebbero contenere rappresentazioni manipolate o false. Soprattutto nei social media o nei contesti giornalistici, ciò può portare alla rapida diffusione di informazioni errate, mettendo così in discussione la credibilità delle immagini nel loro complesso.

Esistono anche problemi di copyright, poiché molti artisti temono che le immagini generate dall'intelligenza artificiale possano sostituire le loro opere o addirittura basarsi sulle loro stesse opere senza che ricevano alcun riconoscimento o compenso.

Un altro problema è rappresentato dalle possibili distorsioni e distorsioni nella generazione delle immagini. Come molti modelli di intelligenza artificiale, DALL-E può rafforzare stereotipi culturali esistenti o produrre rappresentazioni imprecise e parziali. Ciò solleva la questione di come sviluppatori e utenti possano garantire che la tecnologia rimanga equa e imparziale. Per ridurre al minimo queste sfide sono essenziali un controllo trasparente dei dati di formazione e linee guida chiare per l'uso.

Mentre i fornitori statunitensi e cinesi si stanno superando a vicenda in termini di prestazioni GenAI, l'UE sta lavorando per diventare più indipendente. L'obiettivo del consorzio OpenEuroLLM è realizzare un'intelligenza artificiale di tipo GenAI open source e conforme all'AI Act realizzata in Europa.

Nonostante la crescente disponibilità di LLM open source come Metas LLaMa, Google Gemma o, più di recente, DeepSeek, questi sono per lo più limitati all'inglese, al cinese e ad alcune altre lingue. Le lingue meno diffuse, come il lettone o l'estone, invece, sono raramente supportate e, se lo sono, lo sono solo in modo inadeguato.  

Unire le forze per i modelli di intelligenza artificiale dell'UE 

Per porre rimedio a questa situazione, le principali aziende di intelligenza artificiale e gli istituti di ricerca europei stanno unendo le forze nel progetto OpenEuroLLM . L'obiettivo è sviluppare una famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni, potenti e multilingue, che supporteranno la competitività e la sovranità digitale dell'Europa.  

Secondo il consorzio, i modelli vengono sviluppati in conformità con le normative dell'UE. Allo stesso tempo, occorre garantire che i modelli, il software, i dati e le valutazioni siano completamente aperti e possano essere adattati e personalizzati in base alle esigenze specifiche dell'industria e del settore pubblico.  

I nuovi modelli linguistici verranno addestrati direttamente in 35 lingue. Tra queste rientrano le lingue (regionali) di tutti gli Stati membri dell'UE e dei paesi candidati all'adesione, nonché alcune altre lingue importanti come l'arabo, il cinese o l'hindi. Gli LLM saranno quindi liberamente accessibili ai servizi commerciali, industriali e pubblici.  

- Annuncio -

Secondo l'annuncio, più di 20 importanti istituti di ricerca, aziende e centri di calcolo ad alte prestazioni (HPC) europei stanno partecipando al progetto per affrontare questo compito senza precedenti. In Germania partecipano al progetto l'ELLIS Institute Tübingen, il Jülich Research Center, il Tübingen AI Center (Università di Tubinga), Aleph Alpha, la startup ellamind e il Fraunhofer IAIS.  

L'alleanza è guidata da Jan Hajič, rinomato linguista computazionale presso l'Università Carlo della Repubblica Ceca, e Peter Sarlin, co-fondatore di Silo AI, il più grande laboratorio privato di intelligenza artificiale in Europa, acquisito lo scorso anno dal produttore di chip statunitense AMD per 665 milioni di dollari. 

Il finanziamento è meno ostentato, almeno rispetto al progetto Stargate annunciato di recente negli USA . La Commissione Europea prevede di finanziare il progetto con 54 milioni di euro nei prossimi tre anni . OpenEuroLLM ha ricevuto anche il sostegno di STEP , un programma dell'UE per promuovere gli investimenti in tecnologie strategiche. Tuttavia, la potenza di calcolo promessa dai data center ad alte prestazioni coinvolti nel progetto potrebbe dare un contributo significativamente più elevato, vale a dire un importo nell'ordine di milioni a tre cifre.  

Tuttavia, la startup cinese DeepSeek AI ha recentemente dimostrato che l'addestramento dei modelli è (presumibilmente) molto più conveniente di quello praticato dalle controparti occidentali. Ad esempio, si dice che l'addestramento del modello V3 di DeepSeek sia costato solo 5,6 milioni di dollari, rispetto ai 78 milioni di dollari stimati da OpenAI per GPT-4o. 

"L'Europa ha il talento e le risorse per assumere una posizione di leadership in questa competizione globale sull'intelligenza artificiale", spiega Laurent Daudet, co-CEO e co-fondatore di LightOn, membro del consorzio. “Per trasformare questi sforzi in una vera leva strategica, l’Europa non deve solo sfruttare il Regolamento sull’IA, che è un vero catalizzatore per l’innovazione nell’IA affidabile, ma anche sostenere un approccio coordinato da parte delle sue aziende leader. Ciò è ora possibile grazie al consorzio OpenEuroLLM." 

di Manfred Bremmer

Invece di ottenere rapidamente risposte dall'intelligenza artificiale, piuttosto che cercare di capire qualcosa da soli, questa è una strada efficiente verso la rovina. Non solo, ma anche per gli sviluppatori di software.

Nel 2008, il giornalista tecnologico e autore Nicholas Carr si chiese se Google non stesse rendendo stupida l'umanità . Secondo lui, il nuovo e facile accesso alle informazioni tramite i motori di ricerca ha contribuito ad accorciare la nostra capacità di attenzione e a limitare la nostra capacità di “leggere in modo approfondito”. Allo stesso tempo, si è anche parlato di critiche nei confronti dei motori di ricerca, secondo cui stavano rubando lettori e profitti agli editori e alle aziende mediatiche.

Quasi vent'anni dopo, un quadro molto simile emerge quando si esamina lo sviluppo del software e l'intelligenza artificiale generativa ( GenAI ): gli sviluppatori utilizzano sempre più assistenti alla programmazione che lavorano sulla base di Large Language Models ( LLM ) per completare il codice, ottenere suggerimenti e molto altro. Ciò può talvolta portare alcuni sviluppatori a “cedere” definitivamente la propria capacità di pensare in modo critico a modelli linguistici di grandi dimensioni. Questi, a loro volta, sono stati addestrati su dati provenienti da piattaforme come Stack Overflow e stanno quindi contribuendo a distruggere modelli aziendali consolidati.

Quindi la domanda sorge spontanea: stiamo diventando più stupidi a causa dell'intelligenza artificiale generativa e dei modelli linguistici di grandi dimensioni?

L'intelligenza artificiale generativa sta prendendo il sopravvento?

Bisogna ammettere che Stack Overflow era già in declino prima dell'introduzione di ChatGPT, Github Copilot e altri assistenti di programmazione basati sull'intelligenza artificiale . Tuttavia, il numero di utenti del portale per sviluppatori è crollato poiché gli sviluppatori hanno fatto sempre più ricorso all'intelligenza artificiale, come spiega lo sviluppatore software Gergely Orosz in un dettagliato post sul blog . "Stack Overflow ha avuto il numero più basso di domande mensili dal 2009. "Siamo arrivati ​​a un punto in cui la piattaforma ha bisogno di un miracolo per sopravvivere", scrive Orosz.

Tuttavia, non ci si deve aspettare un miracolo del genere, nonostante Stack Overflow e Reddit abbiano stretto delle partnership con i fornitori di intelligenza artificiale e vengano pagati per fornire dati di formazione. Ma cosa succederebbe se questa fonte si esaurisse a causa di una grave mancanza di utenti? Naturalmente, i modelli linguistici di grandi dimensioni potrebbero anche essere addestrati tramite l'input dei loro utenti, come sostiene lo sviluppatore software Jared Daines in un post su X.

Tuttavia, è probabile che si presenti un problema nel momento in cui l'intelligenza degli sviluppatori non riesce più a tenere il passo, perché troppi sviluppatori dipendono dagli LLM affinché svolgano il "lavoro di pensiero" per loro. Anche gli sviluppatori esperti non sono immuni dal rischio di cadere nella "trappola GenAI", come dimostra un'analisi dei dati recenti di O'Reilly , fornitore di una piattaforma di apprendimento per sviluppatori.

Secondo Mike Loukides, vicepresidente della strategia dei contenuti presso O'Reilly Media, sempre meno sviluppatori di software sono interessati ad apprendere i linguaggi di programmazione . "Forse questo accade perché sono troppo disposti a lasciare che l'intelligenza artificiale gestisca i dettagli dei linguaggi e delle librerie", sospetta Loukides. Aggiunge: “Chiunque utilizzi l’intelligenza artificiale per evitare di dover gestire concetti complessi si sta danneggiando”.

di Matt Asay

OpenAI ha recentemente annunciato il rilascio di ChatGPT-5, il nuovo modello di intelligenza artificiale che promette significativi miglioramenti rispetto alle versioni precedenti. Questa nuova iterazione introduce numerose funzionalità avanzate, ottimizzazioni nella comprensione del linguaggio e una maggiore integrazione con strumenti e servizi. Di seguito, analizziamo le principali novità.

1. Maggiore Potenza di Elaborazione e Comprensione

ChatGPT-5 introduce un modello più avanzato di comprensione del linguaggio naturale, in grado di elaborare testi con maggiore accuratezza e coerenza. L'IA ora può gestire conversazioni più lunghe senza perdere il contesto e migliorare la qualità delle risposte in termini di pertinenza e profondità.

2. Integrazione Migliorata con Altri Strumenti

Una delle novità più attese è l'integrazione avanzata con strumenti di terze parti. ChatGPT-5 può ora interagire con software di produttività, API aziendali e piattaforme di automazione, permettendo agli utenti di utilizzarlo in modo più efficiente nel loro flusso di lavoro quotidiano.

3. Capacità di Ragionamento Avanzato

Con l'introduzione del ragionamento "chain-of-thought", ChatGPT-5 è in grado di scomporre problemi complessi in passaggi più piccoli e logici. Questo miglioramento si rivela particolarmente utile in ambiti come la risoluzione di problemi matematici, il coding e l'analisi dei dati.

4. Maggiore Personalizzazione

Gli utenti possono ora personalizzare il comportamento del modello in modo più dettagliato. Attraverso nuove impostazioni avanzate, è possibile adattare il tono, lo stile e il livello di dettaglio delle risposte, rendendo ChatGPT-5 ancora più flessibile e adatto a diversi contesti d'uso.

5. Ottimizzazione delle Prestazioni

Rispetto alle versioni precedenti, ChatGPT-5 offre una latenza ridotta e una maggiore efficienza nel processamento delle richieste. Questo significa che le risposte vengono generate più rapidamente, migliorando l'esperienza utente, soprattutto nelle sessioni di chat prolungate.

6. Sicurezza e Controllo Maggiori

OpenAI ha posto un'enfasi particolare sulla sicurezza con ChatGPT-5. Il modello include nuove funzionalità di filtraggio per contenuti inappropriati, prevenzione della disinformazione e protezione contro l'uso malevolo dell'IA. Inoltre, gli utenti avranno un maggiore controllo su quali dati vengono utilizzati per il miglioramento del modello.

ChatGPT-5 rappresenta un passo avanti significativo nel mondo dell'intelligenza artificiale conversazionale. Con una migliore comprensione del linguaggio, capacità di ragionamento avanzate, integrazioni potenziate e un'interfaccia più personalizzabile, questa nuova versione promette di essere uno strumento ancora più potente e versatile per utenti di tutti i livelli.

L'intelligenza artificiale continua a evolversi rapidamente, e la nuova funzionalità Deep Research di ChatGPT ne è una prova lampante. Analizzata in dettaglio da Raffaele Gaito nel suo recente video su YouTube, questa innovazione consente a ChatGPT di condurre ricerche approfondite e dettagliate su una vasta gamma di argomenti, trasformandosi in un vero e proprio assistente di ricerca.

Temi Principali

1. Concorrenza e Innovazione
   • Deep Research è vista come una risposta diretta alla funzione omonima di Google Gemini.
   • Le aziende tecnologiche continuano a spingersi a vicenda, promuovendo un'innovazione costante nel settore dell'IA.
2. Ricerca Avanzata e "Agenti" IA
   • Questa funzionalità permette a ChatGPT di operare autonomamente per 5-30 minuti per fornire un report dettagliato su un argomento specifico.
   • Un notevole passo avanti verso agenti IA in grado di svolgere compiti complessi senza supervisione umana costante.
3. Applicazioni Pratiche
   • Ricerca di Mercato: analisi dei principali attori, caratteristiche dei prodotti, lacune di mercato.
   • "Ago nel Pagliaio": identificazione di informazioni rare e difficili da reperire.
   • Shopping Assistito: selezione di prodotti basata su caratteristiche, pro e contro.
4. Limitazioni e Accessibilità
   • Al momento, Deep Research è disponibile solo per gli utenti ChatGPT Pro (costo di circa 200€/mese).
   • Funzionante solo negli Stati Uniti, ma accessibile tramite VPN (come suggerito dall'autore del video).
5. Integrazione con Canvas
   • A differenza di Google Gemini, ChatGPT permette di integrare i risultati direttamente nel Canvas, offrendo la possibilità di modificarli ed elaborarli senza doverli esportare separatamente.
6. Importanza della Verifica
   • Essendo ancora in fase Alfa, Deep Research può generare errori o "allucinazioni".
   • È cruciale verificare le fonti e controllare l'accuratezza delle informazioni.
7. OpenAI Operator
   • Una menzione speciale viene fatta anche a Operator, un'altra innovazione di OpenAI che consente all'IA di controllare mouse e tastiera per interagire autonomamente con siti web e applicazioni.

Idee Chiave e Fatti Importanti

• Prompting: la qualità del prompt iniziale determina l'accuratezza dei risultati.
• Processo di Ricerca: Deep Research mostra in tempo reale le fonti consultate e le azioni eseguite.
• Output: risultati dettagliati con tabelle, grafici e citazioni verificabili.
• Efficienza: riduce drasticamente il tempo necessario per raccogliere e analizzare informazioni.
• Costo: riservato agli abbonati premium, al momento non accessibile al pubblico generico.

Citazioni Chiave dal Video di Raffaele Gaito

• "È un agente questa roba qua o comunque funziona in modalità agentica quindi gli date un prompt lui si mette a lavorare..."
• "Questa roba qua se la vuole fare una persona serve almeno una settimana per fa sta roba. Guardate quanto poco ci mette Deep Research di OpenAI..."
• "Cioè sta cosa è pazzesca se scrivete contenuti, presentazioni, documenti, relazioni, paper, è veramente utilissima in tantissimi scenari."
• "W you porca di quella puttana! Allora ce l'ha fatta!" (Reazione alla straordinaria capacità di trovare informazioni specifiche.)

Conclusioni

Deep Research rappresenta un'innovazione significativa per l'IA conversazionale, trasformando ChatGPT in uno strumento di ricerca avanzato e versatile. Nonostante le limitazioni attuali legate al costo e alla disponibilità geografica, il suo potenziale per applicazioni professionali e personali è straordinario.

L'autore del video consiglia di monitorare attentamente l'evoluzione di questa funzionalità e di verificare sempre i risultati prima di utilizzarli. Il futuro della ricerca assistita dall'IA è già qui, e chi sa come sfruttarla avrà un vantaggio competitivo enorme!

Tema Principale: Confronto delle capacità di ragionamento di tre modelli di intelligenza artificiale: Deepseek R1 (cinese), OpenAI o3 (GPT-4) e OpenAI o1 (GPT-3.5). L'articolo valuta la loro performance nella risoluzione di problemi logico-matematici tratti dal benchmark "simple Bench".

Punti Chiave e Idee Principali:

• Metodologia del Test: L'autore presenta 10 domande di logica e matematica, tradotte in italiano, ai tre modelli. Si concentra sulla capacità di ragionamento (Chain of Thoughts - CoT) di ciascun modello, analizzando sia la velocità di risposta che la correttezza.
• "Il confronto Sarà fatto tra tutte e tre quindi qua ho Deep seic con R1 selezionato quindi la modalità di ragionamento qua c'ho c'è GPT con la modalità o3 al massimo Quindi questa qua la versione High Diciamo... e ultimo c'abbiamo pure o One che anche se il fratellino minore vediamo pure come se la cava".
• Osservazioni sulla UX di OpenAI: L'autore critica l'interfaccia utente di OpenAI, definendola "un casino" e suggerendo una riprogettazione.
• "Fatemi dire quanto questo menù è diventato un casino cioè non si capisce niente guardate qua cioè devono ripensarla a sta cosa perché veramente incasinata".
• Analisi del Chain of Thoughts (CoT): L'articolo sottolinea come i modelli "ragionano" per arrivare alla risposta. Deepseek R1 mostra un CoT più dettagliato rispetto a OpenAI o1, ma la versione o3 di OpenAI ha migliorato la visualizzazione del ragionamento rispetto alle versioni precedenti.
• "Adesso si apre questo box vedete il box thinking dove dentro possiamo vedere proprio come sta ragionando il modello cosa sta tirando fuori come informazione Qua c'abbiamo o3 che hanno allargato il diciamo la parte di reasoning te la fanno vedere prima".
• Risultati del Test: I risultati mostrano una performance inaspettata: OpenAI o1 (GPT-3.5) si dimostra più accurato nella risoluzione dei problemi rispetto a OpenAI o3 (GPT-4) e Deepseek R1.
• "l'unica che l' ha azzeccata è o One che dovrebbe essere il più vecchio Diciamo tra tra i tre quello meno quello meno forte eh tra tra tra i tre modelli che abbiamo che abbiamo provato".
• "il primo a finire è stato o One come al solito ci ha messo pochissimo che mi dice che la risposta corretta è D no quindi secondo One morirà questo povero ragazzo perché hanno litigato da bambino sulla collezione dei Pokémon" (esempio di una risposta errata anche da o1).
• Problemi di Traduzione di Deepseek R1: L'autore ipotizza che Deepseek R1 possa avere difficoltà con le domande tradotte in italiano, poiché sembra perdersi nelle traduzioni durante il processo di ragionamento.
• "dips Secondo me è andato molto in difficoltà sulle traduzioni cioè il fatto che ho preso questi quesiti che erano originalmente in inglese stando invece in italiano in molti passaggi del diciamo del del Chain of thoughts quindi del ragionamento fa la traduzione si perde anche un pochino sulla traduzione".
• Utilizzo di "distrattori" nei prompt: L'articolo menziona l'uso di informazioni irrilevanti nei prompt per testare la capacità dei modelli di filtrare le informazioni e concentrarsi sugli elementi essenziali per la risoluzione del problema.
• "si usa mettere indizi anche slegati dal diciamo dal quesito principale per vedere se il modello se le hai si incasina col ragionamento prende una cosa la utilizza male quell informazione No proprio per differenziare come ragiona un'intelligenza artificiale da come ragiona un umano che riusciamo a filtrare alcuni con".
• Difficoltà di DeepSeek R1: L'autore descrive diversi problemi nell'interagire con il modello DeepSeek R1, tra cui lentezza nelle risposte e frequenti errori di "server busy". Per ovviare a questo problema, ha usato Perplexity AI per testare DeepSeek R1.

Considerazioni Finali:

• L'articolo evidenzia la complessità della valutazione dei modelli di intelligenza artificiale, dimostrando che la dimensione del modello o la sua reputazione non sempre si traducono in una performance superiore in tutti i contesti.
• Sottolinea l'importanza di testare i modelli in diverse lingue per valutarne l'efficacia in scenari d'uso reali.
• Evidenzia le limitazioni attuali delle AI nel comprendere contesti umani complessi, come si è visto nelle risposte errate che implicano una mancanza di buon senso.
• I risultati finali sono in linea con la classifica presente sul sito ufficiale di Simple Bench, confermando l'attendibilità del test svolto. o1 ha azzeccato 4 domande, R1 2 e o3 una sola.

Tema Centrale: L'impatto dell'intelligenza artificiale (IA), in particolare Gemini 2.0 di Google, sulla creazione di contenuti, specialmente tutorial, e le implicazioni per il futuro dei creator umani. L'articolo esplora se le capacità di IA come Gemini, che può guidare gli utenti in tempo reale attraverso software e processi, minacciano o ridefiniscono il ruolo dei creator.