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Sarai censurato se te lo spiego! | Robert Kiyosaki

👣 38 Passaggi Innovativi: Dal Contenuto alla Conversione!

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Padroneggiare l'IA: La Tua Mappa in Passaggi Essenziali

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Guida Passo Dopo Passo

Passaggio 1: Comprendere il Potenziale dell’IA

Descrizione:

Questo passaggio comporta la comprensione del potenziale trasformativo dell’intelligenza artificiale (IA) in vari settori e la preparazione per la sua implementazione.

Implementazione:

  1. Riconosci le significative trasformazioni in corso grazie all’implementazione dell’IA.
  2. Prevedi i prossimi sviluppi nella tecnologia dell’IA che potrebbero sembrare incredibili.
  3. Comprendi il ruolo dell’IA nel trattare il linguaggio e le sue potenziali applicazioni.

Dettagli Specifici:

  • Mantieniti informato sui recenti sviluppi e avanzamenti nella tecnologia dell’IA.
  • Ricerca le applicazioni reali dell’IA in diversi settori per comprendere il suo impatto potenziale.
  • Considera come l’IA possa ottimizzare i processi, migliorare l’efficienza e creare nuove opportunità.

Passaggio 2: Esplorare Chat GPT

Descrizione:

Questo passaggio comporta familiarizzare con Chat GPT, un modello di intelligenza artificiale per l’elaborazione del linguaggio, e comprendere le sue capacità.

Implementazione:

  1. Apprendi il ruolo di Chat GPT come modello generale di elaborazione del linguaggio.
  2. Esplora la sua capacità di analizzare e generare testo basandosi su un vasto corpus di dati.
  3. Comprendi che Chat GPT sta continuamente migliorando e diventando più sofisticato nel tempo.

Dettagli Specifici:

  • Indaga sul processo di formazione di Chat GPT e su come apprende dai dati linguistici parlati e scritti.
  • Sperimenta interagendo con Chat GPT per comprendere direttamente le sue capacità.
  • Esplora esempi di compiti che Chat GPT può svolgere, come generare saggi o script di codice.

Passaggio 3: Richiedere Compiti da Chat GPT

Descrizione:

Questo passaggio comporta richiedere compiti specifici a Chat GPT per comprendere le sue capacità e limitazioni.

Implementazione:

  1. Formulare compiti o richieste chiari per Chat GPT basati sugli obiettivi desiderati.
  2. Interagire con Chat GPT per inviare richieste e ricevere risposte.
  3. Valutare la qualità e l’accuratezza delle risposte di Chat GPT per vari compiti.

Dettagli Specifici:

  • Fornire istruzioni chiare e criteri per i compiti richiesti da Chat GPT.
  • Analizzare la velocità e l’efficienza di Chat GPT nel completare i compiti.
  • Valutare la correttezza grammaticale e la coerenza dei contenuti generati da Chat GPT.

Passaggio 4: Predire Sviluppi Futuri dell’IA

Descrizione:

Questo passaggio comporta predire futuri sviluppi nella tecnologia dell’IA e prepararsi alle loro implicazioni.

Implementazione:

  1. Considera la traiettoria dello sviluppo dell’IA basata sui trend e le ricerche attuali.
  2. Prevedi che l’IA diventerà sempre più intelligente e capace nel tempo.
  3. Preparati ad adattarti all’integrazione crescente dell’IA in vari aspetti della vita quotidiana e del lavoro.

Dettagli Specifici:

  • Rimani aggiornato sulla ricerca e le scoperte nell’IA per anticipare i futuri sviluppi.
  • Rifletti sulle possibili implicazioni etiche, sociali ed economiche delle tecnologie avanzate di IA.
  • Sviluppa strategie per sfruttare gli avanzamenti dell’IA per migliorare la produttività e l’innovazione.

Passaggio 5: Prevedere le Future Capacità dell’IA

Descrizione:

Questo passaggio comporta prevedere le future capacità dei sistemi di IA di estrarre pattern dal mondo reale e testare costruzioni linguistiche in scenari reali.

Implementazione:

  1. Riconosci che i futuri sistemi di IA saranno in grado di testare costruzioni linguistiche in contesti reali, simili a come fanno gli scienziati con gli esperimenti.
  2. Comprendi che modelli di IA avanzati utilizzeranno testo, immagini e azioni per costruire modelli di comportamento umano.
  3. Preparati al fatto che i sistemi di IA evolveranno e diventeranno più sofisticati nella comprensione e manipolazione dei dati del mondo reale.

Dettagli Specifici:

  • Rimani informato sugli sviluppi nella ricerca sull’IA riguardanti l’integrazione di dati e interazioni del mondo reale nei modelli di IA.
  • Considera le implicazioni dei sistemi di IA che possono testare costruzioni linguistiche in ambienti reali per varie applicazioni, inclusa la comprensione del linguaggio e la risoluzione dei problemi.
  • Preparati al fatto che i sistemi di IA sfrutteranno una combinazione di testo, immagini e azioni per sviluppare modelli completi di comportamento umano e decisionale.

Passaggio 6: Esplorare le Iniziative di IA di Elon Musk

Descrizione:

Questo passaggio comporta esplorare le iniziative di Elon Musk nello sviluppo di sistemi di IA distribuiti e le implicazioni per l’uso individuale dell’IA.

Implementazione:

  1. Ricerca gli sforzi di Elon Musk nella creazione di sistemi di IA distribuiti per uso individuale.
  2. Comprendi il ragionamento di Musk secondo cui il mondo sarà controllato dall’entità che produce il sistema di IA più funzionale e veloce.
  3. Considera i potenziali benefici e rischi di avere sistemi di IA personali per la protezione contro entità di IA centralizzate.

Dettagli Specifici:

  • Indaga sulla visione di Elon Musk per i sistemi di IA distribuiti e il loro ruolo nel proteggere contro il dominio di IA centralizzate.
  • Rifletti sulle implicazioni di individui che hanno i propri sistemi di IA per la privacy, la sicurezza e l’autonomia.
  • Rimani aggiornato sugli sviluppi nella tecnologia dell’IA e sul loro potenziale impatto sulla società, inclusi considerazioni etiche e quadri regolatori.

Passaggio 7: Comprendere il Ruolo della Fisiologia nella Narrazione

Descrizione:

Questo passaggio comporta la comprensione dell’influenza potenziale delle risposte fisiologiche sulla comprensione e l’interesse nella narrazione.

Implementazione:

  1. Considera la teoria secondo cui le risposte fisiologiche, come il mimetismo delle emozioni dei personaggi, possono contribuire alla comprensione e all’interesse nella narrazione.
  2. Rifletti sull’idea che il coinvolgimento fisiologico nella narrazione possa migliorare la previsione degli esiti delle storie e l’interesse emotivo.
  3. Riconosci l’importanza delle reazioni fisiologiche, come l’eccitazione emotiva e la percezione, nella comprensione della narrazione.

Dettagli Specifici:

  • Esplora la ricerca sulla connessione tra risposte fisiologiche e coinvolgimento nella narrazione per ottenere approfondimenti più profondi sulla cognizione umana.
  • Considera come segnali fisiologici, come le cascate ormonali e le scansioni cerebrali, possano fornire informazioni preziose sull’interesse emotivo nei confronti delle narrazioni.
  • Rifletti sulle potenziali implicazioni della comprensione fisiologica della narrazione per i modelli di IA, in particolare nella previsione e comprensione del comportamento umano.

Passaggio 8: Esaminare la Capacità dell’IA di Prevedere gli Esiti delle Storie

Descrizione:

Questo passaggio comporta esaminare la capacità dell’IA di prevedere gli esiti delle storie e le sue implicazioni per la comprensione della narrazione.

Implementazione:

  1. Esplora la capacità dei modelli di IA di prevedere gli esiti delle storie con precisione simile agli esseri umani.
  2. Comprendi come i modelli di IA possano prevedere e analizzare iterativamente la progressione delle storie in base alle discrepanze tra le previsioni e gli esiti effettivi.
  3. Rifletti sul potenziale dei modelli di IA di sviluppare stati emotivi o funzioni di errore basati sulle previsioni e gli esiti delle storie.

Dettagli Specifici:

  • Investiga la ricerca sull’IA relativa alla modellizzazione predittiva nella narrazione per comprendere i meccanismi alla base della capacità dell’IA di anticipare le traiettorie narrative.
  • Considera le implicazioni delle capacità predictive dell’IA per migliorare le esperienze di narrazione e generare contenuti personalizzati.
  • Rifletti sulle implicazioni etiche del coinvolgimento dell’IA nella comprensione e nel coinvolgimento emotivo nella narrazione, in particolare per quanto riguarda la privacy e il consenso.

Passaggio 9: Esplorare l’Accelerazione del Progresso

Descrizione:

Questo passaggio comporta esplorare il concetto di accelerazione del progresso e le sue implicazioni per lo sviluppo dell’IA e l’impatto sulla società.

Implementazione:

  1. Rifletti sul concetto di accelerazione del progresso e sul suo impatto sullo sviluppo dell’IA, considerando il tasso esponenziale di avanzamento tecnologico.
  2. Considera le implicazioni dell’accelerazione del progresso per l’adattamento sociale, inclusa la potenziale aumento dello stress e la perturbazione sociale.
  3. Esplora prospettive sull’inevitabilità del progresso tecnologico e le sue implicazioni per la civiltà umana.

Dettagli Specifici:

  • Investiga teorie e modelli di accelerazione del progresso nello sviluppo tecnologico, come la legge di Moore e la legge dei rendimenti accelerati di Kurzweil.
  • Rifletti sulle implicazioni sociali del rapido avanzamento tecnologico, inclusi disparità economiche, perdita di lavoro e dilemmi etici.
  • Considera strategie per mitigare gli effetti negativi dell’accelerazione del progresso mentre si sfruttano i suoi potenziali benefici per l’umanità.

Passaggio 10: Comprendere il Problema dei Modelli Aziendali

Descrizione:

Questo passaggio comporta la comprensione del problema dei modelli aziendali contemporanei, in particolare quelli incentrati sull’attenzione dell’utente e sui ricavi pubblicitari.

Implementazione:

  1. Identifica il problema: Riconosci che molti modelli aziendali ruotano attorno all’attenzione dell’utente poiché gli inserzionisti cercano di catturare l’attenzione del pubblico.
  2. Riconosci la regolamentazione culturale: Comprendi che la cultura ha un ruolo nella regolamentazione di queste pratiche aziendali, ma non è completamente efficace a causa della vasta distribuzione delle informazioni.
  3. Prevedi futuri sviluppi: Prevedi che il costo di accesso ai contenuti diminuirà rapidamente, portando allo sviluppo di applicazioni personali di IA per mediare i contenuti Internet.
  4. Immagina la selezione di contenuti guidata dall’IA: Immagina un futuro in cui gli individui dispongono di applicazioni di IA che filtrano le pubblicità e presentano informazioni oggettive, consentendo agli utenti di distinguere tra contenuti manipolati e genuini.

Dettagli Specifici:

  • Riconosci la commercializzazione degli utenti come prodotti per gli inserzionisti, che porta a una costante battaglia per l’attenzione.
  • Comprendi i limiti della regolamentazione culturale nel controllare la proliferazione di contenuti manipolati.
  • Immagina il potenziale delle applicazioni di IA come curatori di contenuti personalizzati, fornendo agli utenti informazioni oggettive.

Passaggio 11: Valutare i Progressi dell’Intelligenza Artificiale

Descrizione:

Questo passaggio comporta valutare le attuali capacità e le potenziali implicazioni future dell’intelligenza artificiale (IA).

Implementazione:

  1. Valuta le attuali capacità dell’IA: Valuta lo stato attuale della tecnologia dell’IA e le sue applicazioni, considerando fattori come i chatbot e gli algoritmi di generazione dei contenuti.
  2. Considera le implicazioni sociali: Rifletti sull’impatto sociale dei progressi dell’IA, in particolare riguardo a etica, censura e controllo.
  3. Analizza l’influenza aziendale: Esamina come gli interessi aziendali possano influenzare lo sviluppo e l’implementazione delle tecnologie dell’IA, portando potenzialmente a censura o restrizione di determinate funzionalità.

Dettagli Specifici:

  • Comprendi che, sebbene la tecnologia dell’IA abbia fatto progressi, esistono ancora significativi ostacoli in termini di implementazione e considerazioni etiche.
  • Riconosci l’influenza delle entità aziendali sullo sviluppo dell’IA e la loro tendenza a dare priorità alla redditività rispetto all’innovazione o alle funzionalità controverse.
  • Rifletti sulle conseguenze potenziali dell’adozione diffusa dell’IA, inclusi problemi legati alla privacy, alla manipolazione e al controllo sociale.

Passaggio 12: Comprendere il Processo di Formazione dei Modelli di IA

Descrizione:

Questo passaggio comporta approfondire il processo di formazione dei modelli di IA, concentrandosi in particolare sull’incorporazione di capacità di ragionamento attraverso l’apprendimento supervisionato e dataset etichettati dagli esseri umani.

Implementazione:

  1. Riconosci l’importanza del ragionamento: Comprendi che la formazione dei modelli di IA non riguarda solo l’apporto di informazioni e conoscenze, ma anche l’insegnamento del ragionamento logico.
  2. Riconosci la necessità di supervisione umana: Riconosci l’importanza della supervisione e dell’etichettatura umane nella formazione dei modelli di IA, specialmente nel guidarli verso il ragionamento logico.
  3. Considera l’incorporazione di dataset etichettati: Comprendi che l’uso di dataset etichettati dagli umani aiuta a perfezionare la comprensione dei modelli di IA e le loro capacità di ragionamento.

Dettagli Specifici:

  • Rifletti sull’importanza di insegnare ai modelli di IA non solo fatti, ma anche la capacità di costruire frasi coerenti e ragionare logicamente.
  • Comprendi che mentre alcuni aspetti del funzionamento dell’IA sono ancora intuitivi e non del tutto compresi, la supervisione e la guida umane giocano un ruolo cruciale nella loro formazione.
  • Riconosci che l’utilizzo di dataset etichettati dagli esseri umani è essenziale per garantire che i modelli di IA acquisiscano una comprensione accurata del mondo e delle sue complessità.

 

Passaggio 13: Valutare le Capacità e le Implicazioni dei Modelli di IA

Descrizione:

Questo passaggio comporta valutare le attuali capacità e le potenziali implicazioni sociali dei modelli di IA avanzati, concentrandosi in particolare sulle loro capacità di superare gli esami accademici e di svolgere compiti sofisticati.

Implementazione:

  1. Esamina le prestazioni dei modelli di IA: Valuta le prestazioni dei modelli di IA come GPT-3 in contesti accademici, considerando le loro capacità di rispondere a domande, scrivere saggi e affrontare compiti di ragionamento complessi.
  2. Rifletti sulle preoccupazioni sociali: Considera le preoccupazioni sociali sollevate dalla capacità dei modelli di IA di superare gli esami, inclusa l’impatto sull’istruzione, sull’occupazione e sul futuro del lavoro.
  3. Valuta l’impatto potenziale: Rifletti sul potenziale impatto delle capacità avanzate dell’IA sui modelli aziendali ed educativi esistenti, riconoscendo opportunità e sfide.

Dettagli Specifici:

  • Riconosci i recenti successi dei modelli di IA come GPT-3 nel superare esami accademici, come l’esame MBA e gli esami di licenza medica.
  • Considera le implicazioni della capacità dell’IA di ottenere buoni risultati in contesti accademici, inclusi problemi di integrità accademica, il ruolo degli insegnanti e il futuro dei test standardizzati.
  • Rifletti sulle più ampie implicazioni sociali degli avanzamenti dell’IA, inclusa la loro capacità di interrompere industrie esistenti, ridisegnare i mercati del lavoro e mettere in discussione i modelli educativi tradizionali.

Passo 14: Riflettere sul Futuro dello Sviluppo dell’Intelligenza Artificiale

Descrizione:

Questo passo coinvolge la riflessione sulla traiettoria futura dello sviluppo dell’Intelligenza Artificiale (IA), in particolare riguardo alla ricerca dell’intelligenza artificiale generale (AGI) e al suo potenziale impatto sulla società.

Attuazione:

  1. Riconosci l’incertezza: Comprendi l’incertezza che circonda lo sviluppo dell’AGI e le sue implicazioni per la società, considerando sia i benefici che i rischi.
  2. Considera le preoccupazioni etiche: Rifletti sulle implicazioni etiche dello sviluppo dell’AGI, inclusi problemi legati alla coscienza, al controllo e alla responsabilità.
  3. Valuta la preparazione della società: Valuta la preparazione della società per la potenziale emergenza dell’AGI, considerando fattori come la governance, la regolamentazione e la consapevolezza pubblica.

Dettagli Specifici:

  • Riconosci l’incertezza intrinseca che circonda lo sviluppo dell’AGI e il suo potenziale per modificare radicalmente la società.
  • Rifletti sui dilemmi etici posti dall’AGI, inclusi interrogativi sull’autonomia, la responsabilità e la natura dell’intelligenza.
  • Valuta la preparazione della società per l’AGI, considerando fattori come i quadri normativi, le linee guida etiche e il dibattito pubblico.

Passo 15: Riconoscere le Sfide nell’Valutazione della Competenza

Descrizione:

Questo passo implica il riconoscimento della significativa sfida nell’valutare la vera competenza in un mondo in cui i sistemi IA possono simulare convincemente l’esperienza.

Attuazione:

  1. Riconosci la difficoltà nell’valutare la vera competenza: Comprendi la sfida nel distinguere tra vera esperienza e simulazioni generate dall’IA, specialmente in contesti in cui l’IA sembra ben informata ma può essere completamente errata.
  2. Evidenzia le potenziali conseguenze: Riconosci le potenziali conseguenze di fare affidamento sui sistemi IA per l’esperienza, inclusa l’erosione della fiducia negli esperti umani e la diffusione di disinformazione.
  3. Considera la necessità di interazioni fisiche: Rifletti sull’importanza di incorporare interazioni fisiche nella valutazione della competenza, dove i risultati tangibili possono essere valutati anziché fare affidamento esclusivamente su informazioni generate dall’IA.

Dettagli Specifici:

  • Rifletti sulla difficoltà nel discernere tra vera esperienza e simulazioni generate dall’IA, specialmente in scenari in cui i sistemi IA sembrano altamente informati ma mancano di una comprensione reale.
  • Considera le potenziali ramificazioni del fare eccessivo affidamento sui sistemi IA per la presa di decisioni, incluse le implicazioni per la fiducia, la responsabilità e l’accuratezza delle informazioni.
  • Evidenzia l’importanza di integrare interazioni fisiche nella valutazione della competenza per garantire la verifica delle competenze e dell’esperienza oltre ai dati generati dall’IA.

Passo 16: Riflettere sulla Preparazione della Società per le Tecnologie Avanzate

Descrizione:

Questo passo implica la riflessione sulla preparazione della società nel gestire tecnologie avanzate come l’IA, considerando sia i potenziali benefici che i rischi che comportano.

Attuazione:

  1. Riconosci la non preparazione della società: Comprendi che la società potrebbe non essere adeguatamente preparata per affrontare le sfide poste dalle tecnologie avanzate come l’IA, particolarmente riguardo al loro impatto su vari aspetti della vita.
  2. Considera l’accelerazione delle problematiche esistenti: Rifletti su come l’adozione delle tecnologie avanzate possa esacerbare i problemi esistenti nella società, potenzialmente amplificando disparità e sfide.
  3. Evidenzia la necessità di misure proattive: Sottolinea l’importanza di adottare misure proattive per affrontare la non preparazione della società per le tecnologie avanzate, inclusi investimenti nell’istruzione, nella regolamentazione e nella consapevolezza pubblica.

Dettagli Specifici:

  • Riconosci il potenziale delle tecnologie avanzate come l’IA nel peggiorare le problematiche esistenti nella società, incluse disuguaglianze, dilemmi etici e interruzioni ai sistemi tradizionali.
  • Rifletti sulla necessità di misure proattive per mitigare gli impatti negativi delle tecnologie avanzate, come l’implementazione di robusti quadri normativi e la promozione del dialogo pubblico.
  • Evidenzia il ruolo dell’istruzione e della consapevolezza nel preparare la società alle sfide e alle opportunità presentate dalle tecnologie avanzate, garantendo che gli individui siano in grado di navigare efficacemente nel cambiamento del panorama.

Passo 17: Riflettere sull’Impatto dell’Accelerazione Tecnologica

Descrizione:

Questo passo implica la riflessione sulle conseguenze dell’

accelerazione tecnologica rapida, particolarmente riguardo al potenziale per sfide e interruzioni impreviste.

Attuazione:

  1. Riconosci il potenziale per conseguenze non volute: Comprendi che l’accelerazione tecnologica rapida può portare a sfide e interruzioni impreviste, amplificando problemi esistenti nella società.
  2. Considera il ruolo dell’integrazione tecnologica: Rifletti su come l’integrazione di nuove tecnologie nei sistemi esistenti possa migliorare o esacerbare i problemi della società, a seconda del contesto.
  3. Evidenzia la necessità di una riflessione accurata: Sottolinea l’importanza di affrontare l’accelerazione tecnologica con cautela e lungimiranza, considerando le sue implicazioni a lungo termine per la società.

Dettagli Specifici:

  • Rifletti sulle potenziali conseguenze dell’accelerazione tecnologica rapida, inclusi i suoi impatti sull’occupazione, sull’istruzione e sulle dinamiche sociali.
  • Considera la necessità di una riflessione accurata e di pianificazione nell’integrare nuove tecnologie nei sistemi esistenti, garantendo che i loro benefici superino i potenziali svantaggi.
  • Evidenzia l’importanza di una valutazione e adattamento continuo in risposta ai progressi tecnologici, riconoscendo che i bisogni e le sfide della società continueranno a evolversi nel tempo.

Passo 18: Identificare le Potenziali Implicazioni dell’Innovazione

Descrizione:

Questo passo implica il riconoscimento delle conseguenze potenziali dell’innovazione, particolarmente in relazione alla sostituzione di sistemi o ruoli esistenti, come modelli educativi e professioni.

Attuazione:

  1. Riconosci la possibilità che l’innovazione disturbi sistemi consolidati, inclusi struttura educative.
  2. Riconosci le preoccupazioni sollevate dai professionisti che potrebbero sentirsi minacciati dall’introduzione di nuove tecnologie come chat GPT.
  3. Considera l’impatto sull’esperienza e sulla valutazione della competenza, evidenziando le sfide potenziali nell’valutare la vera competenza in un’era di IA avanzata.
  4. Rifletti sulle implicazioni delle innovazioni come chat GPT che potenzialmente creano una nuova ondata di competenza percepita difficile da discernere dall’esperienza effettiva.
  5. Prevedi scenari in cui i sistemi guidati dall’IA possano sembrare competenti ma mancare di una vera comprensione o cognizione.

Dettagli Specifici:

  • Discuti le potenziali conseguenze dei progressi tecnologici, come chat GPT, su vari settori, inclusi l’istruzione e la consulenza di esperti.
  • Evidenzia la necessità di valutazione critica e adattamento per garantire che i progressi migliorino piuttosto che minino i sistemi e l’esperienza esistenti.

Passo 19: Navigare il Ruolo dell’IA nella Valutazione della Competenza

Descrizione:

Questo passo si concentra sulla comprensione del panorama in evoluzione della valutazione della competenza in presenza di tecnologie IA avanzate.

Attuazione:

  1. Riconosci le sfide nell’valutare la competenza accuratamente, particolarmente in ambiti in cui i sistemi IA dimostrano competenza.
  2. Considera le implicazioni dei sistemi IA come chat GPT che potenzialmente mascherano l’incompetenza con output superficialmente convincenti.
  3. Discuti strategie per discernere la vera competenza in un mondo sempre più influenzato da soluzioni guidate dall’IA.
  4. Esplora l’intersezione tra giudizio umano e capacità dell’IA nella valutazione della competenza, enfatizzando l’importanza del pensiero critico.
  5. Partecipa a un dialogo continuo e alla ricerca per raffinare le metodologie per valutare la competenza in ambienti integrati dall’IA.

Dettagli Specifici:

  • Valuta l’impatto potenziale delle tecnologie IA sui metodi tradizionali di valutazione della competenza e considera approcci adattivi per garantire validità e affidabilità.
  • Sottolinea la necessità di collaborazione interdisciplinare e considerazioni etiche nello sviluppo di strutture per valutare la competenza nei contesti abilitati dall’IA.

Passo 20: Anticipare l’Impatto Sociale degli Avanzamenti nell’IA

Descrizione:

Questo passo implica considerare le più ampie implicazioni sociali degli avanzamenti nella tecnologia IA, particolarmente in aree come l’istruzione, l’occupazione e l’interazione uomo-macchina.

Attuazione:

  1. Valuta le conseguenze potenziali delle innovazioni IA su vari aspetti della società, inclusi sistemi educativi, ruoli professionali e interazioni interpersonali.
  2. Riconosci la necessità di misure proattive per affrontare le preoccupazioni della società derivanti dall’integrazione delle tecnologie IA, come la perdita di posti di lavoro e i cambiamenti nei paradigmi educativi.
  3. Partecipa a discussioni interdisciplinari per esplorare le implicazioni etiche, sociali ed economiche degli avanzamenti nell’IA e sviluppare strategie per mitigare gli impatti negativi.
  4. Collabora con responsabili delle politiche, leader del settore e accademici per stabilire linee guida e regolamentazioni che promuovano lo sviluppo e l’implementazione responsabili dell’IA.
  5. Promuovi la consapevolezza pubblica e il dialogo sulle potenziali benefici e rischi delle tecnologie IA, incoraggiando decisioni informate e considerazioni etiche.

Dettagli Specifici:

  • Considera le interruzioni sociali potenziali causate dalle tecnologie IA come chat GPT, particolarmente in settori in cui l’esperienza e il giudizio umani sono tradizionalmente apprezzati.
  • Discuti il ruolo dell’istruzione e delle politiche nel preparare individui e organizzazioni alle sfide e alle opportunità presentate dalle innovazioni guidate dall’IA.
  • Evidenzia l’importanza dei quadri etici e dei meccanismi di governance per garantire lo sviluppo e l’uso responsabili delle tecnologie IA.

Passo 21: Promuovere il Pensiero Critico e Approcci Centrati sull’Uomo

Descrizione:

Questo passo si concentra sull’importanza di coltivare le competenze di pensiero critico e mantenere prospettive centrate sull’essere umano in un mondo guidato dall’IA.

Attuazione:

  1. Enfatizza il valore del pensiero critico e del giudizio umano nel completare le capacità dell’IA, incoraggiando gli individui a interrogare ed valutare criticamente le informazioni.
  2. Incorpora prospettive interdisciplinari nei programmi educativi per favorire una comprensione olistica delle tecnologie IA e delle loro implicazioni sociali.
  3. Propugna principi di progettazione centrati sull’essere umano nello sviluppo dell’IA, dando priorità all’esperienza utente, all’accessibilità e alle considerazioni etiche.
  4. Incita alla collaborazione tra sviluppatori di IA, psicologi, eticisti e altre parti interessate per garantire che i sistemi IA siano in linea con i valori e le preferenze umane.
  5. Promuovi la diversità e l’inclusività nella ricerca e nello sviluppo dell’IA per mitigare i pregiudizi e migliorare la reattività delle tecnologie IA alle diverse esigenze umane.

Dettagli Specifici:

  • Discuti strategie per integrare competenze di pensiero critico nei programmi educativi e nella formazione professionale per consentire agli individui di navigare in un panorama informativo sempre più complesso.
  • Esplora il ruolo della collaborazione interdisciplinare nella progettazione di sistemi IA che diano priorità al benessere umano e favoriscano il processo decisionale etico.

Passo 22: Affrontare le Preoccupazioni Etiche e la Governance

Descrizione:

Questo passo implica il riconoscimento e l’affrontare le preoccupazioni etiche riguardanti le tecnologie IA e l’istituzione di robusti quadri di governance.

Attuazione:

  1. Riconosci le implicazioni etiche dei progressi nell’IA, inclusi problemi legati alla privacy, al pregiudizio e alla responsabilità.
  2. Partecipa a discussioni etiche e dibattiti per identificare rischi potenziali e sviluppare linee guida per la ricerca e l’implementazione responsabili dell’IA.
  3. Stabilisci quadri normativi e standard per garantire trasparenza, equità e responsabilità nello sviluppo e nell’implementazione dell’IA.
  4. Promuovi la collaborazione interdisciplinare tra eticisti, tecnologi, responsabili delle politiche e parti interessate per affrontare sfide etiche complesse associate alle tecnologie IA.
  5. Incita alla trasparenza e all’coinvolgimento pubblico nei processi di governance dell’IA per favorire fiducia e responsabilità.

Dettagli Specifici:

    • Valuta le implicazioni etiche delle tecnologie IA, come chat GPT, particolarmente riguardo alla privacy, alla sicurezza dei dati e al pregiudizio algoritmico.
    • Propugna lo sviluppo e l’implementazione di linee guida etiche e misure regolamentari per mitigare rischi potenziali e salvaguardare i valori della società.

Passaggio 23: Migliorare la Alfabetizzazione e l’Educazione sull’Intelligenza Artificiale

Descrizione:

Questo passaggio si concentra sulla promozione della alfabetizzazione sull’IA e sull’educazione per permettere alle persone di comprendere, valutare e interagire responsabilmente con le tecnologie dell’IA.

Attuazione:

  1. Includere l’educazione sull’IA nei programmi scolastici e nei programmi di formazione professionale per aumentare la consapevolezza e la comprensione dei concetti, delle capacità e delle implicazioni dell’IA.
  2. Fornire risorse e strumenti accessibili e inclusivi sull’alfabetizzazione sull’IA per persone provenienti da diversi contesti e livelli di competenza.
  3. Promuovere la collaborazione interdisciplinare tra educatori, ricercatori e professionisti del settore per sviluppare strategie e materiali educativi sull’IA efficaci.
  4. Incoraggiare l’apprendimento continuo e lo sviluppo professionale continuo nell’alfabetizzazione sull’IA per stare al passo con gli avanzamenti tecnologici e i cambiamenti della società.
  5. Promuovere le abilità di pensiero critico e di ragionamento etico per consentire la presa di decisioni informate e l’uso etico delle tecnologie dell’IA.

Dettagli Specifici:

  • Integrare argomenti correlati all’IA nei curricula educativi a tutti i livelli per dotare gli studenti delle conoscenze e delle competenze necessarie per navigare in un mondo guidato dall’IA.
  • Offrire workshop, seminari e corsi online sull’alfabetizzazione sull’IA per professionisti e il pubblico in generale per aumentare la loro comprensione e consapevolezza delle tecnologie dell’IA.

Passaggio 24: Monitoraggio e Valutazione dello Sviluppo dell’IA

Descrizione:

Questo passaggio comporta l’implementazione di meccanismi per monitorare e valutare continuamente il progresso e l’impatto dello sviluppo dell’IA.

Attuazione:

  1. Stabilire organi di regolamentazione o organizzazioni indipendenti incaricati di monitorare e valutare lo sviluppo e il dispiegamento delle tecnologie dell’IA.
  2. Condurre audit e valutazioni regolari dei sistemi di intelligenza artificiale per identificare potenziali pregiudizi, errori o questioni etiche.
  3. Promuovere la trasparenza e la responsabilità richiedendo ai produttori di divulgarle informazioni sui loro modelli di IA, sui dati di addestramento e sui processi decisionali.
  4. Collaborare con esperti provenienti da diverse discipline per valutare le implicazioni sociali, economiche ed etiche delle tecnologie dell’IA.
  5. Promuovere la cooperazione internazionale e la condivisione delle informazioni per agevolare il monitoraggio e la valutazione trasversali dello sviluppo dell’IA.

Dettagli Specifici:

  • Implementare metriche di valutazione e parametri standardizzati per valutare le prestazioni, l’equità e la sicurezza dei sistemi di IA.
  • Stabilire meccanismi per raccogliere feedback e affrontare le preoccupazioni sollevate dagli interessati, compresi gli utenti finali, i decisori politici e le organizzazioni della società civile.

Passaggio 25: Promuovere la Ricerca e lo Sviluppo Etico dell’IA

Descrizione:

Questo passaggio si concentra sulla promozione di principi etici e valori nelle pratiche di ricerca e sviluppo dell’IA.

Attuazione:

  1. Incorporare considerazioni etiche nella progettazione, nello sviluppo e nel dispiegamento dei sistemi di IA fin dall’inizio del progetto.
  2. Incitare i ricercatori e gli sviluppatori a rispettare linee guida etiche e migliori pratiche, come equità, trasparenza e responsabilità.
  3. Promuovere una cultura di innovazione responsabile promuovendo la collaborazione, la diversità e l’inclusione nelle comunità di ricerca sull’IA.
  4. Fornire formazione e risorse sulla progettazione e lo sviluppo etico dell’IA per ricercatori, ingegneri e altre parti interessate.
  5. Sostenere iniziative che mirano ad affrontare le sfide della società e promuovere il bene pubblico attraverso le tecnologie dell’IA.

Dettagli Specifici:

  • Stabilire comitati o commissioni etiche all’interno delle organizzazioni per esaminare e approvare progetti di ricerca sull’IA, garantendo l’allineamento con principi ed linee guida etiche.
  • Incitare la collaborazione interdisciplinare tra ricercatori sull’IA, eticisti, scienziati sociali ed esperti di settore per integrare prospettive diverse nei processi di sviluppo dell’IA.

Passaggio 26: Aumentare la Consapevolezza e l’Educazione Pubblica sull’IA

Descrizione:

Questo passaggio comporta l’aumento della consapevolezza e della comprensione pubblica delle tecnologie dell’IA, delle loro capacità e del loro impatto potenziale sulla società.

Attuazione:

  1. Sviluppare programmi educativi e risorse mirate a spiegare concetti, applicazioni e implicazioni dell’IA al pubblico in generale.
  2. Collaborare con istituti educativi per integrare l’alfabetizzazione sull’IA nei curricula scolastici a vari livelli.
  3. Organizzare forum pubblici, workshop ed eventi per facilitare il dialogo e la discussione su argomenti correlati all’IA.
  4. Coinvolgere i media per garantire una copertura accurata e informativa degli sviluppi dell’IA e delle loro implicazioni sociali.
  5. Promuovere partnership tra industria, accademia e governo per sostenere iniziative di divulgazione ed educazione pubblica.

Dettagli Specifici:

  • Creare corsi online, webinar e tutorial interattivi su argomenti sull’IA accessibili a persone di tutte le età e provenienze.
  • Stabilire programmi di alfabetizzazione sull’IA basati sulla comunità per permettere alle persone di prendere decisioni informate sulle tecnologie dell’IA.
  • Fornire risorse e supporto agli educatori per incorporare contenuti correlati all’IA nei materiali educativi e nei piani di lezione esistenti.

Passaggio 27: Agevolare la Governance Etica e la Regolamentazione dell’IA

Descrizione:

Questo passaggio si concentra sullo sviluppo di quadri regolamentari e meccanismi di governance per garantire lo sviluppo e l’uso etico e responsabile delle tecnologie dell’IA.

Attuazione:

  1. Collaborare con decisori politici, stakeholder del settore e organizzazioni della società civile per sviluppare quadri di governance dell’IA completi.
  2. Stabilire organi o agenzie di regolamentazione responsabili della supervisione dello sviluppo, del dispiegamento e della conformità delle tecnologie dell’IA agli standard etici.
  3. Approvare leggi o regolamenti per affrontare questioni specifiche legate all’IA, come la privacy dei dati, il pregiudizio algoritmico e i sistemi autonomi.
  4. Promuovere la cooperazione internazionale e il coordinamento per armonizzare le regolamentazioni e gli standard dell’IA tra le giurisdizioni.
  5. Condurre revisioni regolari e aggiornamenti delle regolamentazioni sull’IA per adattarsi agli avanzamenti tecnologici e alle sfide etiche emergenti.

Dettagli Specifici:

  • Creare meccanismi per l’audit e la certificazione dei sistemi di IA per garantire la conformità alle linee guida etiche e ai requisiti regolamentari.
  • Elaborare linee guida e standard per l’uso responsabile dell’IA in vari settori, tra cui sanità, finanza e trasporti.
  • Stabilire canali per la partecipazione pubblica e il contributo allo sviluppo dei quadri di governance dell’IA per garantire inclusività e responsabilità.

Passaggio 28: Promuovere il Pensiero Critico e lo Scetticismo

Descrizione:

Questo passaggio implica incoraggiare le persone a interrogare e valutare criticamente le informazioni, specialmente nel contesto dei contenuti generati dall’IA.

Attuazione:

  1. Integrare abilità di pensiero critico nei curricula educativi a tutti i livelli per dotare gli studenti della capacità di valutare la validità e l’affidabilità delle informazioni.
  2. Sviluppare programmi di alfabetizzazione mediatica che insegnino alle persone a identificare disinformazione, propaganda e contenuti manipolati, inclusi testi generati dall’IA.
  3. Incitare le persone a verificare le informazioni da più fonti credibili prima di accettarle come vere, specialmente quando si tratta di argomenti controversi o sensibili.
  4. Promuovere una cultura di scetticismo e curiosità intellettuale che valorizzi il ragionamento basato sull’evidenza e l’indagine.

Dettagli Specifici:

  • Fornire formazione e risorse agli educatori per incorporare esercizi e discussioni di pensiero critico nelle loro pratiche di insegnamento.
  • Collaborare con organizzazioni mediatiche e iniziative di fact-checking per promuovere un consumo e una condivisione responsabili delle informazioni.
  • Offrire workshop e seminari per il pubblico in generale sull’identificazione e il contrasto della disinformazione nell’era digitale.

Passaggio 29: Stabilire Comitati Etici sull’IA

Descrizione:

Questo passaggio comporta la creazione di comitati o commissioni interdisciplinari incaricati di valutare le implicazioni etiche delle tecnologie dell’IA e guidarne lo sviluppo e il dispiegamento.

Attuazione:

  1. Formare comitati etici sull’IA composti da esperti provenienti da diverse discipline, inclusi ricerca sull’IA, etica, diritto, sociologia e filosofia.
  2. Definire la portata e il mandato dei comitati etici sull’IA per includere la revisione di progetti, politiche e pratiche di IA per considerazioni etiche.
  3. Elaborare linee guida etiche e principi per informare i processi decisionali dei comitati etici sull’IA e garantire l’allineamento con i valori della società.
  4. Agevolare la collaborazione tra comitati etici sull’IA, stakeholder del settore, decisori politici e organizzazioni della società civile per affrontare sfide etiche emergenti.

Dettagli Specifici:

  • Stabilire processi trasparenti per sollecitare contributi da parte degli interessati e del pubblico su questioni etiche legate allo sviluppo e al dispiegamento dell’IA.
  • Fornire risorse e supporto ai comitati etici sull’IA per condurre valutazioni etiche approfondite e fornire raccomandazioni per mitigare potenziali danni.
  • Monitorare e valutare l’efficacia dei comitati etici sull’IA nella promozione di pratiche etiche sull’IA e apportare eventuali aggiustamenti per migliorarne l’impatto.

Passaggio 30: Promuovere lo Sviluppo dell’Intelligenza Emotiva

Descrizione:

Questo passaggio implica promuovere la comprensione e la gestione delle emozioni sia nello sviluppo dell’intelligenza artificiale che nell’interazione umana con essa.

Attuazione:

  1. Integrare l’educazione emotiva nei programmi di formazione sull’intelligenza artificiale per sviluppatori e professionisti del settore.
  2. Progettare algoritmi e modelli di IA capaci di riconoscere e rispondere adeguatamente alle emozioni umane.
  3. Addestrare gli utenti finali dell’intelligenza artificiale nelle abilità di intelligenza emotiva per facilitare un’interazione più efficace e soddisfacente.
  4. Investigare e sviluppare metodi per valutare l’impatto emotivo dell’intelligenza artificiale sulle persone e sulla società in generale.

Dettagli Specifici:

  • Stabilire programmi di formazione sull’intelligenza emotiva per ingegneri e progettisti di intelligenza artificiale per sensibilizzarli sulle implicazioni emotive delle loro creazioni.
  • Integrare tecniche di apprendimento automatico nel rilevamento e nell’analisi delle espressioni emotive umane nello sviluppo di sistemi di IA.
  • Offrire risorse e strumenti per aiutare gli utenti a comprendere e regolare le proprie emozioni durante l’interazione con l’IA.
  • Collaborare con psicologi e sociologi per studiare come l’IA possa influenzare la salute mentale e il benessere emotivo delle persone.

Passaggio 31: Riflettere sui Valori del Sistema Educativo

Descrizione:

Riflettere sull’accento attuale del sistema educativo sulle votazioni rispetto alla vera apprendimento.

Attuazione:

  1. Analizzare il tweet che menziona la preferenza del sistema educativo per le votazioni rispetto all’apprendimento effettivo.
  2. Considerare l’impatto di questa cultura educativa sulle attitudini degli studenti verso la frode e l’apprendimento.

Dettagli Specifici:

  • Valutare la disparità tra il valore attribuito alle votazioni dal sistema educativo e l’importanza dell’apprendimento genuino.
  • Riflettere su come questa cultura influenzi i comportamenti degli studenti, come imbrogliare per ottenere voti più alti anziché concentrarsi sull’apprendimento.

Passaggio 32: Mettere in Discussione il Concetto di Indovinare le Risposte

Descrizione:

Mettere in discussione l’idea di indovinare le risposte come misura di successo o competenza.

Attuazione:

  1. Riflettere sull’affermazione secondo cui molti studenti imparano a indovinare le risposte invece di acquisire una comprensione profonda dei concetti.
  2. Valutare l’efficacia di questo approccio nel promuovere un vero apprendimento e comprensione.

Dettagli Specifici:

  • Esaminare come l’abitudine di indovinare le risposte possa influenzare negativamente lo sviluppo delle capacità critiche e analitiche degli studenti.
  • Considerare alternative all’approccio di indovinare le risposte che favoriscano una comprensione più approfondita e duratura dei concetti.

Passaggio 33: Promuovere una Cultura di Apprendimento Attivo

Descrizione:

Promuovere un ambiente educativo che favorisca l’impegno attivo degli studenti nell’apprendimento e nella ricerca della conoscenza.

Attuazione:

  1. Valorizzare l’apprendimento basato sull’esplorazione, l’analisi critica e la creatività piuttosto che la semplice memorizzazione e ripetizione.
  2. Promuovere l’indagine e il problem-solving come componenti essenziali del processo educativo.

Dettagli Specifici:

  • Integrare metodologie didattiche attive, come il problem-based learning e il cooperative learning, nei piani di lezione e nelle attività di apprendimento.
  • Fornire agli studenti opportunità di ricerca indipendente e progetti che li impegnino attivamente nell’acquisizione e nell’applicazione della conoscenza.

Passaggio 34: Riflettere sulle Priorità Educative

Descrizione:

Riflettere sulle priorità attuali dell’istruzione e sull’efficacia nel preparare gli studenti per il successo nella vita.

Attuazione:

  1. Valutare se le priorità educative attuali si allineino adeguatamente alle esigenze e alle sfide del mondo moderno.
  2. Considerare l’equilibrio tra l’acquisizione di conoscenze accademiche e lo sviluppo di competenze pratiche e capacità di adattamento.

Dettagli Specifici:

  • Esaminare se l’istruzione attuale prepari gli studenti per affrontare con successo le sfide del mondo reale, come la tecnologia in rapida evoluzione, l’automazione e la globalizzazione.
  • Riflettere sulle modalità in cui l’istruzione potrebbe essere migliorata per promuovere una maggiore rilevanza e efficacia nel preparare gli studenti per il successo futuro.

CONTENUTO ESAURIENTE

Panoramica

Questo sta per accadere quest’anno. Quindi, preparati, ci sono cose in arrivo con l’implementazione dell’Intelligenza Artificiale che ti faranno venire i brividi l’anno prossimo perché c’è molta trasformazione in corso in questo settore. Infatti, questo è stato particolarmente il caso negli ultimi mesi. È quasi impensabile; vedrai cose che semplicemente non riuscirai a credere.

Introduzione a Chat GPT

Quanti di voi applaudirebbero se vi chiedessi cos’è Chat GPT? Beh, non molti. Ti dirò cos’è Chat GPT così lo sai, perché è importante che lo sappia. E non so che tipo di rivoluzione tecnologica sia questa; è al livello della stampa di Gutenberg, è qualcosa del genere. Questo è qualcosa di grosso. Questo sistema di intelligenza artificiale è un modello generale di elaborazione del linguaggio. È stato rilasciato una settimana fa, una settimana e mezzo fa, e sono andato a interagire con esso. È un sistema di intelligenza artificiale essenzialmente addestrato su un enorme corpus di parole e testi pronunciati. Fondamentalmente, trae i suoi modelli dal mondo dell’analisi del linguaggio umano. Non sta ancora utilizzando dati del mondo reale, ma questo accadrà indubbiamente l’anno prossimo. Chat GPT analizza un enorme corpus di testo che continua a crescere, ed è già piuttosto sofisticato.

Versatilità di Chat GPT

La morale taoista, l’etica e l’etica descritte nel Discorso della Montagna, e lui l’ha appena spiegato brillantemente di nuovo. Ci sono voluti circa 3 secondi. C’era un ingegnere informatico che intendeva lavorare per Tesla. Ha chiesto a Chat GPT, ha detto: “Guarda, lavoro per Elon Musk, ma non ho fatto molto nella scorsa settimana. Ho bisogno che tu mi scriva 10 script su cosa avrei probabilmente fatto come ingegnere su Twitter. Quali 10 cose ho fatto la scorsa settimana che erano produttive e preziose? Ah, e se non ti dispiace, scrivimi anche il codice informatico che accompagna ogni progetto.” E lo ha fatto anche in 3 secondi. E il codice informatico funziona bene. Quindi, è già lì. D’altra parte, un professore universitario ha fatto questo, ha pensato: “Oh, questo è interessante. Qualsiasi studente sarà in grado di scrivere qualsiasi saggio su qualsiasi argomento con Chat GPT.” E a proposito, qualcuno gli ha dato un esame SAT e ha ottenuto quasi lo stesso punteggio di uno studente medio di una università pubblica. Funziona bene. Quindi, è così intelligente. È essenzialmente un test di intelligenza. Ha detto: “Scrivimi un saggio.” Gli ha dato un argomento, ha scritto il saggio, ha detto: “Ora valutaci. Automatizziamo gli studenti; dovremmo essere in grado di automatizzare anche gli insegnanti.” Ha fornito un’analisi approfondita e completa del proprio saggio con un voto. Qualcun altro gli ha chiesto di scrivere lo script e descrivere i personaggi del prossimo blockbuster di Hollywood da $900 milioni, e Bank ha caratterizzato la trama in quel momento. Qualcun altro gli ha dato le descrizioni degli attori e gli ha detto di generare immagini virtuali realistiche per ogni attore, e tutti i sistemi di intelligenza artificiale potevano farlo. Ora, ti dirò cosa succederà dopo. Questo sta per accadere quest’anno. Quindi, preparati. Ora abbiamo un modello di intelligenza artificiale che può estrarre un modello del mondo reale attraverso la composizione del linguaggio, giusto? Ed è più intelligente di te, e tra 2 anni sarà molto più intelligente di te. Quindi, preparati anche a quello. Ma non è ancora così intelligente perché al momento è solo un professore di umanistica. Non testa la sua conoscenza linguistica nel mondo reale. Questo è ciò che fa uno scienziato. Loro creano una teoria linguisticamente predetta e poi la sottopongono al mondo e vedono se regge. È lì che il mondo dice se la tua costruzione linguistica è valida o no. Ma i nuovi sistemi di intelligenza artificiale saranno in grado di estrarre modelli dal mondo stesso, dalle immagini e così via, quindi saranno in grado di testare le loro costruzioni linguistiche nel mondo reale, proprio come gli scienziati. E i modelli più avanzati utilizzeranno testi, immagini e azioni perché costruiranno un modello di azione umana. Tutto questo sta arrivando per il prossimo anno, quindi tenetevi stretti, signore e signori, perché come ha detto il mio amico Jonathan, “I Giganti torneranno a camminare sulla Terra ancora una volta, e probabilmente ci sarà dato vederlo.” Quindi, comunque, per quanto riguarda i nostri diritti, non è ancora uno sviluppo negativo. Beh, non lo vedremo, cioè, Elon Musk è una delle cose su cui sta lavorando. Pensa che il mondo sarà controllato da chi produce il sistema di intelligenza artificiale più funzionale e veloce perché sarà un vantaggio essere i primi. E una delle cose su cui Musk lavora da molto tempo sono i sistemi di intelligenza artificiale distribuiti in modo che tu abbia il tuo proprio intelligenza artificiale per proteggerti, diciamo, dall’intelligenza artificiale di Google o dall’intelligenza artificiale di CSP perché puoi scommettere che stanno lavorando su questo il più velocemente possibile. Sembra necessario per noi umani vedere il mondo attraverso la storia, infatti, quando descriviamo la struttura che governa la nostra azione e la nostra percezione. Questa è la storia, e quindi abbiamo cercato di decifrare, direi fino a un certo punto sul fronte neurologico, anche su questo fronte, la struttura delle storie. Quindi, se ti concentri su queste storie, sono molto legate alla struttura delle teorie scientifiche e delle storie che raccontiamo su ciò che stiamo facendo e su come interpretiamo i fatti che ci circondano, quindi è un po’ una piccola luce della nostra struttura neurologica, che vediamo nel modo in cui vediamo il mondo. Ecco, questo è il compito dei sistemi di intelligenza artificiale. Pensano che stiano andando avanti per questo motivo, così come sono andati avanti con le lingue. Penso che abbiano raggiunto un limite sulla lingua. Hanno raggiunto un limite sulla struttura linguistica, e hanno raggiunto un limite sulla matematica, per quanto riguarda la struttura. Abbiamo una matematica e una struttura del linguaggio. Sono stati progettati da esseri umani, essenzialmente, e sono quindi costruzioni umane, e poi sono stati incasellati in queste straordinarie macchine. Quindi, penso che abbiano raggiunto un limite per quanto riguarda la struttura. Ora stanno cercando il mondo reale per ottenere modelli e testare le loro strutture, e penso che questo sia ciò che vedremo accadere nei prossimi anni. Penso che il prossimo passo sia chiarire come testare queste strutture nel mondo reale. Non penso che sia una questione di trasformare questi modelli in veri e propri attori, perché hanno lo stesso problema dei nostri modelli, giusto? Se hai una struttura del mondo che sta combattendo con un’altra struttura del mondo, è molto difficile costruire un modello del mondo. Penso che la cosa interessante sia quando li metti insieme. Quando metti insieme un modello, non c’è un’unica struttura del mondo; ci sono molte strutture del mondo che stanno interagendo. Penso che questo sia ciò che stanno cercando di capire adesso. Sono abbastanza sicuro che stanno arrivando là. Penso che arriveremo là e arriveremo lì prima di quanto pensiamo. Quindi, non c’è da preoccuparsi. Quindi, penso che sarà un grosso vantaggio essere in grado di esplorare modelli di azione umana con l’intelligenza artificiale. Penso che sarà un grosso vantaggio essere in grado di esplorare modelli di azione umana con l’intelligenza artificiale. Penso che sarà un grosso vantaggio essere in grado di esplorare modelli di azione umana con l’intelligenza artificiale. Quindi, penso che il prossimo passo sia chiarire come testare queste strutture nel mondo reale. Non penso che sia una questione di trasformare questi modelli in veri e propri attori, perché hanno lo stesso problema dei nostri modelli, giusto? Se hai una struttura del mondo che sta combattendo con un’altra struttura del mondo, è molto difficile costruire un modello del mondo. Penso che la cosa interessante sia quando li metti insieme. Quando metti insieme un modello, non c’è un’unica struttura del mondo; ci sono molte strutture del mondo che stanno interagendo. Penso che questo sia ciò che stanno cercando di capire adesso. Sono abbastanza sicuro che stanno arrivando là. Penso che arriveremo là e arriveremo lì prima di quanto pensiamo. Quindi, non c’è da preoccuparsi. Quindi, penso che sarà un grosso vantaggio essere in grado di esplorare modelli di azione umana con l’intelligenza artificiale. Penso che sarà un grosso vantaggio essere in grado di esplorare modelli di azione umana con l’intelligenza artificiale. Penso che sarà un grosso vantaggio essere in grado di esplorare modelli di azione umana con l’intelligenza artificiale. They’re infiltrating smartphones worldwide, pretending to be doing good, but in reality, whether deliberately or not, it’s population control. That’s really their capability. It’s there, the good, the great. The people at the forefront of open AI today, like Sam Altman and others, really care about this issue. They were there at the beginning. They were the ones, like Elon, shouting about AI ethics, about AI alignment. They’re really concerned that superintelligent AI will take control. I’m glad they cared while they were building it. And what they did with Chat GPT 3.5 is they started adding more and different types of data sets. Within one of them, probably the smartest neural network currently is Codex, which is fine-tuned for programming. It was trained on code, on programming code. And when it’s trained on programming code, Chat GPT is also teaching it something like reasoning because it’s no longer just information and knowledge from the internet; it’s also reasoning. It can be logical even though you’re looking at code, programming code. You’re looking at it like saying, “What is it talking about?” No, no, no, no, that’s not how I’m looking at it. I’m looking at it like, “Oh my God.” But to reason, to be able to string together sentences that make sense, you not only need to know the facts underlying those sentences, you also have to be able to reason, yes. And when we think about it, we take it for granted as human beings that we can do some common sense reasoning like this war started on this date and ended on this date, therefore, it means that both the beginning and the end have a meaning, there’s a temporal consistency, there’s a cause and an effect, all those things are within the programming code. By the way, many of the things I’m saying we still don’t understand, we’re just intuiting why this works so well. Seriously, they’re intuitions. Yes, there are many things that are not clear. So, Chat GPT 3.5, on which Chat PT is probably based, still doesn’t have documentation, so we don’t know exactly the details, but it was trained on code and on more data that are capable of giving it some kind of reasoning. And so this is really important. It was fine-tuned in a supervised way by human labeling, a small data set nuanced by human labeling like, “This is what we would like this network to generate. This is what makes sense. This is the dialogue that makes sense. These are the kind of responses to questions that make sense.” Basically, it’s about steering this gigantic and titanic neural network in the right direction to align with the way humans think and speak. It’s not just the use of the giant wisdom of Wikipedia, and we can talk about what the data sets say, but basically, the internet went off in the wrong direction. This revised labeling allows it to aim in the right direction, so when it says, “You think something like wow, that’s very smart, there’s the alignment,” then they did something very interesting. Which is the use of reinforcement learning based on human-labeled data sets. It’s a fairly large data set. The task is as follows: you have this smart thing, the GPT 3.5, it generates a bunch of texts, and humans label which one seems the best like a ranking. So if you ask it a question like, “Could you generate a joke in the style of Joe Rogan?” Yes, you have a label. They have five options and you have a label in which it mentions… I don’t know exactly how, but the human label is there implanted. There are a large number of them working full-time labeling the ranking of the results of this model, and that kind of ranking used along with a technique called reinforcement learning is able to get this thing to generate very impressive results for humans. I don’t think we’re remotely prepared for what’s coming. Chat GPT is passing dear tests to get medical licenses and business degrees. I don’t know if you’ve seen this or not, let’s scroll up a bit so we can see it. The viral chatbot that has raised concerns from teachers and academics for its ability to cheat on essays and exams has recently passed the final exam for the Wharton MBA, the US medical licensing exam, and certain parts of the bar exam. By the way, this has only been running since November. A teacher did a study in which they used the GPT3 to

Language Model Examination

The language model upon which the final exam for a basic MBA course is based concluded that GPT-3 would have scored a B or a B minus on the exam. Professor Christian Twish discovered that GPT-3 performed best on basic questions regarding operations management and process analysis. For the latter, the chatbot provided both correct answers and an excellent explanation of why it had chosen a particular response.

GPT-3 Limitations

In the article summary, the professor acknowledges that GPT-3 is by no means perfect. Sometimes the bot made errors in simple mathematical calculations and was unable to handle more advanced process analysis questions. The study further fueled discussions among academics regarding GPT-3’s advanced writing abilities in relation to examination policies, etc.

Concerns and Discussions

So, some professors are very concerned, some are concerned to a lesser extent, and some are saying that this could question the existing business model and teaching model of universities. To what extent are you concerned? To what extent are you excited? To what extent are you indifferent? I don’t think anyone is concerned enough. I believe the danger we face is almost beyond what we can imagine. Yes, and I say this because in a sense, you want to console yourself by thinking that this isn’t so terrible, you know, you can focus on the fact that this model doesn’t have the ability to be aware, right? It’s simulating meaning without knowing what it’s saying. But I don’t know how long that will last. What I do know is that this is a good checkpoint to see where we are in terms of the trajectory leading to general artificial intelligence. I don’t think we’re remotely prepared for what’s coming. I’ll point out that the most obvious of these problems is already critical, and you’re hinting at it in what you’ve just read now, but the fact is that it’s going to be extremely difficult to assess real competence. That’s what should alarm us at the highest level, right? Having the possibility of having a conference of people consulting any descendant of GPT chatbot available at that time and talking among themselves as if they knew what they were talking about, we already have a problem with our experts who usually don’t know what they’re talking about. This is going to be 100 times worse in a world where they can be consulting something that seems very well-informed and that actually could be completely wrong. What I would like to point out is another argument, and perhaps it’s an even stronger argument, to include physical interactions from the real world where you don’t have to evaluate if someone knows what they’re doing or if they fix your engine or not, right? Or if it works or not. Those kinds of things are not going to be easily falsified. A mechanic who doesn’t know what he’s doing but is able to consult this device in order to figure out what is probably causing the problem, this is going to make them less and less capable over time. I don’t know what we should do about it, but I do know that we’re not prepared. We’re not prepared, and the pace at which this is going to improve is clear, right? Exposing it to a larger and larger dataset is going to make it better and better at simulating this kind of interaction. And that’s if it remains unconscious. The question of what happens if this doesn’t remain unconscious or if its descendant becomes conscious is even more worrying. But okay, go to the ugliest place possible, to the worst-case scenario, what would happen is the fear that… I actually want you to go there before telling you what I think is the fear. For some people, okay, firstly, we don’t need GPT chatbot to take us to the worst-case scenarios. We’re already losing our ability to understand the world we live in, to manage it.

Impact of GPT-3 and Technological Progress

The tools we are creating to live in harmony with each other, we are losing these things in the pre-GPT chat era. All those problems will worsen; this is like an accelerant, right? It’s like having a fire at home and pouring gasoline on it, correct? Now we have a house on fire. I really don’t know if this is the thing or not, but I do know that it’s not going to help right now. We can’t cope with this, and by the way, this isn’t the first time it’s happened, right? We had a world, we had the internet, and then we poured smartphones into it. It was like an accelerator; it picked up the disorder that was emerging from the natural algorithmic processes within the internet and made it much worse when people were constantly in front of their phones and interacting in this way. We’ve seen it already; we’re going to see it again with fusion energy. Fusion energy, I think, is the technology that potentially will get us out of the system. We are in one that is sustainable, but if we add it to the system tomorrow, if we read the newspaper tomorrow and find out that we’ve achieved scalable fusion, it will probably worsen things, not improve them, because we’re not prepared for the world it creates. I don’t even know what to call that problem, but not being prepared for it is very serious. ChatGPT Stanno infiltrando gli smartphone in tutto il mondo, fingendo di fare del bene, ma in realtà, sia deliberatamente che non, si tratta di controllo della popolazione. Questa è veramente la loro capacità. È lì, il bene, il grande. Le persone all’avanguardia di OpenAI oggi, come Sam Altman e altri, si preoccupano davvero di questa questione. Erano lì all’inizio. Erano quelli, come Elon, che gridavano riguardo all’etica dell’IA, all’allineamento dell’IA. Sono davvero preoccupati che un’IA superintelligente prenderà il controllo. Sono contento che abbiano avuto a cuore mentre la stavano costruendo. E quello che hanno fatto con Chat GPT 3.5 è iniziare ad aggiungere più e diversi tipi di set di dati. All’interno di uno di essi, probabilmente la rete neurale più intelligente attualmente è Codex, che è tarato per la programmazione. È stato addestrato sul codice, sul codice di programmazione. E quando è addestrato sul codice di programmazione, Chat GPT sta anche insegnandogli qualcosa come il ragionamento perché non è più solo informazioni e conoscenze provenienti da Internet; è anche ragionamento. Può essere logico anche se stai guardando il codice, il codice di programmazione. Lo guardi e dici: “Di cosa sta parlando?” No, no, no, no, non è così che lo guardo. Lo guardo come, “Oh mio Dio.” Ma per ragionare, per essere in grado di concatenare frasi che hanno senso, non solo devi conoscere i fatti sottostanti quelle frasi, devi anche essere in grado di ragionare, sì. E quando ci pensiamo, diamo per scontato come esseri umani di poter fare un ragionamento di senso comune come questo: questa guerra è iniziata in questa data e è finita in questa data, quindi significa che sia l’inizio che la fine hanno un significato, c’è una coerenza temporale, c’è una causa ed un effetto, tutte quelle cose sono all’interno del codice di programmazione. A proposito, molte delle cose che sto dicendo non le capiamo ancora, le intuiamo perché funzionano così bene. Sul serio, sono intuizioni. Sì, ci sono molte cose che non sono chiare. Quindi, Chat GPT 3.5, su cui probabilmente si basa Chat PT, non ha ancora documentazione, quindi non conosciamo esattamente i dettagli, ma è stato addestrato sul codice e su più dati capaci di dargli una specie di ragionamento. E quindi questo è veramente importante. È stato tarato in modo supervisionato dall’etichettatura umana, un piccolo set di dati sfumato dall’etichettatura umana come, “Questo è ciò che vorremmo che questa rete generasse. Questo è ciò che ha senso. Questo è il dialogo che ha senso. Questi sono i tipi di risposte alle domande che hanno senso.” Fondamentalmente, si tratta di guidare questa gigantesca e titanica rete neurale nella giusta direzione per allinearsi al modo in cui gli esseri umani pensano e parlano. Non è solo l’uso della saggezza gigante di Wikipedia, e possiamo parlare di ciò che dicono i set di dati, ma fondamentalmente, Internet è andato nella direzione sbagliata. Questo etichettaggio rivisto gli permette di puntare nella direzione giusta, quindi quando dice, “Pensi a qualcosa come wow, è molto intelligente, c’è l’allineamento,” allora hanno fatto qualcosa di molto interessante. Che è l’uso del apprendimento per rinforzo basato su set di dati etichettati dall’uomo. È un set di dati piuttosto grande. Il compito è il seguente: hai questa cosa intelligente, il GPT 3.5, genera un mucchio di testi e gli umani etichettano quale sembra il migliore come una classifica. Quindi se gli fai una domanda tipo, “Potresti generare una battuta nello stile di Joe Rogan?” Sì, hai un’etichetta. Hanno cinque opzioni e hai un’etichetta in cui si menziona… non so esattamente come, ma l’etichetta umana è lì impiantata. Ce ne sono molti che lavorano a tempo pieno etichettando la classifica dei risultati di questo modello, e quel tipo di classifica utilizzato insieme a una tecnica chiamata apprendimento per rinforzo è in grado di ottenere che questa cosa generi risultati molto impressionanti per gli umani. Non penso che siamo minimamente preparati a ciò che sta arrivando. Chat GPT sta superando test importanti per ottenere licenze mediche e lauree in economia. Non so se lo hai visto o meno, facciamo uno scroll su per vedere un po’. Il chatbot virale che ha sollevato preoccupazioni da parte di insegnanti e accademici per la sua capacità di barare su compiti e esami ha recentemente superato l’esame finale per l’MBA della Wharton, l’esame di abilitazione alla professione medica negli Stati Uniti, e alcune parti dell’esame da avvocato. A proposito, questo è stato avviato solo a novembre.

Preoccupazioni nei Circoli Intellettuali e Professionali

Quindi, ChatGPT sta spaventando gli intellettuali? Ecco dove si trovano gli intellettuali e i professori, che dicono, “Oh wow, se questo succede.” Come nell’industria assicurativa, io sono nell’industria assicurativa sulla vita, quando hanno iniziato a fare analisi predictive senza bisogno di abbonati e hanno detto, “Bret, non abbiamo più bisogno che tu ci dia più sangue e urine. Non abbiamo più bisogno di fare così. Non abbiamo più bisogno di abbonati. Questo è il test che faremo con te; otterremo il tuo punteggio sui social media; otterremo questo; otterremo quello; in base a questo, puoi ottenere un abbonamento premium perché sei in salute; vivrai fino a 85 anni; tua madre è vissuta fino a 89, tuo padre fino a così e così; starai bene.” Non abbiamo più bisogno di abbonati. Gli abbonati sedevano lì dicendo, “Ma non puoi fermare questo. Sto guadagnando un quarto di milione all’anno; non c’è modo in cui voglio che tu elimini il mio lavoro.” Questo è spaventoso, giusto? Ma sai una cosa? Questa è innovazione. Eliminare gli abbonati potrebbe essere innovativo, eliminare qualche sistema educativo che entra a sostituire gli insegnanti lì presenti, preoccupati, dicendo, “Ehi, ho vantato di quanto sono intelligente, e ora non posso più farlo; questo non è giusto.” Sì, e sai, abbiamo appena visto tutti i tipi di esperti fallire un test del mondo reale, giusto? Abbiamo visto tutti gli atenei, ogni dipartimento scientifico, fallire un test importante. Quindi se eri dentro quel sistema e rimanevi sveglio, sapevi che c’era un problema di competenza, sapevi che gran parte di esso era falsità e non aveva senso, giusto? Sembrava e sembrava scienza ma non funzionava come scienza. Se davvero capisci la magia che fa funzionare la scienza, sapevi che non stava accadendo in quei dipartimenti o nei migliori giornali. Quindi, da un lato, qualcosa come ChatGPT potrebbe aiutarci a scoprire il livello di incompetenza che ci sta mettendo in pericolo, il che sarebbe ottimo, ma la mia preoccupazione è che in realtà armerà la prossima ondata di incompetenti a sembrare competenti, e quindi diventa più difficile da rilevare. La mia supposizione è che questo secondo problema superi il beneficio del primo. Mi hai appena portato in un posto completamente diverso; abbiamo avuto questo, voglio dire, abbiamo un presidente che fa discorsi di persone che hanno fatto il discorso 10 o 20 anni prima di lui, e suona molto presidenziale. Ma è stato sorpreso di aver plagiato il discorso di John F. Kennedy o Ted Kennedy o tutti gli altri discorsi di queste persone, quindi il plagio non scomparirà. Le persone sembrano molto, molto intellettuali. Penso che sarà interessante vedere che ora possiamo produrre un robot, se non ne abbiamo già uno, che sarà il campione UFC per ogni peso, giusto? Possiamo probabilmente produrre un robot. Non so se hai visto questo robot che tira da tre e quanto sia preciso; l’hai visto o no? Lo Steph Curry dei robot. No, nemmeno Steph Curry; è meglio di Steph. Ha un 4%. Questo ragazzo è come se gli dessi 10 tentativi, è precisione perfetta, e sta tirando il pallone. Quindi il robot James, il robot Jordan. Ma vuoi davvero vedere i robot giocare? No, sai, se possiamo creare un robot per entrare nell’UFC e combattere, sarei davvero intimidito da quello, probabilmente no. Ora, il futuro dei robot militari, quella è un’altra storia. Preoccupante, ma già.

Il Ruolo degli Intellettuali e il Futuro del Dibattito

Sai, gli intellettuali che dibattono, è come se stessi per avere un dibattito con ChatGPT. Probabilmente perderesti il dibattito, non nel senso di chi ha ragione o torto, ma di chi è più capace di recitare più informazioni, ricordare e memorizzare. Beh, l’abilità di memorizzare come individuo era un’abilità molto preziosa 20 anni fa. Oggi puoi cercarlo da qualche parte e farlo. Penso che vogliamo ancora vedere il combattimento corpo a corpo delle persone che dibattono e vanno avanti, piuttosto che un semplice dibattito con una macchina. Beh, la domanda è, saprai cosa stai guardando? Quello che dicevo sempre agli studenti è che erano lì in quella classe per migliorare la capacità delle loro menti, non per imparare cose, giusto? Ora le cose sono liberamente disponibili su internet; non è necessario andare a scuola per accedervi. Quello che devi fare è praticare quanto bene funziona la tua mente. E sai una cosa? Oggi, vincerei contro ChatGPT perché non gli permetterei di ridurre i volumi di informazioni. Eviterei i volumi di informazioni nella domanda. Effettivamente, ChatGPT-3 non può farlo, ma ChatGPT-4 lo farà, ma a livello di ragionamento. E non sto dicendo che non abbia questa capacità perché l’abbiamo davvero vista, giusto? Il fatto che questa cosa possa scrivere codice e correggere il codice è pazzesco; è incredibile, ed è un tipo di pensiero, anche se non lo sta facendo in un modo che riconosciamo come cognizione valida. Ma dobbiamo preoccuparci di com’è il futuro. Inoltre, non penso che sappiamo esattamente cosa stiamo vedendo quando qualcuno sta dando un — specialmente se qualcuno molto potente sta dando un discorso in TV — saremo in un mondo di confusione una volta che collegheranno questa cosa. I nostri meccanismi, per così dire, sì, sarà tutto quello che so è che sarà interessante vedere cosa succederà dopo. Questa cosa non rallenterà. Tra l’altro, sta diventando sempre più intelligente ogni ora. È possibile che l’IA sostituirà tutto di mio; è totalmente possibile. OpenAI è d’accordo. OpenAI è un argomento a parte. Non so se stai seguendo la questione GPT o no. No, in settimane, questi ragazzi sono passati da zero di valutazione a ora un’azienda di circa $29 miliardi, più o meno. Beh, in settimane, e Facebook ci ha messo 2 anni a raggiungere un milione di utenti, Instagram ci ha messo 2 anni a raggiungere 2 milioni di utenti, Pinterest ci ha messo 5 mesi a raggiungere 2 milioni di utenti, Angry Birds ci ha messo 34 giorni a raggiungere un milione di utenti, ChatGPT ci ha messo 5 giorni per ottenere 2 milioni di utenti ogni ora. Quando sei loggato su ChatGPT, il sito web si blocca a causa del grande volume di attività. Quindi, non hai ancora usato l’app, giusto? Non l’hai ancora guardata, no. Ma ne hai sentito parlare, del sito web. Sì, sì. Qual è la tua opinione sulla direzione in cui stiamo andando con l’IA e cose come ChatGPT? Dove pensi che ci stiamo dirigendo con tutto questo? So che hai fatto previsioni nello show di Rogan dove hai detto, “Queste sono alcune delle previsioni che ho sentito qualcosa riguardo al cancro e così via.” Beh, ho fatto previsioni progettate per mostrare che avrei sbagliato tra 30 anni. Beh, non è stato come, “Ecco la mia sfera di cristallo; tutto succederà.” Era un capitolo nel libro. Ho sfogliato pagine e pagine mostrando come le previsioni delle persone all’inizio di un periodo di 30 anni non avevano senso alla fine di un periodo di 30 anni, che va dal 1870 al 2020. Quindi ho detto, “Così che non pensi che sto prendendo di mira altri futuristi, parteciperò a questo esercizio in modo che tra 30 anni tu possa dirmi quanto ho sbagliato.” Quindi da lì è venuto fuori. Ma direi che possiamo essere impressionati da ciò che sta facendo l’IA, e dovremmo esserlo. Non ho problemi con questo. Ma sei preoccupato? Cosa intendi con tutto questo? No, non perché ora c’è un dibattito, ma in effetti sono molto neutrale su questo. Amo gli avanzamenti, amo l’innovazione, mi eccita. Ma stamattina stavo avendo la mia chiamata SEO con i nostri CTO, e stavo parlando con il nostro CEO, che è un ragazzo che ha fatto molto bene per se stesso, ha venduto aziende, è stato parte di aziende acquisite da IBM per 700
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Eric Collin

Eric Collin

Eric is a lifelong entrepreneur who has been his own boss for virtually his entire professional journey. He has built a successful career on his own drive and entrepreneurial determination. With experience across various industries, such as construction and internet marketing, Eric has thrived as a tech-savvy individual, designer, marketer, super affiliate, and product creator. Passionate about online marketing, he is dedicated to sharing his knowledge and helping others increase their income in the digital realm.

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