Autore: Franz Russo

Arriva ChatGPT Search e cambia il modo fare ricerca online
ChatGPT Search di OpenAI finirà per cambiare il modo con cui fare ricerca online. La ricerca quindi si trasforma in un dialogo interattivo e personalizzato.

L’evoluzione dei motori di ricerca ha vissuto varie fasi. Dai primi tentativi negli anni ‘90 alla diffusione globale di Google, che ha ridefinito il concetto di rapidità e precisione nella ricerca di informazioni.

Sappiamo bene quanto la parola Google sia assolutamente legata, ormai, al concetto di ricerca. E sappiamo bene quanto la nostra vita sia associata, al tempo stesso, a Google.

Solo che tutto questo, nell’era dell’intelligenza artificiale, potrebbe cambiare. Completamente.

Cosa potrebbe succedere se non ci fosse più bisogno di digitare parole chiave generiche e scorrere pagine di risultati? Che è quello che ormai da decenni siamo abituati a fare?

Questo è il punto da cui partire per comprendere davvero la novità introdotta da OpenAI con ChatGPT Search. Una funzionalità – anche se è molto di più – che promette di rivoluzionare la nostra esperienza di ricerca online. L’aspetto interessante è l’introduzione del modello di interazione verso una vera e propria conversazione.

Ok, adesso diamo un’occhiata a ChatGPT Search, ai motori di ricerca basati su IA attualmente sul mercato. E poi cerchiamo di capire come l’uso dell’intelligenza artificiale nel search potrebbe trasformare l’intero ecosistema digitale.

Cos’è ChatGPT Search e come funziona

ChatGPT Search è una funzionalità lanciata da OpenAI, sviluppata per arricchire ChatGPT con l’accesso a dati aggiornati dal web.

Nel mese di maggio di quest’anno se ne era cominciato a parlare; per poi arrivare con l’annuncio definito a luglio, sempre di quest’anno. E ora, dopo settimane di uso sotto forma di test per alcuni utenti, arriva disponibile per gli utenti abbonati a Plus e per i Team.

Cosa si può fare con ChatGPT Search?

Attraverso questa integrazione, ChatGPT può effettuare ricerche in tempo reale; consultare siti affidabili per rispondere a domande che richiedono dati attuali, come aggiornamenti su notizie, cambiamenti di regolamenti, quotazioni di borsa; ricercare trend di costume e cultura.

Per gli utenti di ChatGPT, ciò significa non dover più affrontare risposte parziali o obsolete. Ma ricevere risposte contestualizzate e aggiornate.

ChatGPT Search è attualmente accessibile agli utenti con abbonamento Plus e Team. Ma OpenAI ha annunciato che presto sarà disponibile anche per gli utenti Enterprise e Edu. Nei prossimi mesi ci sarà una estensione verso il pubblico più ampio. Quindi sarà disponibile per tutti.

Chat GPT Search, attivazione automatica o manuale

L’accesso a ChatGPT Search è semplice. Quando una domanda richiede informazioni aggiornate, l’IA attiva automaticamente la funzionalità di ricerca web, consultando i risultati più recenti.

In ogni caso, si può sempre avviare manualmente una ricerca utilizzando l’icona dedicata. Questo permette di avere un controllo diretto sulla ricerca di informazioni, che possono poi essere verificate tramite i link alle fonti incluse nelle risposte.

La trasparenza come elemento cruciale

Per OpenAI, un elemento cruciale di ChatGPT Search è la trasparenza. Ogni risposta che sfrutta le ricerche online include citazioni delle fonti. E meno male.

In questo modo, l’utente ha modo di verificare la qualità e la veridicità delle informazioni, rendendo ChatGPT Search un’esperienza diversa rispetto ai motori di ricerca tradizionali. Sempre dal punto di vista della modalità di conversazione.

L’estensione Chrome che sostituisce l’uso di Google

Vi è poi un’altra particolarità che potrebbe avere una grande presa.

Come sapete, una volta impostato Google come motore di ricerca di base, qualsiasi cosa scriverete nello spazio dedicato all’url (dove si scrive l’indirizzo di una pagina all’interno del browser) automaticamente viene ricercata all’interno del motore più usato al mondo.

Insieme al lancio di ChatGPT Search, OpenAI ha lanciato anche una estensione per Chrome. Questa permette di impostare ChatGPT come motore di ricerca di base.

Quindi ogni qualvolta scriverete una parola, una frase o una combinazione di parole; oppure, ogni volta che effettuerete una ricerca online premendo il tasto destro del vostro mouse, ecco che si aprirà una finestra di ChatGPT Search fornendovi tutte le informazioni richieste.

Una funzionalità che Sam Altman, CEO di OpenAI sta promuovendo molto in queste ore. E visti gli effetti che questo potrebbe portare lo fa di buon diritto.

Da provare, anche se non a tutti piacerà. L’impatto, da questo punto di vista, è notevole.

Come appare ChatGPT Search

I motori di ricerca attuali che sfruttano l’IA

Come detto in apertura, il mondo della ricerca online, nell’era della IA, potrebbe cambiare radicalmente. E in parte già lo è.

Infatti, ChatGPT Search rappresenta un salto qualitativo notevole, ma non è la prima tecnologia di search basata su IA.

Diversi motori di ricerca hanno già introdotto sistemi di intelligenza artificiale. Per migliorare la qualità delle risposte e offrire un’esperienza personalizzata.
- Google Search con Bard (ora noto come Gemini): Google ha aggiunto funzionalità di IA per potenziare i risultati di ricerca e renderli più intuitivi, attraverso la comprensione semantica delle query e la contestualizzazione dei risultati. L’obiettivo è fornire risposte dirette anziché una lista di link, accorciando i tempi di ricerca e rendendo l’esperienza di search più dinamica.
- Bing con ChatGPT integrato: Microsoft ha integrato ChatGPT direttamente nel suo motore di ricerca Bing. La sinergia tra la capacità di ricerca di Bing e le capacità di conversazione di ChatGPT ha creato un modello in cui le risposte sono generate dinamicamente e possono essere esplorate in modo più conversazionale.
- You.com: un motore di ricerca creato con una base di IA che permette una ricerca modulare. You.com utilizza algoritmi per personalizzare i risultati e consente all’utente di definire il tipo di fonti da cui desidera ricevere informazioni, trasformando la search in un’esperienza altamente personalizzabile.
- Perplexity AI: considerato uno dei primi motori di ricerca basati su IA con un’interfaccia conversazionale, Perplexity AI offre risposte dirette e contestualizzate, citando le fonti per trasparenza. Con una struttura basata su modelli linguistici avanzati, Perplexity AI punta a rendere l’interazione intuitiva e affidabile, aiutando l’utente a trovare informazioni in modo efficiente senza bisogno di approfondimenti esterni.
La Rivoluzione della ricerca online: l’IA e il search interattivo

Con l’introduzione di ChatGPT Search e tecnologie simili, stiamo assistendo a un cambiamento che va oltre il semplice aggiornamento tecnologico.

I motori di ricerca tradizionali ci hanno abituati a pensare in termini di parole chiave. Ma l’IA ci permette di andare oltre, arrivando a una modalità di dialogo naturale e continuativo con il modello.

Per esempio, mentre i motori di ricerca tradizionali richiedono di formulare domande precise per ottenere risposte rilevanti, ChatGPT Search e gli altri modelli basati su IA comprendono la complessità delle domande, rispondendo con maggiore empatia e capacità di contestualizzazione.

In pratica, se in passato era l’utente a doversi adattare al motore di ricerca, oggi accade il contrario: è il sistema di IA che si adatta all’utente, costruendo risposte su misura in base al contesto e alla conversazione.

Come la ricerca online su IA cambia il futuro

Una delle caratteristiche più evidenti di un sistema come ChatGPT Search è la possibilità di avere risposte complete e dettagliate, abbattendo le barriere tra ricerca e risposta. Non si tratta solo di una ricerca più veloce, ma di un vero e proprio cambiamento del modo in cui interagiamo con l’informazione.

L’utente si trova a leggere una risposta unica e coerente, invece di frammenti di dati. L’esperienza è più immediata e naturale, quasi fosse una conversazione con qualcuno – che ne sa – che risponde alle nostre domande.

Con un’interazione basata su IA, il motore di ricerca diventa una sorta di assistente. Sì, un partner che sa anticipare le necessità, proponendo una nuova forma di apprendimento e informazione.

Inoltre, la possibilità di eseguire ricerche su più livelli e di citare le fonti introduce una maggiore trasparenza. E anche un senso di fiducia più alto. La possibilità di approfondire temi in modo più completo e verificabile, riducendo la disinformazione.

Se prima una richiesta da parte del bot GPT appariva non del tutto corretta e poco legata alla realtà, con la modalità search all’interno della conversazione tutto questo può essere verificato immediatamente. Sempre restando all’interno della conversazione aperta.

Un aspetto, questo, non di poco conto.

In conclusione

ChatGPT Search rappresenta senza dubbio un passo avanti significativo nella storia del search online. Non solo cambia il modo in cui riceviamo informazioni, ma rivoluziona anche le aspettative degli utenti, avvicinandoci a un futuro in cui la ricerca assomiglia sempre di più ad un dialogo.

Anche se siamo solo agli inizi, possiamo immaginare che questa nuova forma di interazione diventerà rapidamente lo standard, con un impatto simile a quello che l’introduzione di Google ebbe negli anni Duemila.

Per chi è meno esperto, ChatGPT Search e gli altri strumenti di IA promettono una ricerca più intuitiva e accessibile; mentre per chi è già abituato a utilizzare motori avanzati, queste novità aprono a possibilità di apprendimento e informazione mai viste prima.

Il futuro della ricerca online è in continua evoluzione e, con ChatGPT Search, questo futuro sembra ancora più vicino.
4 Novembre 2024
Meta pronta a sviluppare il suo motore di ricerca basato su IA

L’idea arriva da lontano, dal 2012, ma ora trova più concretezza. Meta punta al suo motore di ricerca basato su IA, integrato sulle piattaforme, per offrire risposte contestuali e personalizzate.

Forse qualcuno lo ricorderà, ma si parla di un motore di ricerca di Facebook (prima che diventasse Meta) almeno dal 2012. L’idea nacque dal fatto che in quel tempo si cominciava a prendere coscienza delle informazioni che la piattaforma conteneva e, quindi, sembrava naturale pensare a creare un motore di ricerca.

Sempre in quegli anni era diffusa, soprattutto negli Usa, che gli utenti stessero per sostituire Google con Facebook come piattaforma di riferimento. Questo perché era sempre più crescente il numero di persone che accedeva direttamente a Facebook, una volta aperto il proprio pc o laptop, invece che a Google. E questo era uno dei motivi che portava a pensare che Facebook prima o poi lo avrebbe realizzato il suo motore.

L’idea del motore di ricerca all’interno dell’ecosistema Meta

Passano ancora 4 anni e si arriva al 2016. Quando Facebook presenta il suo Ecosistema. Una sorta di roadmap che al suo interno, tra le varie tappe da raggiungere, c’era proprio quella dedicata al “Search”. Noterete che in quel grafico figura anche la IA.

Mettendo insieme le due tappe, ecco che, e arriviamo al 2024, le cose stanno prendendo forma. Forse con una modalità che non era stata prevista, ossia quella di mettere insieme search e IA. E invece.

E invece le notizie di questi ultimi due giorni ci dicono che davvero Meta sta sviluppando il suo motore di ricerca interamente basato sull’intelligenza artificiale.

Questa innovazione permetterebbe alla società di Mark Zuckerberg di competere con Google e Bing. Ma, soprattutto, permetterebbe alla società di Menlo Park di fornire una nuova esperienza di ricerca integrata e personalizzata, che si inserisce direttamente nelle piattaforme social di Meta come Facebook, Instagram e WhatsApp.

Con una strategia ben delineata, Meta sta investendo da mesi nella creazione di un motore di ricerca autonomo, riducendo la sua dipendenza dai motori di ricerca attuali per fornire informazioni agli utenti di Meta AI.

Dal chatbot a un motore di ricerca autonomo: la nuova esperienza di Meta

Meta, guidata dal suo team di ingegneri sotto la direzione di Xueyuan Su, lavora da circa otto mesi su questo progetto che ha come obiettivo quello di costruire una vasta banca dati e sviluppare web crawler proprietari.

Attualmente, il chatbot Meta AI si affida a Google e Bing per rispondere a domande sugli eventi recenti, ma con un motore di ricerca nativo, Meta punta a offrire risposte in modo più diretto e contestualizzato, adattando le informazioni ai social network.

Questa visione include risposte a domande che non si limitano alla pura ricerca di parole chiave, ma che forniscono invece conversazioni arricchite da contesto e approfondimento.

L’uso di un motore di ricerca basato su IA non è solo una novità tecnica ma una mossa strategica: Meta cerca di posizionarsi come indipendente dai principali attori del web, specialmente considerando che Google e Microsoft potrebbero limitare o interrompere l’accesso alle loro piattaforme.

Di fatto, il motore di Meta potrebbe diventare un nuovo standard, migliorando l’interazione sui social media e offrendo un sistema di ricerca più sicuro e allineato ai valori e agli obiettivi aziendali di Meta stessa.

L’evoluzione del mercato delle ricerche basate su IA

Negli ultimi due o tre anni, l’intelligenza artificiale ha spinto i motori di ricerca verso un’interazione sempre più fluida e intelligente, modificando radicalmente il modo in cui gli utenti trovano informazioni online.

Ad esempio, Google ha lanciato “multisearch”, un’esperienza che combina testo e immagini per consentire agli utenti di eseguire ricerche visive avanzate, e la funzione “Circle to Search” sul mobile (dispositivi Pixel e dispositivi Samsung), che permette di cercare con maggiore precisione evidenziando parti specifiche delle immagini.

Google, grazie a Gemini, continua ad esplorare tecnologie avanzate di linguaggio naturale per perfezionare i risultati di ricerca e renderli più intuitivi, rispondendo a domande sempre più complesse.

Dall’altro lato, Bing, supportato dalle tecnologie di OpenAI, ha integrato ChatGPT direttamente nel motore di ricerca, offrendo risposte interattive e più discorsive, simili a quelle di un assistente virtuale.

Questa collaborazione ha reso Bing più competitivo, proponendosi come un’alternativa a Google, grazie alla capacità di elaborare contenuti in tempo reale, interpretare il contesto delle domande e fornire risposte elaborate.

Alcuni altri motori di ricerca basati su IA, come Perplexity e You.com, sono riusciti ad attrarre una nicchia di utenti interessati a un’interazione di ricerca più dinamica e personalizzata.

You.com, ad esempio, consente all’utente di personalizzare le fonti dalle quali preferisce ricevere risposte.

Perplexity offre un’interfaccia che integra più fonti e sintetizza risposte contestuali per domande complesse. Questo approccio risulta particolarmente apprezzato da utenti che cercano rapidità ed efficienza senza sacrificare l’accuratezza dell’informazione.

Il potenziale del motore di ricerca di Meta

Il motore di ricerca di Meta rappresenta una novità poiché promette una sinergia tra social media e ricerca IA, rendendo l’esperienza di ricerca più integrata e coinvolgente. Questa caratteristica potrebbe facilitare l’accesso alle informazioni direttamente dall’interno dei social, favorendo una maggiore interazione tra utenti e piattaforme e riducendo il tempo necessario per passare da un’app all’altra.

Ad esempio, un utente potrebbe cercare informazioni su una tendenza osservata su Instagram; o su un argomento menzionato in un post di Facebook e ottenere risposte contestuali senza uscire dall’applicazione.

Meta, inoltre, punta a utilizzare il modello linguistico Llama per interpretare e rispondere a domande con un grado di comprensione semantica elevato, offrendo risposte personalizzate e in linea con le preferenze e gli interessi dell’utente. La creazione di un ambiente di ricerca contestuale e socialmente connesso potrebbe rappresentare un vantaggio competitivo non indifferente, migliorando, e aumentando, il tempo di permanenza degli utenti all’interno dell’ecosistema Meta. Ecosistema, appunto, a cui facevo riferimento prima.

Le sfide per il futuro

Nonostante le grandi ambizioni, la costruzione di un motore di ricerca proprietario basato su IA non è priva di sfide e complessità. Il progetto richiede risorse considerevoli per raccogliere e analizzare dati su scala globale, senza contare i problemi di regolamentazione e privacy che potrebbero emergere soprattutto nei mercati più regolamentati, come l’Unione Europea.

Inoltre, Meta dovrà confrontarsi con la reputazione consolidata di Google e Microsoft, che continuano a investire per migliorare l’accuratezza e la qualità delle risposte.

In ogni caso, il progetto di Meta potrebbe – ma è tutto da vedere – aprire nuovi orizzonti per l’intero settore, mostrando come l’IA possa integrarsi con il social media per migliorare l’accesso all’informazione.

Il futuro della ricerca online, quindi, sta cambiando radicalmente proprio grazie all’IA. Sembra più orientato verso una maggiore personalizzazione e interazione, con la possibilità per gli utenti di accedere a risposte più accurate.

Tutto questo all’interno di in un panorama sempre più dominato da Intelligenze Artificiali sofisticate e capaci di adattarsi alle esigenze specifiche di ogni singolo utente.

30 Ottobre 2024
Arte e Intelligenza artificiale, il rapporto tra le reti GAN e la creatività

Grazie alle reti GAN, l’intelligenza artificiale sta trasformando l’Arte, ma resta un dibattito aperto sulla sua definizione come Creatività artistica. L’IA va considerata un supporto per l’artista, non un sostituto.

«Ho visto cose che voi umani non potreste nemmeno immaginare», recitava nell’iconica pellicola “Blade Runner” il replicante Roy Batty.

A distanza di 40 anni dal leggendario film di Ridley Scott quell’”inimmaginabile” fa ormai parte della nostra quotidianità. I robot, o per meglio dire, l’intelligenza artificiale, è entrata prepotentemente in ogni campo delle nostre vite, compreso quello dell’ arte.

Oggi grazie alle GAN (Generative Adversarial Network) è possibile realizzare immagini difficilmente distinguibili da produzioni reali e che soprattutto possono essere “etichettate” come vere e proprie opere d’arte.

Si apre così un dibattito che non ha ancora trovato una risposta univoca: arte e intelligenza artificiale possono convivere? Le opere generate dall’AI hanno il diritto di essere definite come il frutto della creatività di un artista?

Francesco Turriani – branding Ingigni

A partire proprio da queste domande si apre la riflessione fatta con Francesco Turriani, fondatore e brand designer dell’agenzia di digital Marketing Ingigni. Come un po’ tutti noi player dell’ambito digital, anche Francesco si confronta quotidianamente con le potenzialità dell’AI. Indubbiamente ha le idee ben chiare: «La creazione di contenuti con l’intelligenza artificiale – afferma – rappresenta un’eccezionale opportunità di sviluppo, a patto che sia intesa come un complemento e non un sostitutivo delle capacità umane».

Tra le tante passioni, il responsabile del marketing di Ingigni ha anche l’arte. Scopriamo allora come vede il rapporto tra i modelli di machine learning e la creatività.

Arte e Intelligenza Artificiale, a che punto siamo?

Partiamo da un presupposto. Attualmente molti degli addetti ai lavori in campo artistico considerano determinate creazioni generate dall’AI delle effettive opere d’arte. Non a caso, verso la fine del 2018 presso la prestigiosa casa d’aste Christie’s è stata battuto per la strabiliante cifra di 432.500 dollari, il quadro “Portrait of Edmond de Belamy”, opera realizzata completamente attraverso le reti GAN.

A crearla è stato il collettivo “Obvious”, il quale raccoglie diversi ricercatori ed artisti. Negli ultimi anni gli investimenti per esplorare le potenzialità dell’intelligenza artificiale nell’arte sono stati numerosi. Basti pensare al progetto “The Next Rembrandt” sviluppato ancora una volta da un gruppo di ricercatori ed artisti con l’obiettivo di dare vita ad un nuovo dipinto sullo stile del famoso pittore olandese.

Sulla stessa scia è sorto “The Next Picasso”, un algoritmo di AI creato dalla startup Cambridge Consultants, con l’obiettivo di analizzare il tratto di un disegno di un artista e completare automaticamente i suoi schizzi generando un’opera d’arte che rispecchi lo stile e le intenzioni iniziali del creativo.

Funzionalità come questa, evidenziano come i vari progetti di intelligenza artificiale legate all’arte non si pongono l’orizzonte di sostituire in un futuro prossimo l’abilità umana con un algoritmo, ma piuttosto di fornire agli artisti un supporto per potenziare le proprie capacità e muoversi verso nuove creazioni, che – perché no – un domani potrebbero dar vita a nuove correnti.

Come funzionano le reti GAN?

Le GAN (generative adversarial network) rappresentano il pennello digitale dell’artista di domani. Capire il loro funzionamento è importante per riuscire ad ottenere una visione maggiormente oggettiva su questo strumento e riuscire così a sviluppare un’opinione più ampia sulla possibile convivenza tra arte e intelligenza artificiale.

Quindi, come funzionano le reti GAN?

Le generative adversarial network vanno intese come un’architettura pensata con la finalità di addestrare un modello generativo di AI. Nella pratica sono costituire da due reti neurali, chiamate generatore e discriminatore.

Generatore e discriminatore, le reti neurali alla base delle GAN

Facciamo un passo alla volta. Le reti neurali sono modelli di machine learning che riproducono il funzionamento del cervello umano: si basano su processi che imitano il modo in cui i neuroni lavorano insieme per effettuare operazioni di calcolo, elaborare ragionamenti e così via.

Ogni rete è formata da diversi livelli di nodi. A sua volta, ognuno di questi è settato su una “soglia” di ricezione dati. Quando le informazioni in ingresso o in uscita superano tale soglia passano i dati al livello successivo.

Tutti gli input ed output ricevuti addestrano la rete neurale che col passare del tempo imparerà a processare i dati ad altissima velocità e classificarli in maniera esatta e precisa nel giro di pochi secondi. Uno degli esempi più lampanti di una rete con capacità straordinarie è proprio l’algoritmo di Google.

Torniamo però ora alle reti GAN. Come si interfacciano tra loro le reti neurali del generatore e del discriminatore?

Possiamo immaginarle come i protagonisti di un interrogatorio. Da un lato della scrivania il generatore che veste i panni dell’accusato e dall’altro il discriminatore che interpreta un sospettoso detective.

Sia il generatore, sia il discriminatore sono addestrati con gli stessi dataset. Il primo, pixel dopo pixel, inizia a produrre immagini completamente inventate e le sottopone al discriminatore. Quest’ultimo, fino a quando non le riconoscerà come appartenenti allo stesso dataset fornito in origine, le respingerà.

Solo quando il livello degli output creato dal generatore raggiungerà un livello tale da essere confuso con il reale, il discriminatore permetterà la generazione dell’immagine definitiva. In pratica, il sospettato generatore dopo una serie di tentativi riuscirà a fornire all’ispettore discriminatore l’alibi perfetto per essere rilasciato senza destare ulteriori dubbi!

Perché non dobbiamo temere l’intelligenza artificiale nell’arte?

Una volta svelati i meccanismi alle basi del funzionamento delle reti GAN, possiamo ragionare sugli aspetti etici che ruotano intorno all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nell’arte.

Già negli anni ’50 il filosofo tedesco Martin Heidegger nella sua opera “L’abbandono” si interrogava sulla difficile convivenza tra uomo e tecnica e sulla paura dell’essere umano di venire prima o poi sopraffatto dalle macchine.

Questo timore è stato un leitmotiv delle varie epoche storiche a partire dai luddisti che durante la prima rivoluzione industriale distrussero i telai meccanici colpevoli di rubarli il lavoro. Anche in campo artistico l’introduzione della fotografia trovò tra i pittori schiere di oppositori: temevano che la loro capacità di raccontare il reale attraverso le loro tele venisse sostituita dal nuovo mezzo.

Al contrario di quanto si potesse pensare all’epoca, la fotografia fu in un certo senso il volano per sperimentare nuovi correnti artistiche. Infatti, molti pittori di fine ‘800 si sentirono liberi dal “peso” di dover rappresentare semplicemente il reale ed iniziarono a sperimentare nuove forme di espressione, che diedero vita in tutto l’arco del XX secolo, a correnti artistiche destinate a diventare immortali partendo dall’impressionismo fino ad arrivare al cubismo.

Un luogo comune sull’intelligenza artificiale nell’arte è che dia la possibilità a tutti di diventare “artisti”. Non è assolutamente così nonostante le reti GEN siano sempre più accessibili. Il punto di partenza in ogni modello di machine learning è l’esperienza umana. Solo il vero artista con il suo bagaglio culturale e la propria sensibilità potrà indirizzare l’AI verso creazioni originali ed uniche che potranno ottenere il riconoscimento di opera d’arte.

La strada verso una convivenza “pacifica” tra intelligenza artificiale e arte è probabilmente ancora lunga ed al momento ci sono ancora alcuni nodi da sciogliere. Tra questi la definizione della proprietà intellettuale delle opere, che non possono essere attribuite all’AI (è solo lo strumento con cui vengono prodotte), ma al tempo stesso non c’è ancora una regolamentazione precisa in materia.

Lo stesso discorso può esser fatto per la loro immaterialità, una lacuna a cui molti artisti stanno cercando di porre riparo con la creazione di NFT, ovvero i certificati digitali basati sulla tecnologia Blockchain.

Aprendo un qualunque dizionario e scorrendo fino alla voce “creatività” troveremo la seguente definizione: “La capacità di creare con l’intelletto, con la fantasia”. L’intelligenza artificiale è in fondo solo uno strumento nelle mani di un artista, in grado di consentirgli di sperimentare nuovi orizzonti.

Il risultato finale sarà sempre e comunque un’espressione del suo estro. Proprio per questo motivo intelligenza artificiale e arte possono coesistere.

29 Ottobre 2024
X cederà i contenuti degli utenti alla IA senza possibilità di scelta

I nuovi Termini di uso di X, che entreranno in vigore dal prossimo 15 novembre, permettono l’uso dei contenuti degli utenti per l’IA senza possibilità di scelta. Suscitando non poche preoccupazioni.

X ha annunciato i nuovi Termini di uso e condizioni. Già modificati lo scorso settembre, la nuova modifica sta facendo molto discutere soprattutto per un aspetto e riguarda la IA.

A molti non è sfuggito il fatto che, a partire dal prossimo 15 novembre 2024, tutti i contenuti condivisi sulla piattaforma possono essere utilizzati per addestrare modelli di intelligenza artificiale.

All’interno del documento infatti si legge che gli utenti che pubblicano, inviano o visualizzano contenuti sulla piattaforma X ora concedono automaticamente alla piattaforma una “licenza mondiale, non esclusiva e royalty-free“.

Concessione dei contenuti con licenza royalty free

Vuol dire che un contenuto può essere utilizzato da chi concede la licenza (in questo caso, X) e da altri. Senza che X riconosca alcun compenso all’utente per l’uso del contenuto. L’utente non riceve royalties, cioè percentuali sulle entrate o pagamenti periodici, per l’uso dei propri contenuti da parte di X.

Alle nuove condizioni, che partiranno dal prossimo 15 novembre, gli utenti concedono a X il diritto di “utilizzare, copiare, riprodurre, elaborare, adattare, modificare, pubblicare, trasmettere, visualizzare, caricare, scaricare e distribuire tali contenuti su tutti i media o metodi di distribuzione attualmente noti o sviluppati in seguito, per qualsiasi scopo“.

La cessione dei contenuti alla IA

A destare preoccupazione tra gli utenti è la parte dedicata alla Intelligenza Artificiale.

Sui Termini adesso si legge: “Accetti che questa licenza includa il diritto per noi di analizzare il testo e altre informazioni che fornisci e di fornire, promuovere e migliorare in altro modo i Servizi, incluso, ad esempio, per l’uso e la formazione dei nostri modelli di apprendimento automatico e intelligenza artificiale“.

Questa situazione include anche il diritto per X di cedere i contenuti della piattaforma in sublicenza. Significa che gli sviluppatori di intelligenza artificiale potrebbero acquistare i contenuti degli utenti da X. Ma gli utenti stessi non sapranno mai chi li sta utilizzando, e come.

Attualmente, la sezione “Privacy e sicurezza” nelle Impostazioni consente agli utenti di attivare o disattivare la condivisione dei dati con Grok di xAI e con altri “partner commerciali”.

Solo che i partner sono descritti come aziende con cui X potrebbe collaborare per “gestire e migliorare i propri prodotti”. Non come altri fornitori di IA.

Questo potrebbe far pensare all’aggiunta di una specifica a partire dal 15 novembre. Vedremo, anche se resta molto improbabile.

La questione dei Danni liquidati e la “multa”

E poi, c’è dell’altro.

Nella sezione che viene chiamata “Danni liquidati” si dichiara che qualsiasi organizzazione che estragga i suoi contenuti sarà ritenuta responsabile per i danni. Nello specifico, “per aver richiesto, visualizzato o avuto accesso a più di 1.000.000 (1 milione) di post (inclusi post di risposta, post video, post di immagini e qualsiasi altro post) in un periodo di 24 ore“, X afferma che all’organizzazione verranno addebitati 15 mila dollari (circa 13.800 euro – n.d.r.) per 1 milione di contenuti.

In pratica, la “multa” punta a scoraggiare l’accesso automatizzato non autorizzato ai dati della piattaforma. Pratica che può includere lo scraping di contenuti per vari scopi. Come l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale da parte di terze parti.

Ora, ricordiamo tutti cosa combinò Musk lo scorso anno quando si scagliò contro lo scraping dei contenuti, riducendo la possibilità di visualizzare i contenuti a 600, poi a 800 contenuti; poi chi era premium e chi no. Una confusione che poi indusse X a ritornare sui suoi passi.

Le modifiche del blocco che allontanano gli utenti da X

Anche questa voce rientra nel tentativo di monetizzare e di realizzare entrate che per ora languono. Con aziende investitrici che ormai sono sempre di meno e con il valore della piattaforma che, rispetto ai 44 miliardi di valore iniziale ad ottobre 2022, è calato dell’80%.

Anche questa novità rischia di allontanare gli utenti dalla piattaforma. E non è affermazione tanto lontana da quello che sta già avvenendo.

Come sapete, qualche giorno fa X ha annunciato che gli utenti bloccati potranno avere accesso ai contenuti degli utenti senza però avere possibilità di interazione.

Una novità che ha spinto circa mezzo milione di utenti verso Bluesky, la piattaforma che ormai da mesi sta vivendo momenti di crescita ogni qual volta X apporta qualche modifica.

update: half a million new people in the last day 🤯welcome, いらっしゃいませ, 환영, bem-vindo! 🦋🎉

— Bluesky (@bsky.app) 2024-10-17T17:00:19.693Z

Una questione, quella del blocco, che non ha precedenti su altre piattaforme. Soprattutto per come è stata annunciata: “Novità per i bloccati”. E da quando una piattaforma decide di riservare novità e attenzione per gli utenti bloccati.

Il blocco di un account è sempre un’azione estrema per maggiore avere sicurezza. In questo modo, gli utenti possono proteggersi e condividere i propri contenuti in modo sicuro.

Una piattaforma, come X, ha la responsabilità di fornire agli utenti tutti gli strumenti necessari per proteggere la propria privacy e agire in modo sicuro. Servono più opzioni, non meno.

É evidente che Musk decide di rendere disponibili i contenuti anche ai bloccati per aumentare le visualizzazioni su X.

Ecco, tutto questo sta avvenendo su X. Di conseguenza non è da criticare la decisione di abbandonare la piattaforma. Specie, come abbiamo visto, la stessa piattaforma finisce per offrire sempre meno opzioni di scelta e sempre meno sicurezza.

19 Ottobre 2024
Capire l’algoritmo di Threads, le indicazioni da parte di Meta

Threads continua la sua evoluzione, non senza intoppi. Scopriamo di più sul suo algoritmo con le considerazioni di Emily Dalton Smith di Meta.

Threads, la piattaforma lanciata da Meta per sostituire Twitter, è ancora alla ricerca di una propria identità. Lo scrivevo qualche settimana fa in questo articolo.

La piattaforma in poco tempo ha attirato l’attenzione di tutti. Ma, col passare del tempo, l’algoritmo che ne regola i contenuti ha generato sia interesse che preoccupazioni. Soprattutto per quanto riguarda la promozione di contenuti polarizzanti, quello che viene definito “engagement bait”.

Emily Dalton Smith, VP di Product Management di Meta, su Business Insider ha fornito alcuni spunti per aiutare i creator a sfruttare al meglio la piattaforma, senza cadere nei meccanismi manipolativi dell’algoritmo. Vediamo insieme di cosa si tratta.

Come funziona l’algoritmo di Threads

Simile a molte altre piattaforme social, l’algoritmo di Threads, come già spiegato qui su InTime Blog, si basa su una serie di segnali che influenzano la visibilità dei contenuti nei feed degli utenti.

Alcuni di questi segnali includono il numero di like ricevuti da un post, le interazioni (come risposte e condivisioni). E anche il tempo trascorso dagli utenti su un particolare contenuto.

Uno dei problemi principali emersi su Threads è la tendenza dell’algoritmo a premiare contenuti che hanno come scopo quello di molte risposte. Indipendentemente dalla loro qualità o valore.

Nei giorni scorsi Adam Mosseri, CEO di Instagram, ha riconosciuto questa problematica e ha annunciato che Meta sta lavorando per migliorare il sistema di raccomandazione. I miglioramenti si indirizzeranno sul favorire la diffusione di contenuti autentici e rilevanti, piuttosto che quelli mirati solo a generare engagement superficiale.

Questo problema del “bait” è già emerso su altre piattaforme. Come Instagram e Facebook, ed è diventato una questione centrale anche su Threads.

Le considerazioni di Emily Dalton Smith

Emily Dalton Smith ha condiviso in una conversazione con Business Insider una serie di spunti su come i creatori possono migliorare la loro visibilità e interazione su Threads. Ma prima val la pena di riportare che: “La maggior parte dei contenuti verrà distribuita in poche ore nel corso della giornata“, ha detto Dalton Smith a BI. “Assicurarsi di parlare di cose che stanno accadendo ora e che sono davvero tempestive e rilevanti porterà lontano“.

Vuol dire che Threads tende al racconto di fatti ed eventi che accadono in tempo reale. Bisogna vedere però di che fatti ed eventi si parla.

Ecco i punti principali emersi dalla conversazione.

Coinvolgimento significa conversazioni attive

Meta incoraggia i creator a guidare le conversazioni nei loro thread. “I post che guidano le conversazioni hanno più probabilità di essere consigliati“, ha affermato Dalton Smith. La chiave del successo, secondo il suo punto di vista, è rispondere attivamente ai propri follower, ad altri creator e utenti occasionali. Questo per far sì che i post ricevano maggiore attenzione e attività. Rispondere alle interazioni non solo aumenta il coinvolgimento, ma è anche un segnale importante per l’algoritmo, che potrebbe dare priorità a tali contenuti.

Niente messaggi diretti, per ora

Un altro punto cruciale riguarda la messaggistica. Dalton Smith ha chiarito che Meta non ha attualmente in programma di introdurre una funzionalità di messaggistica nativa su Threads. “Non abbiamo in programma di offrire messaggistica nativa in Threads al momento“, ha dichiarato. Tuttavia, Meta sta esplorando modi per facilitare le connessioni tra le persone. Attualmente, gli utenti possono condividere contenuti tramite i messaggi diretti di Instagram. Ma non ci sono funzionalità di chat integrata in Threads.

Etichettare i contenuti generati dall’intelligenza artificiale

Un altro aspetto interessante riguarda i contenuti generati dall’intelligenza artificiale (IA). Smith ha spiegato che Meta incoraggia i creatori a etichettare i contenuti creati con l’ausilio dell’IA. La cosa importante da notare è che etichettare i post come generati dall’IA “non cambierà la distribuzione” di tali contenuti. Questo significa che, anche se i post sono creati con strumenti di IA, non saranno penalizzati dall’algoritmo, ma verranno trattati come qualsiasi altro contenuto.

Monetizzazione ancora in fase di sperimentazione

La monetizzazione su Threads è un tema su cui molti creatori si interrogano. Dalton Smith ha chiarito che, nonostante siano iniziati i primi test per la monetizzazione dei creatori, al momento Threads non sta “facendo nulla sugli annunci“. Questo significa che gli utenti non vedranno ancora pubblicità sulla piattaforma. Meta sta valutando attentamente come supportare i creatori a lungo termine, ma l’attuale focus è sul miglioramento dell’app stessa.

Pubblicare nei weekend per massimizzare l’engagement

Infine, uno dei consigli più pratici riguarda la frequenza e i tempi di pubblicazione. Secondo Dalton Smith, i contenuti pubblicati nei fine settimana tendono a generare maggiore coinvolgimento. “Scopriamo che i contenuti pubblicati nei weekend possono aiutare a generare un maggiore coinvolgimento, il che ha senso perché Threads è un’app in tempo reale“, ha affermato. Meta suggerisce ai creator di pubblicare regolarmente, idealmente tra le due e le cinque volte a settimana. Significa che la frequenza è correlata a una maggiore visibilità dei post.

Algoritmo e “engagement bait”: un equilibrio delicato

Il problema dell’engagement bait non è nuovo sui social media. Instagram, X (prima Twitter) e Facebook hanno già dovuto affrontare questo fenomeno, in cui i creator cercano di massimizzare l’interazione con contenuti polarizzanti che suscitano forti reazioni emotive.

Questo approccio, sebbene possa portare a una crescita rapida del coinvolgimento, rischia di compromettere la qualità generale delle conversazioni sulla piattaforma.

Dalton Smith ha riconosciuto che, attualmente, l’algoritmo di Threads premia in modo sproporzionato i post che ottengono molte risposte.

Ma, a fronte di tutto questo, Meta sta lavorando per migliorare la qualità delle raccomandazioni, in modo da dare più spazio ai contenuti di valore.

Fino a quando questi cambiamenti non verranno implementati, i creator dovranno trovare un equilibrio tra il generare engagement e l’evitare tattiche che potrebbero risultare chiaramente manipolative.

Personalizzare l’esperienza su Threads

Un aspetto interessante di Threads è la possibilità per gli utenti di personalizzare il proprio feed. Gli utenti possono silenziare, nascondere o segnalare post e account, influenzando in piccola parte i contenuti che vedranno in futuro.

Questo livello di controllo può aiutare a filtrare contenuti indesiderati e a migliorare l’esperienza generale.

Per i creator, è fondamentale capire come queste interazioni influiscano sulla visibilità dei contenuti. Essere troppo insistenti o invadenti con tattiche di “engagement bait” potrebbe portare a silenziamenti o segnalazioni da parte degli utenti, riducendo la portata dei propri post.

In chiusura, Threads si trova adesso ad un bivio nel suo percorso di crescita. L’algoritmo è ancora in fase di perfezionamento e Meta è impegnata a migliorare l’esperienza generale. Nel tentativo di bilanciare il desiderio di engagement con la qualità delle conversazioni..

Le considerazioni di Emily Dalton Smith offrono spunti preziosi per i creator e gli utenti in generale. Ma è sempre importante ricordare che queste strategie dovranno essere testate e verificate nel tempo.

Intanto che tutto questo entri in circolo, sarebbe opportuno concentrarsi su contenuti di qualità evitando di trasformare la piattaforma in un luogo banale. Come spesso appare, purtroppo.

16 Ottobre 2024
Firefly Video Model, ecco la rivoluzione dei video con la IA

Adobe lancia Firefly Video Model in beta pubblica, un nuovo strumento di intelligenza artificiale generativa per creare video con semplici comandi di testo. L’integrazione con la grande piattaforma Adobe è il suo punto di forza.

Il mondo del video editing continua la sua evoluzione all’insegna dell’intelligenza artificiale. L’ultimo modello annunciato, durante la conferenza Adobe Max, è Firefly Video Model, per ora in fase beta pubblica.

Questo modello di IAG (intelligenza artificiale generativa) è stato pensato per trasformare l’approccio creativo al video editing, rendendo l’intero processo più rapido e flessibile.

La grande forza di questo modello è che Firefly Model Video si integra perfettamente con applicazioni come Adobe Premiere Pro e la suite Creative Cloud. Offrendo funzionalità di generazione video attraverso semplici comandi di testo (prompt).

Nella sua composizione, si tratta di un modello interessante, soprattutto per i professionisti del settore, che avranno modo di esplorare nuove possibilità creative grazie all’automazione generativa.

Come funziona Firefly Video Model

Come dicevamo prima, la peculiarità di Firefly Video Model risiede nella sua capacità di generare video da semplici prompt testuali, sfruttando una serie di controlli avanzati come angoli di ripresa, movimento della telecamera e zoom.

Gli utenti possono descrivere dettagliatamente una scena e Firefly si occuperà di trasformare quelle parole in video dinamici.

Ad esempio, è possibile creare b-roll (riprese supplementari) che riempiano automaticamente spazi vuoti nella timeline o trasformare immagini statiche in clip animate.

Questo approccio rende più accessibile e veloce l’editing, consentendo a chiunque, anche ai meno esperti, di produrre contenuti video di alta qualità.

Le funzioni di text-to-video e image-to-video sono le caratteristiche principali che rendono Firefly Video Model particolarmente interessante. Si può generare una sequenza video utilizzando descrizioni testuali, oppure arricchire filmati esistenti con elementi visivi che completano la scena.

Ciò è utile per chi deve lavorare con deadline strette o ha bisogno di aggiungere dettagli senza girare ulteriori riprese. Gli editor possono modificare ogni aspetto della clip generata, dai colori agli effetti, per ottenere risultati perfettamente integrati nel loro progetto.

Interessante è Generative Extend, strumento utile ad estendere le clip di 2 secondi e possono essere generate a 720p o 1080p a 24 FPS.

Text-to-Video, Image-to-Video e Generative Extend per essere generati impiegano circa 90 secondi. Anche se Adobe afferma che sta lavorando a una “modalità turbo” per ridurre ulteriormente questo range di tempo.

A chi può essere utile Firefly Video Model

Firefly Video Model è un prodotto progettato per video editor professionisti, registi e creatori di contenuti digitali.

Ma, grazie alla sua facilità d’uso, può essere utile anche ai meno esperti per creare video di grande impatto. I creator di contenuti per i social media, ad esempio, potranno sfruttare questo strumento per produrre clip accattivanti in modo rapido, aumentando l’efficienza delle loro creazioni.

Firefly Video Model è stato pensato anche per il mondo aziendale, grazie all’integrazione con Adobe Experience Cloud e Adobe Express, permettendo alle aziende di gestire più facilmente la loro pipeline di contenuti visivi.

Le sue capacità non si fermano alla sola generazione di contenuti. Firefly Video Model offre un grado di personalizzazione molto elevato, permettendo ai professionisti di controllare ogni minimo dettaglio, adattando i contenuti alle loro esigenze specifiche.

Quando e dove sarà disponibile Firefly Video Model

Firefly Video Model per il momento è in versione beta pubblica e potrà essere utilizzato all’interno delle principali applicazioni di Adobe, come Premiere Pro, Creative Cloud e Adobe Express.

Questo permetterà agli utenti di accedere facilmente al modello generativo, senza dover imparare nuove interfacce o cambiare software.

Adobe ha introdotto anche un modello di crediti generativi, che consente agli utenti di utilizzare queste nuove funzionalità con piani a pagamento. Ogni piano include una quantità di crediti per generare contenuti in modo rapido, con la possibilità di acquistare crediti aggiuntivi in base alle esigenze.

Il fatto che sia in beta pubblica significa che è disponibile a un’ampia base di utenti, ma non è ancora nella sua versione definitiva.

Per l’Italia si dovrà attendere ancora.

Accorgimenti nell’utilizzo di Firefly Video Model

Uno degli aspetti chiave di Firefly Video Model, enfatizzato da Adobe, è quello di essere “commercialmente sicuro”. Adobe ha dichiarato che il modello è stato addestrato su contenuti con licenza, come quelli provenienti da Adobe Stock, per garantire che ogni creazione sia conforme alle leggi sul copyright.

Si tratta di un aspetto è fondamentale per chi lavora in ambito commerciale e vuole evitare problemi legali con l’utilizzo di contenuti generati. Ogni asset creato con Firefly include delle Content Credentials, ovvero metadati che attestano come è stato generato il contenuto, fornendo un livello di trasparenza e sicurezza che pochi altri strumenti offrono.

Confronto con Meta Movie Gen e SORA di OpenAI

Nel panorama delle IA generative, Firefly Video Model non è l’unico attore.

Recentemente, Meta ha rilasciato, in forma ristretta per ora, Movie Gen, una IA simile che permette la generazione automatica di video. Mentre Firefly Model Video si distingue per la sua integrazione nel flusso di lavoro professionale e le sue ampie opzioni di personalizzazione, Movie Gen si concentra su un utilizzo più casual, possiamo dire, e sui social media.

La qualità visiva dei video di Movie Gen è notevole, ma l’integrazione di Firefly con strumenti professionali come Premiere Pro lo rende più adatto per un pubblico di editor video esperti.

Un’altra interessante IA nel settore è SORA di OpenAI, un modello che promette di rivoluzionare la creazione di video grazie all’elaborazione linguistica avanzata. SORA, a differenza di Firefly, si concentra maggiormente sull’interazione umana, offrendo una maggiore comprensione del contesto linguistico nei prompt testuali.

In ogni caso, Firefly ha il vantaggio di essere integrato all’interno di una piattaforma più matura e di un’integrazione più ampia nelle applicazioni Adobe.

Firefly Video Model la svolta del video editing con la IA

Adobe Firefly Video Model rappresenta una nuova svolta nel mondo del video editing professionale. Le sue enormi capacità di generazione video, combinate con un’ampia personalizzazione e un focus sulla sicurezza commerciale, lo candidano a diventare uno strumento indispensabile per i creativi di tutto il mondo.

Pur trovandosi a competere con tecnologie emergenti, questo modello si distingue per la sua profondità funzionale e la sua integrazione all’interno di una suite di lavoro estremante ricca.

Sarà interessante vedere come Firefly influenzerà l’industria del video editing, rendendo la creazione di contenuti visivi più accessibile, rapida e flessibile.

Non stiamo parlando semplicemente di un nuovo strumento, ma di una piattaforma che apre nuove frontiere alla creatività digitale.

15 Ottobre 2024
Il successo di Starship proietta l’uomo verso Marte

Il successo di Starship con il recupero di Space Heavy ha dimostrato la riutilizzabilità del razzo. Un traguardo che avvicina l’esplorazione aerospaziale verso la Luna e anche verso Marte.

Il 13 ottobre 2024 sarà una data che verrà ricordata a lungo nella storia aerospaziale. SpaceX, la società fondata da Elon Musk, ha compiuto un’impresa che segna un passo decisivo verso il futuro dell’esplorazione spaziale.

Durante il quinto test di volo del sistema Starship, l’azienda ha dimostrato la capacità di recuperare il gigantesco razzo Super Heavy utilizzando un complesso sistema di braccia meccaniche.

Questo test, condotto presso la base di lancio di SpaceX a Boca Chica, Texas, ha attirato l’attenzione mondiale, non solo per il successo tecnico, ma anche per le ambizioni che rappresenta per il futuro del volo aerospaziale.

Le origini di SpaceX con una visione ambizione

SpaceX, fondata nel 2002, ha da subito puntato alla riduzione dei costi del volo spaziale attraverso la riutilizzabilità dei razzi. Un obiettivo che sembrava ambizioso, ma che è diventato la base dei progressi dell’azienda.

Il programma Falcon 1, avviato nel 2006, ha segnato l’inizio di questa visione.

Nonostante i primi fallimenti, ha aperto la strada al Falcon 9, il primo razzo a tornare sulla Terra per essere riutilizzato. Questo successo ha posto le basi per il futuro sviluppo di Starship, il veicolo spaziale destinato alle missioni interplanetarie.

Super Heavy e Starship: la vera innovazione per il futuro

Il sistema Starship si compone di due elementi: Super Heavy, il primo stadio del razzo, e Starship, il secondo stadio, progettato per trasportare carichi e equipaggi nello spazio.

Questo sistema rappresenta la chiave per future missioni verso la Luna e Marte, grazie alla sua capacità di trasportare fino a 150 tonnellate di carico.

Starship non è solo uno strumento per esplorare lo spazio profondo, ma un’innovazione che potrebbe rivoluzionare il modo in cui concepiamo le missioni spaziali.

Il test del 13 Ottobre 2024 è stato un trionfo

Il test di ieri, 13 ottobre 2024, chiamato Flight 5, aveva l’obiettivo di dimostrare la capacità di recuperare il razzo Super Heavy utilizzando un sistema di braccia meccaniche chiamato Chopsticks.

Questo sistema elimina la necessità di far atterrare il razzo in mare, riducendo significativamente i tempi e i costi di recupero e manutenzione.

Sette minuti dopo il lancio, il razzo, spinto da 33 motori Raptor, è tornato verso la base ed è stato catturato con precisione dalle braccia meccaniche montate sulla torre di lancio.

Questo successo rappresenta un traguardo cruciale per SpaceX, dimostrando che il recupero dei razzi è ormai una realtà concreta.

La separazione tra Super Heavy e Starship è avvenuta senza intoppi, permettendo alla navicella di raggiungere un’altitudine di 212 chilometri.

Il successo e le prospettive per il futuro

Il successo di questo test segna una svolta per SpaceX e per l’industria spaziale nel suo complesso. La capacità di recuperare i razzi rappresenta una riduzione significativa dei costi operativi, rendendo il volo spaziale più accessibile e sostenibile nel lungo termine.

Ma il vero significato di questa impresa va oltre l’aspetto economico. La visione di SpaceX di una civiltà multiplanetaria, con missioni verso Marte, si avvicina sempre di più.

La riutilizzabilità dei razzi è un passo essenziale per garantire che queste missioni diventino una realtà praticabile.

La Corsa verso la Luna e… Marte

Il successo del test del 13 ottobre pone SpaceX in una posizione di leadership nel programma Artemis della NASA, che prevede il ritorno dell’uomo sulla Luna entro il 2026.

Starship è stato scelto come veicolo di atterraggio per gli astronauti, grazie alla sua capacità di trasportare carichi pesanti e sostenere missioni di lunga durata.

In ogni caso, l’obiettivo finale rimane Marte. Elon Musk ha sempre considerato Starship il veicolo chiave per l’esplorazione e la colonizzazione del pianeta rosso. La possibilità di lanciare e recuperare il veicolo ripetutamente è necessaria per stabilire una presenza umana permanente su Marte.

SpaceX e i prossimi passi da fare

Nonostante i successi, SpaceX dovrà affrontare diverse tematiche.

Le regolamentazioni governative, in particolare quelle della Federal Aviation Administration (FAA), hanno rallentato alcuni test, richiedendo autorizzazioni complesse e lunghe revisioni ambientali. Superare questi “ostacoli” sarà essenziale per accelerare lo sviluppo di Starship.

Inoltre, SpaceX dovrà continuare a perfezionare il sistema di protezione termica e la gestione del rientro atmosferico, affinché il veicolo sia in grado di supportare missioni umane in sicurezza.

Verso un futuro nello spazio

Con il test del 13 ottobre, SpaceX ha dimostrato che il futuro del volo spaziale è riutilizzabile. Il successo di Super Heavy e Starship apre la strada a missioni più accessibili e frequenti, avvicinando l’umanità al sogno di esplorare altri mondi.

La visione di Elon Musk, al di là di quello che si può pensare del personaggio, di una civiltà multiplanetaria è più vicina che mai. E con ogni test SpaceX dimostra che questa strada è sempre più alla portata.

L’era del volo aerospaziale più sostenibile è iniziata, e le possibilità per il futuro dell’umanità nello spazio sono più concrete.

14 Ottobre 2024
X, i pagamenti ai Creator si baseranno sull’engagement invece che sulle visualizzazioni

X cambia il modo di riconoscere i pagamenti ai Creator. Il nuovo metodo, annunciato da poco, si baserà sull’engagement, e solo quello generato tra gli account abbonati a Premium. Un cambiamento che potrà avere effetti, al ribasso, sulla qualità dei contenuti condivisi.

X, la piattaforma di cui Elon Musk è proprietario, ha da poco annunciato un notevole cambiamento nel modo in cui i creator saranno pagati sulla piattaforma.

A partire dall’8 novembre 2024, i pagamenti non si baseranno più sulle visualizzazioni pubblicitarie, come è accaduto fino ad ora.

I pagamenti si baseranno sull’engagement generato dai contenuti, in particolare da parte degli utenti Premium. Un cambiamento notevole, appunto, che sta suscitando molte discussioni tra i creator. Una situazione che di fatto rivede al ribasso le aspettative di guadagni maggiori e preoccupazioni sulla qualità dei contenuti e sul futuro del programma di monetizzazione.

Ma vediamo nel dettaglio cosa comporta questo nuovo sistema e come potrebbe impattare i creator.

Come funziona il nuovo sistema di pagamento

Il cambiamento chiave introdotto da X riguarda il passaggio da un modello di guadagno basato sulle visualizzazioni degli annunci a uno che si concentra sulle interazioni con i contenuti da parte degli utenti Premium.

Questo significa che i creator guadagneranno in base al numero di risposte, repost e “like” che i loro post ricevono. Ma solo se queste interazioni provengono da utenti abbonati a X Premium.

X Premium è il livello di abbonamento più alto della piattaforma, che offre vari vantaggi, tra cui un miglior posizionamento dei contenuti nelle risposte e altre funzionalità esclusive.

Gli utenti che sottoscrivono X Premium costituiscono, però, solo una parte della base utenti complessiva della piattaforma. Per i creator, ciò significa che il potenziale pubblico da cui possono generare ricavi è ridotto, poiché solo le interazioni provenienti dagli abbonati Premium saranno considerate valide per il pagamento.

Inoltre, per ricevere il pagamento, i creator dovranno accumulare almeno 50 dollari di guadagni. Questo rappresenta la soglia minima prima che X proceda con l’accredito, che potrebbe richiedere fino a 90 giorni.

Per inciso, ad oggi, da quello che si riesce a capire sulla base delle fonti in circolazione, la percentuale degli abbonati su X è pari allo 0,2% sul totale degli iscritti alla piattaforma.

Si sta parlando di una porzione di utenti abbonati pari a 1 milioni di utenti circa.

Cosa cambia rispetto al passato

Il sistema precedente era più semplice (si fa per dire) e si basava su un modello di guadagno legato alle visualizzazioni degli annunci pubblicitari.

Quando un utente visualizzava un annuncio nelle risposte a un post di un creator, parte dei ricavi pubblicitari generati da quell’annuncio veniva distribuita ai creator. Per poter accedere a questo sistema, i creator dovevano superare le 5 milioni di impressioni a trimestre.

Questo significava che anche con una base di utenti ampia, i creator potevano ottenere guadagni grazie alle visualizzazioni, indipendentemente dall’effettivo engagement dei contenuti.

Il nuovo modello, invece, abbandona del tutto la dipendenza dalle visualizzazioni degli annunci, concentrandosi esclusivamente sulle interazioni degli utenti Premium.

In cambiamento radicale della dinamica dei guadagni sulla piattaforma, che sposta l’attenzione dalla quantità alla qualità (ove ce ne fosse) dell’interazione, ma solo per una fascia ristretta di utenti.

Cosa comporta questo cambiamento

Con il nuovo sistema, i creator potrebbero trovarsi nella posizione di dover modificare la loro strategia di creazione di contenuti per massimizzare l’engagement e ottenere guadagni.

Un approccio che potrebbe incentivare la pubblicazione di contenuti polarizzanti, provocatori o sensazionalistici, che sono notoriamente più efficaci nel generare interazioni. Specie su una piattaforma come è oggi X.

Tutto ciò potrebbe avere un impatto negativo sulla qualità complessiva dei contenuti sulla piattaforma.

Il rischio è che i creator, nel tentativo di ottenere più risposte e “like”, si allontanino dalla produzione di contenuti di valore o riflessivi. Inoltre, poiché il pubblico da cui possono generare guadagni è limitato agli abbonati Premium, potrebbe esserci una corsa a soddisfare le aspettative di questa fascia specifica di utenti, escludendo la maggioranza della base utenti di X.

Questa situazione favorisce i creator che già dispongono di un vasto seguito di utenti Premium, mentre coloro che non hanno accesso a questo pubblico potrebbero trovare più difficile ottenere ricavi sostanziali.

In altre parole, i grandi creator, che già possiedono un numero significativo di abbonati Premium, potrebbero trarre maggiori vantaggi dal nuovo sistema, mentre i creator più piccoli o emergenti potrebbero vedere una diminuzione dei loro guadagni complessivi.

Le motivazioni che hanno portato al nuovo sistema

Dietro questa decisione c’è probabilmente l’intento di X di ridurre la dipendenza dalla pubblicità, che ha subito un forte calo negli ultimi anni. I ricavi pubblicitari di X sono diminuiti drasticamente, con un calo previsto del 40% su base annua.

Molte aziende stanno riducendo le loro spese pubblicitarie sulla piattaforma a causa delle crescenti preoccupazioni legate a contenuti problematici e all’aumento dell’hate speech.

In questo contesto, X sta cercando di spostare la sua attenzione verso gli abbonamenti Premium come fonte principale di entrate.

Eliminare la dipendenza dagli annunci pubblicitari potrebbe anche permettere a X di offrire un’esperienza utente più pulita e meno invasa da contenuti sponsorizzati. Ma questo potrebbe non essere sufficiente per garantire una base di utenti Premium sufficientemente ampia da sostenere i creator in modo equo e significativo.

C’è da aggiungere anche il fatto che di recente la società di investimenti Fidelity ha dichiarato che il valore della piattaforma è calato dell’80%.

In soldoni, si sarebbe passato dai 44 miliardi di dollari, la cifra pagata da Musk per acquisire Twitter, ai 9,4 miliardi di dollari attuali.

Un sistema di pagamento che solleva dubbi

Questo cambiamento solleva alcune preoccupazioni, come abbiamo visto sinora.

Innanzitutto, ci si chiede se il nuovo sistema di pagamento possa davvero essere sostenibile per la maggior parte dei creator. Poiché i guadagni saranno limitati alle interazioni provenienti dagli utenti Premium, che sono una piccola frazione degli iscritti totali, molti creator – come si diceva prima – potrebbero vedere una diminuzione dei ricavi complessivi.

Inoltre, c’è il rischio di un aumento significativo di contenuti di bassa qualità o polarizzanti. Aspetto, questo, molto preoccupante. Se i creator sono spinti a creare contenuti che generano interazioni a tutti i costi, la piattaforma potrebbe diventare un ambiente meno sano e più conflittuale.

Significa, in parole povere, traghettare la piattaforma verso a una perdita di valore percepito della piattaforma stessa. Con il risultato di allontanare sia gli utenti che i creator che cercano un’esperienza di qualità.

Infine, resta da vedere se X riuscirà a far crescere il numero di abbonati Premium abbastanza da rendere il sistema remunerativo per un’ampia gamma di creator. Senza una base di utenti Premium sostanziale, il rischio è che solo pochi creator riescano a trarre vantaggio dal nuovo modello, mentre la maggior parte faticherà a raggiungere la soglia di pagamento.

A fronte di tutto questo, questo cambiamento dimostra la seria difficoltà in cui versa X.

Ultima annotazione, tutto questo avviene a poche settimane dalle elezioni presidenziali americane.

Sebbene l’intento sia quello di incentivare un maggiore engagement e ridurre la dipendenza dalla pubblicità, restano dubbi sull’efficacia e l’equità di questo modello. Con una base di utenti Premium ridotta e il rischio di un calo della qualità dei contenuti, il futuro del programma di monetizzazione di X appare incerto. Sarà interessante vedere come, e se, i creator adatteranno le loro strategie e come la piattaforma affronterà le sfide che emergeranno da queste nuove dinamiche.

10 Ottobre 2024
Il ritorno di X in Brasile, anche per Musk la legalità non è censura

La Corte Suprema brasiliana riporta X online dopo che Elon Musk accetta le sue condizioni. Quindi rispetto delle leggi locali su disinformazione e incitamento all’odio. Questa vicenda, alla fine, mostra che anche per Musk il rispetto delle leggi non è censura.

La vicenda che ha riguardato X in Brasile, con lo scontro diretto tra Elon Musk e Alexandre de Moraes, presidente della Corte Suprema Federale del Brasile, si è chiusa così come si doveva chiudere, sin dall’inizio.

Elon Musk, dunque, accetta tutte le condizioni poste dalla Corte Suprema Federale del Brasile e paga una multa. In questo modo, X torna ad essere visibile in tutto il Paese.

Le condizioni soddisfatte riguardano il blocco degli account finiti sotto inchiesta per diffusione di informazioni errate e incitamento all’odio, nonché la nomina di un rappresentante legale locale, richiesta dal tribunale per garantire il rispetto della legge brasiliana.

Le condizioni accettate da X

X ha anche provveduto a pagare la somma relativa alle multe comminate, ossia 5,24 milioni di dollari, sebbene la multa effettiva fosse di 3,28 milioni di dollari. Un errore di pagamento ha rallentato il ritorno online di X in Brasile, poiché l’importo era stato trasferito alla banca sbagliata. Alla fine, X ha spostato l’intera somma presso la banca corretta, risolvendo così la questione.

Dunque, Musk, con un’inversione di tendenza, ha deciso di rispettare il volere della Corte Suprema Federale del Brasile, dopo un’estate trascorsa a condurre una campagna contro la stessa Corte, accusata inizialmente di censura di stato.

Ora che le leggi sono state rispettate, sarà difficile convincere coloro che hanno sostenuto le tesi di Musk.

I danni che ha subito X in Brasile

Cosa ha prodotto questa vicenda per X in Brasile? Solo danni. Sia in termini di pubblicità e introiti mancati, sia dal punto di vista della reputazione. A questo si aggiunge il fatto che molti utenti sono migrati verso altre piattaforme. In queste settimane, Bluesky ha raggiunto il traguardo dei 10 milioni di utenti grazie al blocco di X in Brasile.

Ma cosa ci insegna questa vicenda alla fine?

Questa è una lezione importante su diversi fronti, in particolare riguardo al rispetto delle leggi nazionali e al concetto di libertà di espressione.

Cosa insegna questa vicenda

Nonostante la narrazione avversa portata avanti da Elon Musk, che ha denunciato pubblicamente le decisioni della Corte Suprema brasiliana come atti di “censura” e autoritarismo, la realtà dei fatti ci mostra che le autorità brasiliane stavano semplicemente cercando di far rispettare la legalità.

La Corte Suprema, nella figura del giudice Alexandre de Moraes, ha agito in conformità con le leggi brasiliane, chiedendo che X si conformasse ai provvedimenti giudiziari riguardanti la moderazione dei contenuti e la lotta alla disinformazione.

Questi requisiti, come la rimozione di account che diffondevano fake news e odio, non erano volti a censurare la libertà di espressione, ma piuttosto a salvaguardare l’integrità del discorso pubblico e a prevenire l’incitamento all’odio.

Nessuna piattaforma è immune

Questa storia ci insegna che nessuna piattaforma, neanche se posseduta da una figura di spicco come Elon Musk, può dichiararsi immune dalle leggi di un Paese.

Anche X, alla fine, ha dovuto piegarsi alle richieste della Corte, accettando di rispettare le norme nazionali e pagando le sanzioni per le infrazioni precedenti.

E dunque, il concetto di libertà di espressione non può essere utilizzato come pretesto per evitare la responsabilità legale o per diffondere disinformazione. Al contrario, il rispetto delle leggi è necessario proprio per garantire che tale libertà si svolga entro confini che tutelano i diritti di tutti.

In sintesi, questa storia sottolinea come il rispetto delle leggi non equivalga a censura, ma rappresenti invece il tentativo di mantenere uno spazio di espressione pubblica che sia sicuro e conforme alle norme di una società democratica.

[L’immagine di copertina è stata realizzata da @franzrusso con un modello di IA generativa]

9 Ottobre 2024
Il Nobel 2024 celebra l’incontro tra la Fisica e la IA

Il Premio Nobel per la Fisica 2024 è stato assegnato a John J. Hopfield e Geoffrey E. Hinton. Per i loro contributi pionieristici all’intelligenza artificiale e alle reti neurali artificiali.

Anche il Premio Nobel 2024 è sulla scia dell’Intelligenza Artificiale. Infatti, il Premio Nobel per la Fisica 2024 è stato assegnato a John J. Hopfield e Geoffrey E. Hinton.

I due pionieri sono stati premiati “per le scoperte e le invenzioni fondamentali che consentono l’apprendimento automatico con reti neurali artificiali“. Le loro ricerche hanno gettato le basi per lo sviluppo del machine learning che oggi sono alla base di gran parte delle applicazioni di intelligenza artificiale.

Le scoperte che hanno cambiato l’IA

John J. Hopfield, fisico statunitense, è noto per aver introdotto nel 1982 la “rete di Hopfield“, un modello computazionale che permette la memorizzazione e il recupero di pattern di informazioni, come immagini o sequenze di dati.

Questo modello si ispira al funzionamento del cervello umano, con neuroni rappresentati da nodi che si influenzano reciprocamente attraverso connessioni simili a sinapsi.

La “rete di Hopfield” funziona calcolando i valori dei nodi affinché l’energia del sistema diminuisca, un processo analogo al comportamento dei sistemi fisici descritti dalla meccanica statistica. Questo approccio ha aperto la strada all’applicazione di concetti fisici nel campo dell’intelligenza artificiale, un passo rivoluzionario per la creazione di sistemi che oggi chiamiamo reti neurali artificiali.

Geoffrey E. Hinton, britannico, definito “the Godfather of AI”, ha costruito sulle fondamenta gettate da Hopfield e ha sviluppato la “macchina di Boltzmann“. Un modello che consente alle reti neurali di apprendere autonomamente i modelli ricorrenti nei dati.

Utilizzando strumenti dalla fisica statistica, Hinton ha contribuito a far progredire la capacità delle macchine di classificare immagini, identificare elementi specifici e persino creare nuovi esempi basati su dati esistenti.

Il suo lavoro sul deep learning è stato determinante per la rivoluzione odierna dell’intelligenza artificiale, che spazia dalla visione artificiale alla diagnosi medica automatizzata.

Un riconoscimento più che meritato

Il Premio Nobel per la Fisica è stato assegnato a Hopfield e Hinton per il loro contributo alla comprensione e allo sviluppo di tecnologie che permettono alle macchine di apprendere autonomamente.

Le loro scoperte sono considerate fondamentali perché hanno gettato le basi per l’esplosione dell’intelligenza artificiale moderna. Le reti neurali artificiali, sviluppate sulla base del loro lavoro, sono oggi utilizzate in numerosi settori, dalla medicina alla robotica, dalla ricerca scientifica alla tecnologia di consumo.

In particolare, la rete di Hopfield è stata il primo modello a dimostrare come i concetti della fisica potessero essere applicati all’informatica per migliorare l’efficienza del riconoscimento dei pattern.

Il lavoro di Hinton ha rivoluzionato il campo con l’introduzione del deep learning, permettendo alle macchine di elaborare e comprendere enormi quantità di dati in modo autonomo.

Cosa comporta questo Nobel per il futuro dell’IA

Il riconoscimento di Hopfield e Hinton rappresenta non solo un tributo ai loro straordinari contributi scientifici, ma anche un segnale dell’importanza crescente dell’intelligenza artificiale nel mondo moderno.

Le loro tecnologie stanno già trasformando il modo in cui affrontiamo sfide complesse come la diagnosi delle malattie, la creazione di nuovi materiali e la gestione dei sistemi complessi.

Questo Premio Nobel potrebbe accelerare ulteriormente la ricerca e l’adozione di tecnologie basate sull’IA, con potenziali ricadute in settori come la sanità, l’energia e la produzione industriale.

É comunque importante notare che Geoffrey Hinton ha espresso più volte preoccupazioni sui rischi legati all’intelligenza artificiale, specialmente se non viene gestita in modo responsabile.

Nel 2023, Hinton ha lasciato Google per parlare apertamente di questi rischi, avvertendo che l’IA potrebbe diventare più intelligente dei suoi creatori se non venissero stabiliti adeguati limiti etici e di sicurezza.

Breve profilo dei due scienziati

John J. Hopfield, nato a Chicago nel 1933, ha avuto una carriera scientifica brillante, insegnando fisica e biologia presso università come Princeton e il California Institute of Technology (Caltech). Il suo lavoro ha unito la fisica e le neuroscienze in un modo che ha cambiato radicalmente la comprensione delle reti neurali artificiali.

Geoffrey E. Hinton – Foto di Sam Barnes/Web Summit da Collision 2024, sotto licenza Creative Commons Attribution 2.0 Generic (CC BY 2.0)

Geoffrey E. Hinton, nato a Londra nel 1947, è uno dei più importanti ricercatori nel campo dell’intelligenza artificiale. Dopo aver conseguito il dottorato all’Università di Edimburgo, ha proseguito la sua carriera insegnando nelle migliori università e collaborando con aziende tecnologiche come Google. Considerato uno dei padri del deep learning, il suo lavoro ha trasformato il campo dell’apprendimento automatico, rendendo possibile lo sviluppo di applicazioni avanzate come la visione artificiale e il riconoscimento vocale.

In conclusione, il Nobel per la Fisica 2024 non è solo un riconoscimento a due scienziati straordinari, ma anche un simbolo dell’enorme potenziale dell’intelligenza artificiale.

Le scoperte di Hopfield e Hinton hanno reso possibili molte delle tecnologie che oggi diamo per scontate. E il loro impatto continuerà a essere presente per molti anni a venire.

Con questo riconoscimento, la comunità scientifica celebra non solo il valore della ricerca, ma invita anche a riflettere sulle sfide etiche e sociali legate all’evoluzione dell’IA.

[L’immagine di copertina è stata liberamente realizzata da @franzrusso attraverso l’utilizzo di un modello di IA]

8 Ottobre 2024