Da dove viene e cosa è diventata OpenAI

Nel novembre del 2022 l’azienda statunitense OpenAI ha presentato ChatGPT, un’intelligenza artificiale diversa da tutte le altre che riesce a simulare conversazioni umane con gli utenti e che ha avuto un successo mediatico enorme. Come OpenAI sia arrivata a questo momento non è chiarissimo: quello che si sa è che nel giro di poco tempo Sam Altman, co-fondatore e amministratore delegato di OpenAI, ordinò di aprire ChatGPT al pubblico con una certa urgenza. Tutto avvenne talmente velocemente che il programma che fu presentato si basava su una tecnologia sofisticata ma che era già vecchia di due anni, il modello linguistico GPT-3, mentre buona parte dell’azienda era già al lavoro su GPT-4, l’ultima versione che poi è uscita questo mese.

Nonostante questo, nella sua prima versione, ChatGPT arrivò a un milione di utenti in appena cinque giorni, dimostrando che l’intuizione di Altman era corretta e affermando in un certo senso il primato di OpenAI nella ricerca e nello sviluppo sull’intelligenza artificiale. La storia di come OpenAI sia giunta a questo punto però è molto particolare e a tratti controversa: nata come organizzazione senza scopo di lucro, nel giro di pochi anni e dopo un’alleanza con Microsoft sarebbe infatti arrivata – secondo molti commentatori – a stravolgere la missione originale con cui è stata fondata, tra gli altri, da Elon Musk, che ora è il primo a criticarne l’approccio. [Segue su Il Post]

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Retribuito


Ogni mattina il lettore italiano si sveglia e sa che su qualche giornale o qualche social un intellettuale si dedicherà a un qualche esercizio di stile attorno all’intelligenza artificiale, ha scritto sarcastica Guia Soncini su Linkiesta. Abbiamo visto riviste fatte dall’intelligenza artificiale, articoli scritti da ChatGPT e anche quelli che in tv si dilettano a fare domande all’algoritmo.

Giorgio Caravale, in Senza intellettuali. Politica e cultura in Italia negli ultimi trent’anni (Laterza), ricostruisce il decadimento del contributo degli intellettuali alla politica. Mentre emergono le figure degli esperti, come tipo particolare di intellettuali: il che ha ulteriormente confuso le acque poiché ha creato fenomeni di nuovi tuttologi mediatici o aspettative di oggettività scientifica impossibili da soddisfare (Domani). In questo contesto, spopola la figura dell’intellettuale che ha paura della tecnologia (Wired).

“Cerchiamo di non passare per più stupidi di quello che siamo manifestando improbabili timori circa la presa del potere delle macchine, e proviamo ad essere un po’ più intelligenti di quello che siamo riflettendo che se le macchine hanno così tanto bisogno di noi, noi siamo una ricchezza e un capitale che va riconosciuto e remunerato, anche perché le macchine hanno la tendenza a portare via i lavori agli umani”, dice Maurizio Ferraris.

“Niente di male per carità, se un lavoro può essere automatizzato in genere è indegno di un umano. Ma sappiamo che finora il salario che retribuiva il lavoro è stata la più diffusa maniera per ridistribuire i beni all’interno di una società. Dobbiamo trovarne un’altra: concentriamoci su questo, e lasciamo perdere tutte le vane fantasie sul Golem che prenderà il potere” (Corriere).

Critica della ragion digitale Piuttosto che aver paura, quindi, servirebbe un approccio critico per guidare queste grandi trasformazioni, magari ribaltando anche il paradigma, come ha fatto l’Universitat Oberta de Catalunya in “Ethical Idealism, Technology and Practice: a Manifesto”. Anziché sulla “protezione” degli utenti dai potenziali pericoli (più o meno realistici) legati all’impiego delle nuove tecnologie, bisognerebbe puntare sulla loro responsabilizzazione, concependo l’utilizzo della tecnologia come lo “spazio” per lo sviluppo della loro saggezza, osserva l’autore Joan Casas-Roma. La maggior parte dei lavori si concentra sulla “identificazione preventiva dei potenziali usi dannosi dell’Ai, quando invece le tecnologie guidate dall’Ai possono anche portare numerosi effetti eticamente benefici alla nostra società” (Tech4future). Luciano Floridi, ordinario di Filosofia ed etica dell’informazione all’Università di Oxford, spiega che “strumenti come ChatGpt rimarcano la separazione tra agire con successo, come fa un’intelligenza artificiale, e la capacità di agire in modo intelligente per arrivare a quel successo, come fa generalmente una persona. ChatGpt ha una enorme capacità di agire, ma senza ‘intelligere’” (Repubblica). La sua memoria non è organica – osserva Alessandra Campo. Quel che può è predisposto dall’insieme ampio, ma non infinito, di possibilità già date, consumate o vissute che la programmano. Le opzioni tra cui ‘sceglie’ non aprono sul futuro perché vengono dal passato (Le parole e le cose).

What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work?

The AI community building the future

We build and maintain an open repository of web crawl data that can be accessed and analyzed by anyone


How to build large language models

Large Language Models: Complete Guide in 2023 

build own large model language


An NLP Framework To Use Transformers In Your Applications

Build a Search Engine with GPT-3

When and How to Train Your Own Language Model


Prompt Generator by Max del Rosso, il tuo prompt per scrivere articoli con ChatGPT in un click!

Tu sei un esperto di moda e agirai come tale. Scriverai un lungo articolo sull’argomento ‘Sostenibilità ambientale Aziende Agricole ‘ dal titolo ‘Aziende Agricole Sostenibili a Milano’, per un pubblico di potenziali clienti, che ha come obiettivo informare. L’Articolo avrà la seguente struttura: Titolo, introduzione, 1 sezioni H2, 1 sezioni H3, .Le sezioni H3 saranno sotto sezioni delle sezioni H2. Formatterai l’articolo in markdown. Utilizzerai uno stile di scrittura informativo, un sentiment neutrale e un registro comunicativo formale. Presenterai alcune informazioni di una sezione H2 o H3 come elenco puntato. L’Articolo dovrà soddisfare l’intento di ricerca sotteso nella parola chiave ‘agricoltura’. Includerai fonti verificate e attendibili a supporto di ciò che scriverai. Scriverai un meta title accattivante di 40 caratteri e una meta description di 120 caratteri.


Context-Aware Knowledge Graph Chatbot With GPT-4 and Neo4j

Knowledge Graph-Based Chatbot With GPT-3 and Neo4j

English to Cypher with GPT-3 in Doctor.ai

Extract knowledge from text: End-to-end information extraction pipeline with spaCy and Neo4j

Un database testuale per provare l’estrazione

A project GraphGPT provides a simple prompt that can be used to generate structured data based on an input text.

At its core, LlamaIndex contains a toolkit designed to easily connect LLM’s with your external data.


GitHub


GitHub

Building a chatbot with React and OpenAI

Customizing an OpenAI Chatbot With Embeddings


How to create a private ChatGPT with your own data

GraphGPT: https://graphgpt.vercel.app/
Github: https://github.com/varunshenoy/GraphGPT
Varun Shenoy: https://twitter.com/varunshenoy_


Generating Cypher Queries With ChatGPT 4 on Any Graph Schema


Generare immagini a partire da testi. Queste sono state generate da blockadelabs partendo da “una campagna con alcuni piccoli paesi agricoli

Generare immagini a partire da testo con AI Picsart . Qua ci sono le migliori sei (mica tanto)


Midjourney
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