Il Futuro del Lavoro nell’Era dell’IA Riconversione, Deepfakes e Altro

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IA vs. Lavori Il dibattito in corso, i problemi dei social media con le deepfake pornografiche

🤖📚🔮 Aspettatevi che la conversazione su come la tecnologia AI influenzi il futuro del lavoro – e con ciò intendo i lavori – continui ad essere un argomento di grande dibattito, ottimismo e pessimismo nei prossimi mesi (e nei prossimi anni, diciamoci la verità.) Le aziende stanno già pianificando potenziali aumenti di produttività e profitti dall’adozione di AI generativa e tecnologie automatizzate, come dimostrato dai tagli di posti di lavoro a Google, Spotify, Amazon e altre aziende che hanno esplicitamente sottolineato la necessità di spostare le risorse verso ruoli e progetti orientati all’AI. Ma cosa significa questo per la forza lavoro? Diamo un’occhiata più da vicino.

L’impatto sulle professioni e la necessità di reskilling

Il Fondo Monetario Internazionale ha recentemente affermato che quasi il 40% dei lavori in tutto il mondo è esposto a cambiamenti a causa dell’AI. Questo sottolinea l’urgenza per i lavoratori di imparare nuove competenze per adattarsi al mercato del lavoro in evoluzione. Nel suo rapporto “Lavori del futuro”, il World Economic Forum prevede che il 23% dei lavori globali cambierà nei prossimi cinque anni a causa di fattori tra cui l’AI. Questa trasformazione ridisegnerà i lavori esistenti e creerà nuovi ruoli in categorie come sviluppatori di AI, designer di interfacce e interazioni, creatori di contenuti di AI, curatori di dati e specialisti di etica e governance di AI.

💡 Q&A: Quali professioni saranno più colpite dall’AI? Come possono gli datori di lavoro trovare le persone giuste per questi nuovi ruoli? Chi è responsabile del reskilling?

Gli esperti concordano sul fatto che i lavori che richiedono compiti ripetitivi e lavoro manuale sono più suscettibili di essere automatizzati, come i lavori in fabbriche e sulle linee di assemblaggio. D’altra parte, i lavori che richiedono creatività, pensiero critico e intelligenza emotiva sono meno suscettibili di essere automatizzati. Le aziende dovrebbero concentrarsi nel trovare individui con competenze trasferibili come la risoluzione dei problemi, l’adattabilità e la volontà di imparare nuove tecnologie. Per quanto riguarda il reskilling, è una responsabilità condivisa. I lavoratori dovrebbero cercare attivamente nuove competenze, il governo dovrebbe fornire politiche e incentivi per programmi di riqualificazione, e le aziende dovrebbero investire nella formazione dei propri dipendenti.

Il ruolo delle aziende nel reskilling della forza lavoro

Il professor Robert Seamans della New York University ritiene che le aziende dovrebbero svolgere un ruolo significativo nel reskilling dei propri dipendenti. Sottolinea che le aziende dovrebbero investire in programmi di formazione per dotare la loro forza lavoro delle competenze necessarie per i lavori del futuro. Questo approccio non solo beneficia i dipendenti, ma consente anche alle aziende di sfruttare una forza lavoro più qualificata senza la necessità di reclutare esternamente.

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😄 Curiosità: Sapevi che il 60% dei lavoratori è impiegato in occupazioni che non esistevano nel 1940? Questo secondo un rapporto di Goldman Sachs.

La buona notizia: Tempo per investire nella formazione

Anche le aziende più ottimistiche sull’AI hanno il tempo per investire nella formazione dei propri lavoratori. Secondo uno studio del MIT pubblicato a gennaio, le aziende che cercano di sostituire posti di lavoro o spostare compiti all’AI non vedrebbero un ritorno sull’investimento in strumenti di AI per un po’ di tempo. Lo studio si è concentrato sui lavori che coinvolgono la visione artificiale e ha concluso che solo il 23% dei salari dei lavoratori per i compiti di visione sarebbe attraente per l’automazione. Ciò indica che la sostituzione dei lavori da parte dell’AI sarà notevole ma graduale, permettendo il tempo per interventi di politica e retraining per mitigare gli impatti sulla disoccupazione.

Il lato oscuro dell’AI: Le deepfake e il loro impatto su Taylor Swift

💔📷 Recentemente Taylor Swift è diventata vittima di immagini deepfake pornografiche, perpetuando ulteriormente l’allarmante aumento di contenuti espliciti generati da AI. Queste immagini false sono state caricate su varie piattaforme di social media, tra cui Telegram, X, Facebook, Instagram e Reddit. Piattaforme come X (precedentemente Twitter) hanno agito per rimuovere le immagini, ma possono diffondersi rapidamente prima di essere rimosse. La diffusione delle deepfake, in particolare di contenuti espliciti che mirano alle donne, solleva preoccupazioni sulla privacy, il consenso e lo sfruttamento sessuale.

🤳💡Q&A: Cosa sono le deepfake e come possiamo combattere la loro diffusione? Quali misure legali possono essere adottate per proteggere le persone dalle violazioni delle deepfake?

Le deepfake si riferiscono a contenuti audio e video che utilizzano la tecnologia AI per manipolare e creare media realistici ma falsificati. Per combatterne la diffusione, è necessario un approccio multifasico. Le piattaforme dovrebbero implementare in modo proattivo misure per individuare e rimuovere rapidamente i contenuti deepfake. Le aziende tecnologiche e i ricercatori possono sviluppare strumenti avanzati per identificare e segnalare le deepfake. I governi possono promulgare legislazioni che rendono illegale la condivisione di pornografia deepfake, proteggendo così le persone dall’uso malintenzionato delle loro immagini.

Lumiere di Google: generazione di video realistici da testo

🌟📽️ Google Research ha presentato Lumiere, un modello di generazione di video da testo che mira a rivoluzionare la sintesi video. Le funzionalità uniche di Lumiere includono la generazione di video da testo e immagini, così come la generazione stilizzata. A differenza dei modelli precedenti, Lumiere produce clip video più fluide e iperrealistiche, grazie alla sua architettura Space-Time U-Net. Sebbene Lumiere sia attualmente un progetto di ricerca, le sue potenziali applicazioni sono sorprendenti e offrono uno sguardo promettente nel futuro della generazione di video.

💭💡Q&A: Come può il modello di testo-video di Lumiere migliorare settori come l’intrattenimento, il marketing e l’istruzione? Ci sono limitazioni o preoccupazioni etiche associate a questa tecnologia?

Il modello di testo-video di Lumiere ha implicazioni incisive in vari settori. Nell’intrattenimento, può agevolare la creazione di effetti speciali realistici, attori virtuali e scene ricche di grafica computazionale. Nel marketing, Lumiere può generare annunci video accattivanti personalizzati per pubblici specifici. Nell’istruzione, può migliorare l’esperienza di apprendimento online creando contenuti video coinvolgenti e interattivi. Tuttavia, è necessario affrontare preoccupazioni etiche come il potenziale abuso, la disinformazione e la violazione del copyright mentre questa tecnologia si sviluppa ulteriormente.

La FTC indaga sugli investimenti delle grandi aziende tech in compagnie di intelligenza artificiale

💼⚖️ La Federal Trade Commission (FTC) degli Stati Uniti presieduta da Lina Khan ha annunciato un’indagine sulle relazioni tra importanti aziende di intelligenza artificiale, come OpenAI, e i colossi tecnologici che investono in esse, come Microsoft, Amazon e Google. Questa indagine si concentra nel determinare se queste alleanze creino una concorrenza sleale o concedano un accesso privilegiato alle risorse, consolidando potenzialmente il controllo nelle mani di poche aziende dominanti. La FTC mira a garantire mercati equi e aperti considerando le implicazioni delle tecnologie emergenti sulla concorrenza e la protezione dei consumatori.

🔍💡Q&A: Quali sono le conseguenze potenziali degli investimenti delle grandi aziende tech nello sviluppo dell’intelligenza artificiale? Come possono le regolamentazioni promuovere la concorrenza leale e l’innovazione nell’industria dell’IA?

Gli investimenti delle grandi aziende tech nelle compagnie di intelligenza artificiale possono favorire una sana concorrenza o portare a pratiche monopolistiche che soffocano l’innovazione e limitano la scelta dei consumatori. Le regolamentazioni dovrebbero mirare a prevenire comportamenti anticoncorrenziali e garantire un campo di gioco livellato sia per i giocatori consolidati che per le startup emergenti. Attraverso la definizione di linee guida, l’aumento della trasparenza e la promozione di pratiche commerciali eque, i regolatori possono incoraggiare una concorrenza sana e coltivare un’industria dell’intelligenza artificiale vivace che beneficia l’intera società.

Etsy Gift Mode: Guide regalo personalizzate potenziate dall’intelligenza artificiale

🎁🤝 Etsy, la popolare piattaforma di vendita online, ha introdotto una nuova funzionalità potenziata dall’intelligenza artificiale chiamata “gift mode” (modalità regalo). Questa funzionalità aiuta gli utenti a trovare regali unici e personalizzati in base a preferenze specifiche. Rispondendo a qualche domanda sul destinatario e l’occasione, il gift mode sfrutta la tecnologia di apprendimento automatico per abbinare gli utenti a prodotti speciali da venditori su Etsy. Con oltre 200 personaggi destinatari, come l’appassionato di musica, l’avventuriero e il genitore di animali domestici, gift mode offre una selezione curata di prodotti dall’ampio inventario disponibile su Etsy.

🛍️💡Q&A: Come funziona gift mode e quali vantaggi offre agli acquirenti? Ci sono preoccupazioni sulla privacy associate all’utilizzo dell’intelligenza artificiale per raccomandazioni di regali personalizzati?

Gift mode funziona come un quiz online, raccogliendo informazioni sugli interessi del destinatario, il rapporto con chi fa il regalo e l’occasione. Sulla base di queste informazioni, genera guide regalo personalizzate, rendendo la ricerca di regali più efficiente e piacevole per gli acquirenti. Sebbene le raccomandazioni personalizzate basate sull’IA possano migliorare l’esperienza di shopping, potrebbero sorgere preoccupazioni sulla privacy legate alla raccolta e al trattamento dei dati personali. Le piattaforme dovrebbero dare priorità alla trasparenza e al consenso degli utenti per garantire la privacy dei dati durante la fornitura di esperienze personalizzate.

Proteggere gli artisti dalla copia di immagini con Nightshade

🖼️🛡️ Nightshade, un progetto guidato dall’Università di Chicago, mira a proteggere artisti, designer grafici e altri creatori di immagini dall’abuso di immagini generato dall’intelligenza artificiale. Attraverso la “intossicazione” dei dati delle immagini, Nightshade confonde i grandi modelli di linguaggio (LLM) e impedisce loro di addestrarsi utilizzando immagini protette da copyright. Questo approccio deterrente offre agli artisti una difesa contro generatori di immagini basati su AI che raschiano e riadattano il loro lavoro. Nightshade aumenta il costo dell’addestramento su dati non autorizzati, promuovendo la concessione di licenze per immagini originali e supportando i diritti dei creatori.

🎨💡Q&A: Come “intossica” Nightshade i dati delle immagini e qual è l’impatto sui grandi modelli di linguaggio? Quali sono le potenziali implicazioni legali e le sfide associate all’approccio di Nightshade?

Nightshade trasforma le immagini in campioni “velenosi” che introducono imprevedibilità nella formazione LLM. Addestrandosi su questi campioni avvelenati, i modelli deviano dalle norme previste, rendendoli meno affidabili nella generazione di output visivi accurati. Dal punto di vista legale, Nightshade evidenzia l’importanza della protezione del copyright e mette in discussione l’uso etico dei contenuti generati dall’IA. Bilanciare la necessità di espressione creativa e la prevenzione dell’uso non autorizzato di materiali protetti da copyright sarà fondamentale man mano che l’impatto di Nightshade cresce.

Parola della settimana di IA: Drift

🌀💭 Drift dell’IA si riferisce al comportamento imprevisto o ai comportamenti devianti dai parametri originali di grandi modelli di linguaggio (LLM). Questo drift può verificarsi come risultato di tentativi di migliorare determinati aspetti dei modelli di IA, influenzando involontariamente in modo negativo altre aree. Il drift può manifestarsi come degrado delle prestazioni del modello e dell’accuratezza nel tempo.

💡 Lo sapevi? Il drift del modello può comportare effetti negativi sugli indicatori chiave di prestazione aziendale (KPI). È fondamentale per gli sviluppatori affrontare il drift monitorando regolarmente le prestazioni del modello, aggiornando i dati di addestramento e regolando i parametri del modello per mantenere precisione ed efficacia.

🌐🔗 Riferimenti: – Recensione del Google Pixel Tablet: Il peggiore Pixel che abbia mai usato – Spotify lancerà un sistema di pagamento in-app per gli utenti iOS – Amazon’s Alexa ottiene nuove esperienze generative alimentate dall’IA – Netflix Games guadagna consensi: Installazioni in aumento del 180% anno su anno – Polestar, produttore di veicoli elettrici, taglia il 15% della forza lavoro a livello globale – Surface Pro 10: Grandi cambiamenti ipotizzati nel nuovo modello – ZestMoney, sostenuta da Goldman Sachs, valutata $450M – Il divieto di Airbnb a New York provoca una crisi natalizia

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