Dopo la versione italiana e quella latinoamericana, è in preparazione anche la traduzione inglese con il titolo “The Latent Planet. Three Studies on Generative AI: Texts, Textures, Tasks” (Accoto 2023, draft). Grazie sempre per l’interesse, la lettura e l’apprezzamento di queste ore!
ps. La versione italiana aggiornata e in progress di “La Potenza della Latenza” la trovate qui >
Considerato il grande interesse che ha suscitato in rete e la rilevanza odierna del tema, ripropongo in una nuova versione (draft v.4, maggio 2023) leggermente integrata e ampliata con altri materiali, la mia raccolta di scritti sulla GenAI (usciti in una prima stesura su EconomyUp). Un grazie a tutti e tutte coloro che hanno apprezzato (ne sono felice) e commentato la prima stesura. Un lavoro in progress che spero sia utile a rendere il dibattito su questi temi più denso, consapevole e aperto possibile. Per chi non l’avesse letto o volesse rileggerlo, buona lettura …
<< In ultima istanza, il prompt engineering è una forma immanente di chaos engineering (e una ‘catastrofe crossentropica’ -antropomorficamente nota come ‘allucinazione’- un sorprendente e illuminante POF) >> (Accoto 2023)
<< Ultimately, prompt engineering is an immanent form of chaos engineering (and a ‘crossentropic catastrophe’ -anthropomorphically known as ‘hallucination’- a surprising and meaningful POF) >> (Accoto 2023)
A quattro anni di distanza da “Prediction Machines” (HBR, 2018), i tre autori tornano con un nuovo saggio “Power and Prediction” (HBR, 2022) centrato sulla questione sempre più strategica della relazione tra economia della predizione, nuove competenze di decision-making e strategie di competizione nel business. Con un’attenta investigazione economica di cosa accade quando le capacità predittive scardinano e riconfigurano processi decisionali e poteri decisionali dalla medicina alla manifattura, dall’intrattenimento alla mobilità, dal banking all’insurance e del rischio più in generale (“The Age of Prediction”, 2023 forthcoming; “Gradient Expectations”, 2023 forthcoming). Se nella prima fase di sviluppo dell’AI abbiamo visto l’applicazione in settori e soluzioni verticali (senza necessità di ridisegnare architetture e flussi industriali), con la seconda fase di penetrazione dell’AI nel tessuto economico e sociale, dicono gli autori, si può immaginare una riconfigurazione molto più radicale di modelli, strutture, pratiche. Raccontano, con un parallelismo dalla storia economica, cosa è accaduto per le due wave dell’introduzione dell’elettricità nel sistema di fabbrica: la prima ondata si è focalizzata sulla riduzione del costo nelle fonti energetiche, la seconda ha completamente ridisegnato architetture fisiche, catene produttive, forme organizzative. Così immaginano sarà per la rivoluzione dell’AI predittiva. Nella prima rivoluzione macchina e energia sono state sdoppiate, nella seconda previsione e decisione. Ma non è solo un disaccoppiamento tra prediction e judgment, dicono. È, più profondamente, anche uno spostamento ecosistemico di potere e di agenti, di modi e luoghi di esercizio del decidere via via che svilupperemo non solo “soluzioni”, ma “sistemi” di AI. Questo passaggio -come lo definisco- dalla società dell’archivio alla società dell’oracolo sarà un passaggio epocale ricco di opportunità e incognite. Perchè un mondo a feedforward (non solo a feedback), perchè l’era dell’oracolo? Perché come umani non abbiamo solo la necessità di gestire il sovraccarico informativo del presente, ma anche di gestire l’incertezza informativa sul futuro. Non vogliamo ammalarci (medicina predittiva), non vogliamo trovare traffico in strada (mobilità allertativa), non vogliamo che si rompa il macchinario in fabbrica (manutenzione preventiva), non vogliamo perder tempo a scegliere il prossimo film da vedere dal catalogo (medialità raccomandativa), non vogliamo essere sorpresi da attacchi informatici (cybersicurezza adescativa) e così via. Vivremo in un tempo costantemente anticipato anche inavvertitamente: dal real-time al near-time. Le architetture planetarie sensitive, connettive, cognitive, simulative e attuative (tra codice, sensori, dati, algoritmi, protocolli e simulazioni) creeranno una nuova economia e un business a feedforward. Comprenderla al meglio è un compito culturale e strategico cruciale oggi per imprese e mercati (Accoto 2023)
“Stiamo entrando in una nuova era mediale inflazionaria, quella dell’intelligenza artificiale generativa. A partire dall’esplosione della parola sintetica. La capacità di simulare la lingua non rappresenta, infatti, solo un avanzamento tecnico nel processamento macchinico del linguaggio naturale. È piuttosto un passaggio di civiltà che scardinerà le economie, le imprese e i mercati. Così come le politiche e le etiche del dire e del potere. E non solo l’ordine del discorso. Dalla produzione artistica alla diagnostica medica, dal marketing digitale al design industriale, l’era inflattiva dell’AI generativa farà leva anche sulle opportunità (e i rischi) dell’immagine sintetica. Con ridisegno dei significati culturali profondi e degli impatti strategici trasformativi derivanti dall’impiego massivo delle reti neurali artificiali e della potenza della latenza. Infine, dopo le parole macchiniche e le immagini sintetiche, esploriamo la questione emergente dell’adozione pervasiva di agenti autonomi. All’orizzonte si profila, dunque, un esercito computazionale fatto di intelligenze artificiali operative che, nei molti progetti in divenire, assolveranno ai compiti più svariati automatizzando ecosistemi di business, processi industriali e servizi erogati. Al di là dell’hype, ne valutiamo culturalmente e strategicamente potenzialità e vulnerabilità. È in costruzione un nuovo mondo in sintesi fatto di scritturazioni, raffigurazioni, agentificazioni sovrumane (o more-than-human)” (Accoto 2023, draft: raccolta dei tre contributi usciti su EconomyUp)
Su EconomyUp un mio nuovo contributo sull’AI generativa ‘agente’. Questa terza puntata si focalizza sui cd. ‘agenti autonomi’ (AutoGPT e dintorni), dopo aver guardato all’ingegneria e alla filosofia delle parole macchiniche e delle immagini sintetiche nei due precedenti contribuiti. E sempre un grazie al direttore Giovanni Iozzia per l’ospitalità calorosa. Buona lettura!
“L’era inflattiva dell’AI generativa sempre più evoca all’orizzonte non solo una nuova ecologia mediale sintetica (testi, immagini, suoni, video), ma più profondamente anche una nuova economia sintetica popolata e animata da ‘agenti autonomi’. Siamo solo agli inizi naturalmente e l’hype è montante, ma la progressiva introduzione da parte di imprese e istituzioni di agenti autonomi artificiali si candida a scardinare e riconfigurare antichi modi di produzione e vecchie divisioni del lavoro…” continua a leggere qui al link >>
ChatGTP e gli altri: arriva l’armata degli agenti autonomi nelle aziende. Ecco cosa cambierà con l’artificial economy
“Dall’AGI all’AGE: l’armata degli agenti artificiali autonomi” (Accoto 2023)
“L’era inflattiva dell’AI generativa sempre più evoca all’orizzonte non solo una nuova ecologia mediale sintetica (testi, immagini, suoni, video), ma più profondamente una nuova economia sintetica fatta di ‘agenti autonomi’. Siamo solo agli inizi, ma la progressiva introduzione da parte di imprese e istituzioni di agenti autonomi si candida a scardinare e riconfigurare antichi modi di produzione e vecchie divisioni del lavoro. In tutti i settori e le industry. Dunque, è in arrivo un’armata di agenti artificiali che immagina di ri-organizzare il lavoro necessario a completare un compito assegnato (non solo a produrre una singola immagine o testo). Dalla medialità alla produttività. I nomi cominciano a circolare: AutoGPT, BabyAGI, Microsoft’s Jarvis, HyperWrite, AgentGPT, Copilot. A diverso modo e titolo, si possono etichettare come ‘autonomous agents’ (AGE) o anche in una mia proposta alternativa (Autonomous Generative Entities). Ma cos’è un agente autonomo? In una definizione di mercato data di recente: “autonomous agents are programs, powered by AI, that when given an objective are able to create tasks for themselves, complete tasks, create new tasks, reprioritize their task list, complete the new top task, and loop until their objective is reached” (Schlicht, 2023). Schematizzando in astratto: dato un obiettivo, definisce i compiti iniziali attingendo anche alla sua memoria e creando sottotask/goal, li mette in esecuzione evocando le risorse necessarie e ne raccoglie i primi feedback, sulla scorta di questi genera nuovi compiti mettendoli in scala di priorità selettivamente per poi continuare a iterare il processo per cicli migliorativi fino al conseguimento finale dell’obiettivo. Questo singolarmente, ma anche a livello macro. Come accaduto, nell’esperimento di Park e colleghi (2023), si possono infatti immaginare aggregazioni di agenti e un coordinamento autonomo emergente. Una ventina di agenti artificiali in un ambiente virtuale dato l’input iniziale di organizzare un party per San Valentino iniziano a simulare in autonomia le varie attività connesse all’evento. Nella loro descrizione, gli agenti autonomi sono: “computational software agents that simulate believable human behavior. Generative agents wake up, cook breakfast, and head to work; artists paint, while authors write; they form opinions, notice each other, and initiate conversations; they remember and reflect on days past as they plan the next day”. La storia dell’ideazione e della creazione di agenti computazionali autonomi ha avuto nel tempo varie genealogie e tassonomie (simple, autonomous, human-like: Chen 2020) incrociando e rinvigorendo, oggi, in forme inattese la lunga evoluzione di una ‘economia artificiale’ (Mercado 2021). Con l’arrivo di questo ‘lavoro sintetico’ (dopo testo e immagine), si apre ora una nuova uncanny (sexy/risky) valley che esploriamo in dettaglio” (Accoto 2023, continua qui…)
“Chi e come conosce il mondo? L’intelligenza umana incorporata ha dominato il campo dell’osservazione e della cognizione del reale per lungo tempo reclamando a sè il primato della conoscenza del mondo. Lo ha fatto, almeno alle nostre latitudini, escludendo da queste possibilità animali e piante (eludendo, tra gli altri, il tema complesso delle ‘altre menti’ o delle ‘menti possibili’ oltre a quello delle ‘reti di attanti’). L’arrivo della cosiddetta intelligenza artificiale sembra aver nuovamente risvegliato questa supponenza umanocentrata. Almeno secondo due prospettive. Una prima tendenza incarna un umanesimo impaurito o arrabbiato. La seconda è, per converso, superficialmente entusiasta e tecnicamente galvanizzata. Quello timoroso o infuriato, a seconda dei casi, è un umanesimo che di fatto si ripiega su di sé (teso com’è a ricercare la sua essenza distintiva unicizzante e ad aggrapparsi a quella per cercare di preservare un nucleo eccezionale fondativo dagli attacchi della tecnica). Quello acclamante ed eccitato è viceversa un umanesimo in molti casi vittima in/consapevole dei propri antropomorfismi e sociomorfismi (si limita, cioè, a leggere l’AI come rispecchiamento/simulazione delle proprie capacità o, meglio, di quello che si pensa essere il modo dell’umano di percepire, osservare, conoscere, agire il mondo). Entrambe queste prospettive sono deboli e ingenue, pregiudizievoli e limitate e di parte. Ad osservare, conoscere e operare il mondo non è più solo “l’umano” (se mai fosse stato l’unico). Forme di osservazione, di cognizione e di esecuzione ‘more-than-human’ (macchiniche, rizomatiche, prolettiche, simpoietiche, chimeriche, alterosomiche) sono da qualche tempo in divenire e in dispiegamento. Ci chiedono di allargare il nostro sguardo oltre i confini culturali del naturale, del nativo, dell’autentico, dell’essenziale, del corporeo umanomorfico. Finanche nella fisica quantistica, l’idea così centrale dell’osservatore del sistema da intendere come primariamente umano è stata oggetto di critica e chiarimento. Lo ha ribadito di recente (IAI 2022) Carlo Rovelli: <The notion of “observer” should not be misunderstood. In quantum physics parlance, an “observer” can be a detector, a screen, or even a stone. Anything that is affected by a process. It does not need to be conscious, or human, or living, or anything of the sort … In the example of the process where you kick a ball and break a window, the “observer” is the glass of the window. It is the physical thing that is affected by the process. In this general sense, the notion of “observer” plays a role. It’s not a human observer, it is the physical system affected by a phenomenon”>. Se proprio abbiamo bisogno di un umanesimo, questo dovrà saper promuovere al suo meglio l’innovazione culturale (non la restaurazione culturale). Come fa, ad es., Fondazione Onassis pubblicando ora ‘Chimeras’ per esplorare le forme e i modi di questa cognizione sintetica” (Accoto 2023)
[shortlisted] mi arriva oggi la notizia che “Il mondo in sintesi” è nella cinquina finalista del premio “Libro dell’Anno sull’Innovazione 2023” nell’ambito del Galileo Festival dell’Innovazione organizzato da ItalyPost. Ne sono felice e sono anche particolarmente grato che il mio saggio sia stato il più votato (tra tutti i 12 in gara) dalla qualificata giuria scientifica presieduta dalla rettrice del Politecnico di Milano Donatella Sciuto (che ringrazio per le parole di apprezzamento e con lei l’intero comitato). Ora tocca ad un’ampia giuria popolare di ragazzi e ragazze decidere la finalissima a fine maggio. In bocca al lupo alla cinquina (insieme al mio i libri di Luca Amendola, Guido Caldarelli, Luca De Biase, Elena Esposito). Con l’occasione, un grazie ad EgeaEditore per aver creduto all’epoca nel progetto arrischiato di una mia trilogia filosofica che con questo volume si completa.
“Il Premio si propone di favorire le produzioni editoriali, con particolare attenzione alla qualità della scrittura, che raccontino e analizzino il mondo dell’innovazione sia sotto l’aspetto tecnologico che delle questioni etiche e filosofiche ad essa connesse. Il Premio ha lo scopo di favorire una crescita culturale, promuovendo una moderna cultura dell’innovazione in grado di stimolare lo sviluppo del tessuto industriale italiano”
cosimoaccoto.com 