00:04Sto facendo una startup, si chiama Inception, sono uno dei fondatori e sono il CEO.
00:10Ci occupiamo dell'intelligenza artificiale, stiamo sviluppando dei LLM, quindi Large Language Models,
00:16tipo CHGPT o CLODE, che però sono basati su una tecnologia molto diversa, sono molto più efficienti,
00:24dal punto di vista della velocità e del costo.
00:28Come hai iniziato?
00:29Mi sono occupato di modelli generativi da dieci anni.
00:32Quando ho iniziato a fare questo tipo di ricerca era un'area obscure, era difficile pubblicare articoli su questi modelli
00:39e la gente ti diceva ma a cosa serve fare un modello di machine learning che crea testi o crea
00:46immagini, è una roba inutile.
00:48Però il mio gruppo a Stanford aveva sviluppato questa tecnologia di modelli di diffusione
00:53che poi è diventato una componente essenziale di tutti i modelli generativi,
00:59tipo Dali, Sora, Vio.
01:01Se tu vai su Artificial Analysis, che è un'azienda che si occupa di comparare i vari modelli,
01:08se tu vai a vedere qual è il modello più veloce che esiste al momento, è quello che abbiamo sviluppato
01:13noi.
01:13A che punto siete?
01:14Non avrei mai pensato di vedere risultati di questo tipo nella mia carriera.
01:20Avrei pensato che questo è un problema molto difficile, ci vorranno decenni per risolverlo
01:27e invece il progresso è stato velocissimo e quindi è un po' incredibile vedere le quantità di investimenti
01:36che vengono fatti in questo settore.
01:39Dove inizia la tua storia?
01:41Vicino a Trento, in un val dei macchini, in un paesino nelle montagne del Trentino.
01:47Io ho studiato ingegneria elettronica sostanzialmente a Padova e poi ho fatto il dottorato,
01:54quindi nel 2008 sono andato negli Stati Uniti per fare il dottorato e sono qua, quindi quasi 20 anni.
02:02Dove ci porterà questa rivoluzione?
02:04Ci sono cambiamenti così veloci che è difficile capire cosa fare, non lo so.
02:08In questi LLNs e sistemi di intelligenza artificiale ci saranno grandi cambiamenti in arrivo,
02:14sia dal punto di vista dell'educazione, ricerca, industry, lavori.
02:19Il mercato del lavoro cambierà in modo drammatico.
02:22Arriveremo a livello in cui queste macchine sono sostanzialmente indistinguibili da esperti umani in qualunque settore.
02:33Il problema è quanto ci vorrà per arrivare a quel punto.
02:36È possibile che il cambiamento arriverà molto molto velocemente, ci saranno grandi sconvolgimenti.
02:42E davanti a tutto questo come ti senti?
02:44Eccita, perché ci sono grandi opportunità, grandi cambiamenti.
02:48Anche un po' preoccupato, perché ovviamente le cose possono andare, ma è possibile che questo tipo di tecnologia creerà conflitti
02:58o anche sconvolgimenti politici.
03:01Che cosa hai imparato che può servire anche a noi?
03:04Tante cose.
03:05Secondo me è una delle cose che è difficile apprezzare, vivendo in Italia,
03:10l'importanza di questi sistemi multiculturali, tipo la Silicon Valley, dove c'è gente da tutto il mondo che viene,
03:19l'importanza del capitale umano sostanzialmente.
03:22Alla fine anche la start-up, le cose più importanti sono i dipendenti, i lavoratori, i colleghi sostanzialmente.
03:30È tutta una questione di people first, human capital.
03:32I don't know.
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