AIPositive

slide/AI_Positive.md

@@ -158,6 +158,16 @@ Deteniamo ancora il libero arbitrio, fino a quando la fiducia non sarà tale da
 
 ---
 
+## Vipiteno
+
+Interruzione fantasma dell'A22 al Brennero, invasa Vipiteno: Molti stanno lasciando l'autostrada che però è libera
+
+![center width:600px](img/ai-positive-vipiteno.jpeg)
+
+<https://www.ansa.it/sito/notizie/cronaca/2024/05/30/interruzione-fantasma-della22-al-brennero-invasa-vipiteno_10ecefdd-f50d-4ac5-84a8-5d7fc4f30b87.html>
+
+---
+
 ## Il futuro
 
 Secondo l’ultimo report del World Economic Forum: **“Jobs of Tomorrow: Large Language Models and Jobs”**, le attività lavorative maggiormente sostituibili saranno quelle che hanno lavori ripetitivi:

slide/AI_Realtà.md

@@ -0,0 +1,84 @@
+---
+theme: default
+_class: lead
+paginate: true
+backgroundColor: #fff
+backgroundImage: url('img/background.svg')
+marp: true
+footer: https://github.com/matteobaccan/CorsoAI ultimo aggiornamento del %date% %time%
+---
+
+# Il futuro delle AI
+
+Le AI cancelleranno la realtà?
+
+![bg right](img/matteo-baccan.jpg)
+
+<!-- _paginate: false -->
+<!-- _footer: "" -->
+<!-- style: "
+img[alt~='center'] {
+  display: block;
+  margin: 0 auto;
+}
+img[alt~='floatleft'] {
+  float: left;
+  margin: auto;
+}
+img[alt~='floatright'] {
+  float: right;
+  margin: auto;
+}
+h2 {
+    color: #e50000;
+    position: absolute;
+    top: 0px;
+    background-color: white;
+    width: 100%;
+    left: 0;
+    padding: 5px 0px 0px 75px;    
+    height: 50px;
+    border-bottom: 1px solid red;
+    margin: 0px;
+}
+h3 {
+    color: #e50000;
+}
+footer {
+    width: 100%;
+    left: 5px;
+    bottom: 0;
+    padding: 0 0 10px 10px;
+}
+" -->
+
+---
+
+## Come nascono queste slide
+
+Un Biden fake ha chiamato migliaia di persone: è stata una oscura società texana
+
+https://ainews.it/un-biden-fake-ha-chiamato-migliaia-di-persone-e-stata-una-oscura-societa-texana/
+
+
+Ancora cattive notizie legate ai #deepfake: azienda di Hong Kong perde 25 milioni di dollari
+
+https://www.youtube.com/watch?v=1oQo2CkEtjE
+
+
+The Taylor Swift Album Leak’s Big AI Problem
+When The Tortured Poets Department leaked, some Taylor Swift fans swore it must be AI. Expect that to be a common refrain.
+
+https://www.wired.com/story/the-taylor-swift-album-leaks-big-ai-problem/
+
+---
+
+## Chi sono?
+
+Matteo Baccan è un esperto software engineer con oltre 30 anni di esperienza nel campo dello sviluppo. Ha attraversato tutte le fasi storiche dell'evoluzione del software, comprendendo che la chiave non è solo scrivere prodotti funzionanti, ma mantenere coerenza e stabilità. La sua filosofia è quella di risolvere problemi concreti senza crearne di nuovi, lavorando in modo efficace e insegnando le buone pratiche per permettere ai team di progredire insieme.
+
+Matteo applica questa visione nella sua routine lavorativa quotidiana, occupandosi dello sviluppo di soluzioni tecniche mirate per soddisfare le esigenze dei clienti.
+
+Matteo è anche molto impegnato nella divulgazione tecnica. È docente all'Accademia di Belle Arti di Novara, dove insegna Web Design, Tecnologie Digitali e applicazioni di Intelligenza Artificiale oltre ad aver pubblicato corsi ed articoli su programmazione blockchain, smart contract e integrazione di AI nella produzione di siti web.
+
+---

slide/Ai_Reality.md

@@ -0,0 +1,175 @@
+
+
+
+bbc full body capture of Dwayne Johnson at Jumanji Welcome to the Jungle, smiling, bald, athletic, strong, sunglasses, he is dressed as a zoo tourist guide, at jungle outdoors. extreme detail, digital art, 4k, ultra hd, hyperrealism, trending on Instagram.
+
+
+
+Impatto dell'IA sulla società (00:04 - 10:02)
+
+I modelli di IA possono contribuire al cambiamento climatico. 
+
+    I dati di addestramento utilizzano arte e libri senza consenso.
+    L'implementazione può discriminare contro alcune comunità.
+
+I grandi modelli linguistici hanno costi ambientali significativi.
+
+    Bloom, un grande modello linguistico open source, ha emesso tonnellate di anidride carbonica durante l'addestramento.
+    Passare a un modello linguistico più grande emette più anidride carbonica per lo stesso compito.
+
+Strumenti per misurare e mitigare gli impatti dell'IA
+
+CodeCarbon stima il consumo di energia e le emissioni di carbonio durante l'addestramento dell'IA.
+
+    Possono essere fatte scelte informate per scegliere modelli più sostenibili.
+    I modelli di IA possono essere implementati con energie rinnovabili per ridurre le emissioni.
+
+Spawning.ai ha creato "Have I Been Trained?" per aiutare artisti e autori a tracciare l'uso delle loro opere. 
+
+    Utilizzato come prova cruciale in una class action per violazione del copyright.
+    In collaborazione con Hugging Face per creare meccanismi di opt-in e opt-out per i set di dati.
+
+Affrontare i pregiudizi nell'IA
+
+I pregiudizi nell'IA possono portare a rappresentazioni di stereotipi e discriminazioni.
+
+    I sistemi di riconoscimento facciale hanno mostrato pregiudizi contro le donne di colore. 
+    Modelli prevenuti implementati nelle forze dell'ordine possono portare ad accuse false e ingiusto imprigionamento.
+
+Lo strumento Stable Bias Explorer esplora i pregiudizi nei modelli di generazione di immagini attraverso la lente delle professioni.
+
+    Ha dimostrato una significativa rappresentazione di bianchezza e mascolinità nelle professioni.
+    Presentato a un evento ONU sui pregiudizi di genere come esempio di comprensione dell'IA.
+
+Importanza della trasparenza e degli strumenti
+
+L'IA dovrebbe rimanere accessibile per comprenderne il funzionamento e i limiti.
+
+    Gli strumenti per misurare l'impatto dell'IA possono informare le decisioni di aziende e legislatori.
+    Gli utenti possono utilizzare le informazioni per scegliere modelli di IA affidabili.
+
+Progresso dell'IA (10:04 - 10:16) 
+
+"L'IA sta progredendo rapidamente, ma non è un dato di fatto."
+
+    Stiamo costruendo la strada mentre la percorriamo
+    Decisione collettiva sulla direzione
+
+Decision Making collettivo
+
+"Possiamo decidere collettivamente quale direzione prendere insieme."
+
+    Importanza del decision making collettivo 
+    Collaborazione per plasmare il futuro dell'IA
+
+
+----------------
+
+AI Is Dangerous, but Not for the Reasons You Think | Sasha Luccioni | TED
+
+https://www.youtube.com/watch?v=eXdVDhOGqoE
+
+Quindi sono stato un ricercatore di intelligenza artificiale per oltre un decennio. E un paio di mesi fa, ho ricevuto
+l'email più strana della mia carriera. Uno sconosciuto mi ha scritto dicendo che il mio lavoro sull'AI metterà fine
+all'umanità. Lo capisco, l'AI è così di moda in questo momento. (Risate) È sulla cresta dell'onda praticamente ogni
+giorno, a volte per cose davvero interessanti come scoprire nuove molecole per la medicina o quel papa figo con il
+piumino bianco. 
+
+![center w:450px](img/ai-reality-papa-col-piumino.jpg)
+
+
+Ma altre volte i titoli sono stati davvero cupi, come quel chatbot che ha detto a quel tizio che
+dovrebbe divorziare da sua moglie o quell'app di pianificazione dei pasti AI che proponeva una ricetta accattivante a
+base di gas cloro. E sullo sfondo, abbiamo sentito un sacco di discorsi su scenari apocalittici, rischi esistenziali e
+la singolarità, con lettere scritte ed eventi organizzati per assicurarsi che non accada. Ora, sono un ricercatore che
+studia gli impatti dell'AI sulla società, e non so cosa succederà tra 10 o 20 anni, e nessuno lo sa davvero. Ma quello
+che so è che ci sono alcune cose abbastanza brutte che stanno accadendo ora, perché l'AI non esiste nel vuoto. Fa parte
+della società e ha impatti sulle persone e sul pianeta. I modelli di AI possono contribuire al cambiamento climatico. I
+loro dati di addestramento utilizzano arte e libri creati da artisti e autori senza il loro consenso. E il loro
+dispiegamento può discriminare intere comunità. Ma dobbiamo iniziare a tracciarne gli impatti. Dobbiamo iniziare ad
+essere trasparenti e rivelarli e creare strumenti in modo che le persone comprendano meglio l'AI, in modo che speriamo
+le future generazioni di modelli di AI siano più affidabili, sostenibili, forse meno inclini a ucciderci, se è quello
+che vi piace. Ma cominciamo con la sostenibilità, perché quella nuvola in cui vivono i modelli di AI è in realtà fatta
+di metallo, plastica ed alimentata da enormi quantità di energia. E ogni volta che interroghi un modello di AI, comporta
+un costo per il pianeta.
+
+L'anno scorso, ho fatto parte dell'iniziativa BigScience, che ha riunito un migliaio di ricercatori da tutto il mondo
+per creare Bloom, il primo grande modello di linguaggio aperto, come ChatGPT, ma con un'enfasi sull'etica, la
+trasparenza e il consenso. E lo studio che ho guidato che ha esaminato gli impatti ambientali di Bloom ha scoperto che
+solo l'addestramento ha utilizzato tanta energia quanta ne consumano le case in un intero anno ed ha emesso tonnellate
+di anidride carbonica, che equivale a guidare la propria auto cinque volte intorno al pianeta solo perché qualcuno possa
+usare questo modello per raccontare una barzelletta sulla porta. E questo potrebbe non sembrare molto, ma altri modelli
+di linguaggio di grandi dimensioni simili, come GPT-3, emettono molte volte di più anidride carbonica. Ma il fatto è che
+le aziende tecnologiche non misurano queste cose. Non le divulgano. E quindi questo è probabilmente solo la punta
+dell'iceberg, anche se è un iceberg che si sta sciogliendo. E negli ultimi anni abbiamo visto i modelli di AI aumentare
+di dimensioni perché la tendenza attuale nell'AI è "più grande è meglio". Ma per favore non fatemi iniziare sul perché
+sia così. In ogni caso, abbiamo visto i grandi modelli di linguaggio in particolare crescere di 10.000 volte in
+dimensioni negli ultimi cinque anni. E ovviamente, anche i loro costi ambientali stanno aumentando. Il lavoro più
+recente che ho guidato ha scoperto che passare da un modello più piccolo ed efficiente a un modello di linguaggio più
+grande emette 30 volte più carbonio per lo stesso compito. Come raccontare quella barzelletta sulla porta. E mentre
+stiamo mettendo questi modelli nei cellulari, motori di ricerca, frigoriferi intelligenti e altoparlanti, i costi
+ambientali si stanno accumulando rapidamente. Quindi, invece di concentrarci su alcuni rischi esistenziali futuri,
+parliamo degli impatti tangibili attuali e degli strumenti che possiamo creare per misurare e mitigare questi impatti.
+Ho contribuito a creare CodeCarbon, uno strumento che funziona in parallelo con il codice di addestramento di AI che
+stima la quantità di energia che consuma e la quantità di carbonio che emette. E utilizzare uno strumento del genere può
+aiutarci a fare scelte informate, come scegliere un modello piuttosto che un altro perché è più sostenibile, o schierare
+modelli di AI con energie rinnovabili che possono drasticamente ridurre le loro emissioni. Ma parliamo di altre cose
+perché ci sono altri impatti dell'AI
+oltre alla sostenibilità. Per esempio, è stato davvero difficile per artisti e autori dimostrare che il lavoro della
+loro vita è stato utilizzato per addestrare modelli di AI senza il loro consenso. E se vuoi fare causa a qualcuno, di
+solito hai bisogno di prove, giusto? Quindi Spawning.ai, un'organizzazione fondata da artisti, ha creato questo
+strumento davvero figo chiamato "Have I Been Trained?". Ti permette di cercare in questi enormi set di dati per vedere
+cosa hanno su di te. Lo ammetto, ero curioso. Ho cercato in LAION-B, che è questo enorme set di dati di immagini e
+testi, per vedere se c'erano immagini di me lì dentro. Ora quelle prime due immagini, sono io da eventi in cui ho
+parlato. Ma le altre immagini, nessuna di quelle sono io. Sono probabilmente di altre donne di nome Sasha che hanno
+messo le loro fotografie su internet. E questo può probabilmente spiegare perché, quando interrogo un modello di
+generazione di immagini per generare una fotografia di una donna di nome Sasha, più spesso che no ottengo immagini di
+modelle in bikini. A volte hanno due braccia, a volte ne hanno tre, ma raramente hanno vestiti addosso. E mentre può
+essere interessante per persone come te e me cercare in questi set di dati, per artisti come Karla Ortiz, questo
+fornisce prove cruciali che il lavoro della sua vita, la sua arte, è stato utilizzato per addestrare modelli di AI senza
+il suo consenso, e lei e due artisti hanno usato questo come prova per intentare una causa collettiva contro le aziende
+di AI per violazione del diritto d'autore. E più recentemente - (Applausi) E più recentemente Spawning.ai si è associata
+a Hugging Face, l'azienda in cui lavoro, per creare meccanismi di opt-in e opt-out per la creazione di questi set di
+dati. Perché l'arte creata dagli umani non dovrebbe essere un buffet tutto-quello-che-puoi-mangiare per addestrare
+modelli di linguaggio AI. (Applausi) L'ultima cosa di cui voglio parlare è il pregiudizio. Ne avrete probabilmente
+sentito parlare molto. Formalmente, si verifica quando i modelli di AI codificano schemi e convinzioni che possono
+rappresentare stereotipi o razzismo e sessismo. Una delle mie eroine, la dott.ssa Joy Buolamwini, ha
+sperimentato questo in prima persona quando si è resa conto che i sistemi di AI non rilevavano nemmeno il suo viso a
+meno che non indossasse una maschera di colore bianco. Scavando più a fondo, ha scoperto che i comuni sistemi di
+riconoscimento facciale erano molto peggiori per le donne di colore rispetto agli uomini bianchi. E quando modelli
+distorti come questi vengono dispiegati in ambito delle forze dell'ordine, questo può portare ad accuse false, persino a
+detenzioni ingiuste, che abbiamo visto accadere a più persone negli ultimi mesi. Per esempio, Porcha Woodruff è stata
+ingiustamente accusata di rapina a mano armata all'ottavo mese di gravidanza perché un sistema di AI l'ha identificata
+erroneamente. Ma purtroppo, questi sistemi sono scatole nere, e persino i loro creatori non possono dire esattamente
+perché funzionano in quel modo. E per esempio, per i sistemi di generazione di immagini, se vengono usati in contesti
+come la generazione di una scheda segnaletica forense basata sulla descrizione di un colpevole, essi prendono tutti quei
+pregiudizi e li rispediscono indietro per termini come "criminale pericoloso", "terrorista" o "membro di una gang", cosa
+ovviamente super pericolosa quando questi strumenti vengono dispiegati nella società. E quindi per comprendere meglio
+questi strumenti, ho creato questo strumento chiamato Stable Bias Explorer, che permette di esplorare il pregiudizio dei
+modelli di generazione di immagini attraverso la lente delle professioni. Quindi cerca di immaginare uno scienziato
+nella tua mente. Non guardarmi. Cosa vedi? Più o meno la stessa cosa, giusto? Uomini con occhiali e camici da
+laboratorio. E nessuno di loro mi assomiglia. E il fatto è che abbiamo esaminato tutti questi diversi modelli di
+generazione di immagini e abbiamo trovato più o meno la stessa cosa: una significativa rappresentazione di bianchezza e
+mascolinità attraverso tutte le professioni che abbiamo osservato, anche se rispetto al mondo reale, secondo l'Ufficio
+di Statistica del Lavoro degli Stati Uniti. Questi modelli mostrano gli avvocati come uomini, e i CEO come uomini, quasi
+il 100% delle volte anche se sappiamo tutti che non sono tutti bianchi e maschi. E purtroppo, il mio strumento non è
+stato ancora utilizzato
+per scrivere leggi. Ma di recente l'ho presentato a un evento delle Nazioni Unite sui pregiudizi di genere come esempio
+di come possiamo creare strumenti per persone di ogni estrazione sociale, anche per coloro che non sanno programmare,
+per impegnarsi e comprendere meglio l'AI perché utilizziamo le professioni, ma puoi utilizzare qualsiasi termine che ti
+interessa. E man mano che questi modelli vengono dispiegati, vengono intessuti nel tessuto stesso delle nostre società,
+nei nostri cellulari, nei nostri feed sui social media, persino nei nostri sistemi giudiziari e nelle nostre economie
+c'è l'AI. Ed è davvero importante che l'AI rimanga accessibile in modo che sappiamo come funziona e quando non funziona.
+E non c'è una soluzione unica per cose davvero complesse come i pregiudizi, il diritto d'autore o il cambiamento
+climatico. Ma creando strumenti per misurare l'impatto dell'AI, possiamo iniziare a farci un'idea di quanto siano gravi
+e iniziare ad affrontarli man mano che andiamo avanti. Iniziare a creare guardrail per proteggere la società e il
+pianeta. E una volta che avremo queste informazioni, le aziende potranno usarle per dire: "OK, sceglieremo questo
+modello perché è più sostenibile, questo modello perché rispetta il diritto d'autore". I legislatori che hanno davvero
+bisogno di informazioni per scrivere leggi, possono utilizzare questi strumenti per sviluppare nuovi meccanismi di
+regolamentazione o governance per l'AI man mano che viene dispiegata nella società. E gli utenti come te e me possiamo
+utilizzare queste informazioni per scegliere modelli di AI di cui ci possiamo fidare, che non ci rappresentino in modo
+scorretto e che non facciano un uso improprio dei nostri dati. Ma cosa ho risposto a quell'email che diceva che il mio
+lavoro distruggerà l'umanità? Ho detto che concentrarsi sui rischi esistenziali futuri dell'AI è una distrazione dagli
+impatti attuali, molto tangibili, e dal lavoro che dovremmo fare ora, o anche ieri, per ridurre questi impatti. Perché
+sì, l'AI si sta muovendo velocemente, ma non è un fatto compiuto. Stiamo costruendo la strada mentre la percorriamo, e
+possiamo decidere collettivamente in quale direzione vogliamo andare insieme.