Il vecchissimo problema: chi stabilisce le regole morali che dovrebbero guidare il comportamento di una macchina? OpenAI ha chiesto a delle persone umane di valutare le risposte del sistema, e non siamo d’accordo su ciò che riguarda sesso, politica e pseudoscienze, cioè sui tre aspetti cruciali dell’esistenza, e che coinvolgono il concetto di credenza.

Il progetto Collective Alignment ha coinvolto oltre mille persone distribuite in diciannove Paesi del mondo (vi sono anche paesi europei, ma l’Italia non compare), e le ha invitate a riflettere su come dovrebbe comportarsi un modello linguistico ideale. Con questo progetto, OpenAI pare scegliere di non limitarsi a un’autoregolamentazione tecnica, ma di avviare un confronto che, se portato avanti, potrebbe cambiare il modo stesso in cui le tecnologie vengono costruite e governate.

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Un nuovo studio potrebbe segnare un punto di svolta nella lotta contro i superbatteri e altre patologie: grazie all’Intelligenza Artificiale, il design di proteine su misura è oggi possibile in tempi impensabili fino a pochi anni fa. Un gruppo di ricercatori australiani ha realizzato, per la prima volta, una proteina biologica pronta all’uso capace di uccidere batteri resistenti agli antibiotici come l’Escherichia coli, servendosi dell’Intelligenza Artificiale. Lo studio, pubblicato su Nature Communications, rappresenta un’importante pietra miliare nella ricerca biomedica e segna l’ingresso dell’Australia tra i Paesi in grado di progettare proteine terapeutiche in modo rapido e scalabile grazie all’AI, insieme a Stati Uniti e Cina.

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È di giugno l’annuncio della Food and Drug Administration (FDA) – l’EMA americana – di aver iniziato a utilizzare un software di intelligenza artificiale per supportare i dipendenti dell’agenzia – dai revisori scientifici agli ispettori – a lavorare in modo, scrivono, più efficiente. Il sistema si chiama Elsa, ed è stato sviluppato all’interno di un ambiente GovCloud che garantisce una piattaforma protetta per l’accesso dei dipendenti FDA ai documenti interni, mantenendo tutte le informazioni all’interno dell’agenzia. I modelli alla base dello strumento non vengono addestrati sui dati forniti dall’industria regolamentata, assicurando così la protezione di ricerche e dati sensibili gestiti dallo staff FDA.

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