Noam Brown, uno dei principali ricercatori di OpenAI, ha tenuto un discorso alla conferenza TED AI di San Francisco, dove ha discusso del futuro dell’intelligenza artificiale, concentrandosi sul nuovo modello o1 di OpenAI e sul suo potenziale di trasformare diversi settori attraverso un ragionamento strategico, una codifica avanzata e una ricerca scientifica migliorata. Brown, noto per il suo lavoro su Libratus e CICERO, immagina un futuro in cui l’IA non è solo uno strumento, ma un motore chiave di innovazione e decision-making.
Brown ha esordito dicendo: “L’incredibile progresso dell’IA negli ultimi cinque anni può essere riassunto in una parola: scala”. Ha spiegato che, sebbene ci siano stati progressi significativi, i modelli attuali si basano sulla stessa architettura introdotta nel 2017, ma la vera differenza risiede nella scala dei dati e nella potenza di calcolo.
Tuttavia, ha evidenziato la necessità di un cambio di paradigma. Brown ha introdotto il concetto di “pensiero di sistema due”, un approccio più lento e riflessivo che riflette come gli esseri umani risolvono problemi complessi. Ha condiviso un’esperienza dal suo dottorato, in cui ha scoperto che consentire a un bot di poker di riflettere per 20 secondi su una mano migliora le prestazioni quanto un modello ingrandito di 100.000 volte. Questa scoperta ha messo in discussione il valore dell’aumento della scala rispetto a un ragionamento più attento.
Brown ha sottolineato che l’integrazione di questo approccio nei modelli di intelligenza artificiale potrebbe portare a guadagni significativi senza la necessità di enormi quantità di dati. “I risultati mi hanno lasciato senza parole”, ha dichiarato, suggerendo che le aziende potrebbero ottenere migliori risultati concentrandosi sul pensiero di sistema due.
Il discorso di Brown è avvenuto dopo il lancio dei modelli o1 di OpenAI, progettati per elaborare le informazioni con maggiore attenzione, rendendoli ideali per attività complesse come la ricerca scientifica e il processo decisionale strategico. Ha affermato: “Ora possiamo espandere anche il pensiero di sistema due, e questa evoluzione è già in corso”.
I modelli o1 hanno già dimostrato prestazioni eccezionali in vari test, come nel caso dell’International Mathematics Olympiad, dove hanno raggiunto un tasso di accuratezza dell’83%. Brown ha spiegato come la capacità di ragionare su formule matematiche e dati scientifici rende il modello particolarmente utile in settori che richiedono decisioni basate su dati.
Brown ha anche parlato dei vantaggi pratici del modello o1 per le aziende. Ad esempio, potrebbe migliorare i processi decisionali in ambiti come la sanità, suggerendo che la capacità di analizzare rapidamente dati potrebbe accelerare lo sviluppo di nuovi trattamenti. Ha riconosciuto lo scetticismo riguardo all’idea di un’IA più lenta, ma ha sostenuto che, per problemi cruciali, vale la pena investire tempo e risorse.
Il passaggio verso il pensiero di sistema due potrebbe cambiare il panorama competitivo dell’IA, soprattutto nelle applicazioni aziendali, differenziando OpenAI da altre aziende tecnologiche. Sebbene l’implementazione del modello o1 possa essere costosa, Brown ha sottolineato che per le aziende che necessitano di alta accuratezza, l’investimento può risultare vantaggioso.