Una nuova versione beta di un'intelligenza artificiale italiana chiamata Emma-6 ha rivelato limitazioni significative durante i recenti test. Sviluppata da Egomnia, un'azienda fondata dall'imprenditore Matteo Achilli, il chatbot non è riuscito a rispondere correttamente a domande semplici. Quando interrogato su quanto faccia due più due, il modello ha fornito risposte contrastanti di 2, 1 e 0, accompagnate da una tabella di numeri senza senso. Analogamente, quando interrogato sull'altezza della Torre Eiffel, Emma-6 ha offerto tre figure diverse prima di tentare una correzione che affermava che 327 più 317 fa 327, descrivendola come esattamente il doppio della larghezza. Questi errori rispecchiano i problemi visti nella versione precedente, Emma-5, che è diventata virale per aver affermato che il monumento parigino poteva raggiungere mille metri in caso di forti venti.
Emma-6 rappresenta un aggiornamento tecnico rispetto al suo predecessore, aumentando il numero di parametri da 550 milioni a 1,55 miliardi. L'azienda afferma che il modello è stato addestrato su circa 25 miliardi di token, che sono unità testuali che spesso corrispondono a parole o parti di parole. Sebbene queste dimensioni siano considerate piccole rispetto ai principali modelli internazionali, Egomnia riconosce che i modelli compatti sono più suscettibili alle allucinazioni, dove l'AI genera informazioni inventate presentandole come fatti. L'azienda considera questi test beta essenziali per identificare i bug e mira a sviluppare progressivamente una tecnologia nazionale con il contributo degli utenti.
Il concetto di un'IA che "pensa" in italiano non implica una cognizione simile a quella umana, ma piuttosto l'elaborazione di rappresentazioni matematiche ottimizzate per la lingua. Addestrare un modello principalmente su dati italiani può migliorare la sua capacità di riconoscere sfumature grammaticali specifiche, espressioni idiomatiche e riferimenti culturali. Ad esempio, un modello specializzato potrebbe distinguere meglio le sottili differenze tra parole come "boh", "mah" e "beh", o comprendere le variazioni regionali in termini come "sticazzi", che trasmette indifferenza a Roma ma sorpresa nel Nord Italia. Tuttavia, questa specializzazione non è un vantaggio automatico, poiché i grandi modelli multilingue possiedono anche forti capacità in italiano grazie alla vasta quantità di dati disponibili in altre lingue.
Oltre alle abilità conversazionali, un modello addestrato su documenti italiani potrebbe offrire benefici pratici per la pubblica amministrazione, l'assistenza sanitaria, le imprese e gli studi professionali. Le applicazioni potenziali includono l'interpretazione delle normative fiscali, il riassunto di documenti amministrativi o la guida dei cittadini attraverso le procedure burocratiche, a condizione che le risposte siano verificate contro fonti aggiornate. Inoltre, i modelli più piccoli generalmente richiedono meno memoria e potenza di calcolo, consentendo loro di funzionare su server locali o dispositivi. Questa configurazione può ridurre costi e tempi di risposta, minimizzando al contempo la necessità di trasmettere dati sensibili a servizi esterni.
Lo sviluppo di modelli AI nazionali è guidato anche da ragioni strategiche legate alla sovranità digitale. Attualmente, molte entità europee si affidano a tecnologie controllate da corporation straniere, creando dipendenze riguardo agli aggiornamenti, ai prezzi e alla gestione dei dati. Possedere modelli proprietari consente alle istituzioni, come gli ospedali, di gestire direttamente le infrastrutture critiche senza inviare informazioni riservate all'estero. Tuttavia, la nazionalità dello sviluppatore non è sufficiente; la proprietà, le licenze, le fonti dei dati e le località di elaborazione sono fattori ugualmente critici per raggiungere una vera autonomia.
Emma fa parte di uno sforzo europeo più ampio per creare alternative ai giganti tecnologici americani. Altre iniziative italiane includono Minerva, sviluppata dall'Università La Sapienza di Roma con il supporto di Cineca, e FastwebMIIA di Fastweb, che si concentra su imprese e pubblica amministrazione utilizzando infrastrutture locali. Almawave ha inoltre introdotto Velvet 25B, un modello progettato per tutte le 24 lingue ufficiali dell'UE. A livello internazionale, Mistral AI della Francia funge da esempio prominente del successo europeo nel settore. Sebbene Emma-6 attualmente fatichi con operazioni elementari e non possa ancora essere considerata uno strumento affidabile, queste sfide sono viste come parte del necessario processo di apprendimento per il futuro dell'intelligenza artificiale italiana.
Fonti: Focus.it.