OpenAI ha annunciato di aver iniziato l'addestramento del suo prossimo modello di frontiera, che prevede porterà a un livello successivo di capacità nel suo percorso verso l'Intelligenza Artificiale Generale (AGI). Mentre l'azienda è orgogliosa di aver costruito e rilasciato modelli leader del settore in termini di capacità e sicurezza, accoglie con favore un dibattito approfondito in questo momento importante.

Il fatto che OpenAI abbia dichiarato di aver recentemente iniziato l'addestramento di questo prossimo modello di frontiera suggerisce che il modello imminente sarà probabilmente un sistema che non abbiamo previsto, simile a come GPT-4 non era stato completamente previsto. Questo è molto diverso dallo sviluppo di GPT-5, che è stato discusso più apertamente dall'azienda.

Non è chiaro esattamente quali capacità avrà questo nuovo modello, ma le parole di OpenAI lasciano intendere che potrebbe portare a progressi significativi. L'azienda è nota per il suo linguaggio attento, quindi questo annuncio segnala probabilmente un nuovo sistema di impatto in lavorazione. Se sarà un modello linguistico più avanzato, un sistema agenziale o qualcos'altro rimane da vedere.

Nondimeno, il focus di OpenAI sulla costruzione di AGI, piuttosto che sulla ricerca di superintelligenza, fornisce informazioni sulla direzione strategica dell'azienda. Sembra che stiano scommettendo che altre organizzazioni risolveranno il problema dell'allineamento per i sistemi superintelligenti, mentre OpenAI si concentra sullo sviluppo di sistemi AGI capaci che possano essere sfruttati per applicazioni pratiche.

Il recente documento di ricerca indaga se i grandi modelli linguistici (LLM) possano eseguire con successo l'analisi dei bilanci finanziari in modo simile agli analisti professionisti umani. I ricercatori hanno fornito dichiarazioni finanziarie standardizzate e anonime a GPT-4 e hanno istruito il modello ad analizzarle per determinare la direzione degli utili futuri, anche senza alcuna informazione narrativa o specifica del settore.

I risultati chiave dello studio sono:

• L'LLM supera gli analisti finanziari nella sua capacità di prevedere i cambiamenti degli utili.
• L'LLM mostra un vantaggio relativo sugli analisti umani in situazioni in cui l'analista tende a incontrare difficoltà.
• La precisione delle previsioni dell'LLM è pari alle prestazioni di un modello di apprendimento automatico all'avanguardia addestrato in modo specifico.
• La previsione dell'LLM non deriva dalla sua memoria di addestramento, ma genera invece intuizioni narrative utili sulle prestazioni future di un'azienda.
• Le strategie di trading basate sulle previsioni dell'LLM producono un rapporto di Sharpe e Alfa più elevati rispetto alle strategie basate su altri modelli.

I ricercatori concludono che gli LLM potrebbero assumere un ruolo centrale nei processi decisionali finanziari in futuro. Lo studio fornisce una demo pubblicamente disponibile che consente agli utenti di sperimentare direttamente le capacità di analisi finanziaria dell'LLM.

Google ha recentemente aggiornato il suo API Gemini 1.5 Pro, post-addestramento del modello per migliorarne le capacità. Questo aggiornamento ha portato l'API Gemini 1.5 Pro a detronizzare Claude 3 Opus nelle classifiche ELO di Arena, anche se non ha ancora superato GPT-4.

Il processo di post-addestramento prevede apportare lievi modifiche al modello dopo il suo addestramento iniziale, il che può migliorarne significativamente l'affidabilità, la reattività e le prestazioni complessive. Questa è una tecnica che OpenAI sta utilizzando con GPT-4, aggiornando e perfezionando costantemente il modello per mantenere il suo vantaggio.

La decisione di Google di adottare un approccio simile con l'API Gemini 1.5 Pro dimostra la corsa in corso per migliorare i grandi modelli linguistici e rimanere competitivi nel panorama in rapida evoluzione dell'IA. Sebbene le differenze di ELO di Arena tra i modelli di punta siano relativamente piccole, evidenzia gli sforzi costanti dei giganti tecnologici per spingere i limiti di ciò che questi sistemi possono raggiungere.

Man mano che il punto di convergenza di questi modelli continua a restringersi, sarà affascinante vedere come si evolverà il panorama nel prossimo anno. I rapidi progressi nel campo dell'IA sono davvero affascinanti e sarà entusiasmante assistere alla prossima generazione di questi potenti modelli linguistici e al loro potenziale impatto su vari settori e applicazioni.

La nuova funzionalità di Google Search Generative Experience (SGE) ha suscitato alcune polemiche, poiché le risposte generate dall'IA si sono rivelate contenere informazioni imprecise o addirittura pericolose.

Alcuni esempi evidenziati nella discussione includono:

• Raccomandare alle donne in gravidanza di fumare 2-3 sigarette al giorno, il che è chiaramente un consiglio medico non sicuro.
• Suggerire di aggiungere colla non tossica alla pizza per far aderire meglio il formaggio, il che potrebbe essere dannoso se seguito.
• Consigliare di mangiare almeno un piccolo sasso al giorno, il che è estremamente pericoloso e non dovrebbe essere fatto.

Sembra che Google si sia affrettato a implementare questa nuova funzionalità di ricerca e non abbia adeguatamente vagliato le fonti di dati utilizzate per generare le risposte. Ciò ha portato all'inclusione di risposte scherzose e di altre informazioni inaffidabili presentate come fattuali.

Agli utenti viene consigliato di essere cauti nel fare affidamento sulle risposte SGE, in quanto potrebbero non essere sempre accurate o sicure. È importante fare riferimento incrociato alle informazioni da fonti attendibili anziché accettare ciecamente le risposte generate dall'IA. Google dovrà probabilmente migliorare i suoi processi di selezione e verifica dei contenuti per garantire l'affidabilità della funzionalità SGE in futuro.

I punti chiave della trascrizione sono:

1. OpenAI ha formato un nuovo comitato per la sicurezza e la sicurezza per formulare raccomandazioni sulle decisioni critiche per i suoi progetti.
2. OpenAI ha iniziato l'addestramento del suo "prossimo modello di frontiera", che è probabilmente un nuovo sistema di IA oltre GPT-5.
3. Il nuovo modello dovrebbe portare nuove capacità significative, anche se i dettagli specifici non sono chiari.
4. Ci sono indicazioni che OpenAI stia spostando il suo focus più sulla costruzione di prodotti che sulla pura ricerca sulla superintelligenza.
5. La nuova funzionalità "Recall" di Microsoft che tiene traccia dell'utilizzo del PC sta sollevando preoccupazioni sulla privacy ed è sotto indagine.
6. Un nuovo documento di ricerca mostra che i grandi modelli linguistici possono superare gli analisti finanziari umani nella previsione dei cambiamenti degli utili.
7. Google ha aggiornato il suo API Gemini 1.5 Pro, migliorandone le prestazioni rispetto ad altri modelli di punta come GPT-4 e Claude 3 Opus.
8. La nuova funzionalità di Google Search Generative Experience ha affrontato alcuni problemi nel fornire risposte imprecise o inappropriate.