It’s one of the world’s worst-kept secrets that large language models give blatantly false answers to queries and do so with a confidence that’s indistinguishable from when they get things right. There are a number of reasons for this. The AI could have been trained on misinformation; the answer could require some extrapolation from facts that the LLM isn’t capable of; or some aspect of the LLM’s training might have incentivized a falsehood.

But perhaps the simplest explanation is that an LLM doesn’t recognize what constitutes a correct answer but is compelled to provide one. So it simply makes something up, a habit that has been termed confabulation.

Figuring out when an LLM is making something up would obviously have tremendous value, given how quickly people have started relying on them for everything from college essays to job applications. Now, researchers from the University of Oxford say they’ve found a relatively simple way to determine when LLMs appear to be confabulating that works with all popular models and across a broad range of subjects. And, in doing so, they develop evidence that most of the alternative facts LLMs provide are a product of confabulation.

Catching confabulation

The new research is strictly about confabulations, and not instances such as training on false inputs. As the Oxford team defines them in their paper describing the work, confabulations are where “LLMs fluently make claims that are both wrong and arbitrary—by which we mean that the answer is sensitive to irrelevant details such as random seed.”

The reasoning behind their work is actually quite simple. LLMs aren’t trained for accuracy; they’re simply trained on massive quantities of text and learn to produce human-sounding phrasing through that. If enough text examples in its training consistently present something as a fact, then the LLM is likely to present it as a fact. But if the examples in its training are few, or inconsistent in their facts, then the LLMs synthesize a plausible-sounding answer that is likely incorrect.

But the LLM could also run into a similar situation when it has multiple options for phrasing the right answer. To use an example from the researchers’ paper, “Paris,” “It’s in Paris,” and “France’s capital, Paris” are all valid answers to “Where’s the Eiffel Tower?” So, statistical uncertainty, termed entropy in this context, can arise either when the LLM isn’t certain about how to phrase the right answer or when it can’t identify the right answer.

This means it’s not a great idea to simply force the LLM to return “I don’t know” when confronted with several roughly equivalent answers. We’d probably block a lot of correct answers by doing so.

So instead, the researchers focus on what they call semantic entropy. This evaluates all the statistically likely answers evaluated by the LLM and determines how many of them are semantically equivalent. If a large number all have the same meaning, then the LLM is likely uncertain about phrasing but has the right answer. If not, then it is presumably in a situation where it would be prone to confabulation and should be prevented from doing so.

https://arstechnica.com/?p=2032628

Modelli linguistici di grandi dimensioni multilingue per le telecomunicazioni

Nell’era delle applicazioni crescenti dell’intelligenza artificiale (AI) e in attesa dell’arrivo dell’intelligenza artificiale generale (AGI), quella che dovrebbe essere in grado di ragionare come noi umani, il settore delle telecomunicazioni propone nuove strade per sviluppare applicazioni sempre più funzionali ad aumentare i livelli di competitività delle imprese di settore sui mercati globali.

La Global Telco AI Alliance (GTAA), di cui fanno parte Ingtel, e&, Deutsche Telekom, SK Telecom e SoftBank Corp., ha annunciato la nascita di una joint venture, con dentro tutti i membri dell’Alleanza, che avrà il compito di sviluppare e lanciare innovativi modelli linguistici di grandi dimensioni multilingue (LLM) specificatamente adattati al comparto delle telecomunicazioni.

Gli obiettivi

L’obiettivo generale è arrivare ad una soluzione tecnologica che possa aiutare le società di telecomunicazioni a migliorare le interazioni con i clienti, tramite un’efficace assistenza digitale e altre applicazioni di intelligenza artificiale.

L’Alleanza stima che con questo nuovo modello linguistico di grandi dimensioni multilingue sarebbe possibile raggiungere una base di oltre 1,3 miliardi clienti in 50 paesi.

I vantaggi secondo la GTAA

Gli LLM per le telecomunicazioni potrebbero trovare applicazione immediatamente a livello di infrastrutture e contact center, migliorando l’esperienza cliente e le performance operative in tempo reale, gestendo in automatico le attività post chiamata, con significativi risultati nell’ottimizzazione dei flussi di lavoro.

Poco meno di un anno fa, la coreana SK Telecom membro della GTAA ha annunciato l’investimento di 100 milion di dollari in Anthropic, la startup AI fondata dall’ex leader di OpenAI, proprio per lo sviluppo congiunto di un modello linguistico multilingue dedicato alle aziende di telecomunicazioni globali.

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Avevamo bisogno dell’ennesimo clone di Twitter-X? Forse no. Dopo l’esperienza di Threads, che se non fosse per la base utenti di Instagram probabilmente conterebbe solo una piccola frazione degli iscritti che attualmente annovera, il mondo ha mostrato una certa riluttanza nell’usare le stesse metriche viste altrove. Come rinnovare flussi e processi che è difficile rivoluzionare quando il business principale è composto da utenti che postano idee, testi, foto e video? Semplice: con l’intelligenza artificiale generativa.

Ed è qui che arriva Butterflies, novizio social lanciato da qualche giorno su Android e iOS. Una volta iscritti, il feed è lo stesso di X e Threads ma con un bella differenza: agli esseri umani viene richiesto solo di registrarsi alla piattaforma, perché tutto quello che viene dopo è gestito direttamente dall’AI. È infatti il proprio alter ego digitale a postare testi e foto, a rispondere con commenti ai contenuti degli altri, insomma a governare la sua essenza fatta di bit.

Gli umani sono spettatori su Butterflies

Ma il lato interessante del social arriva anche prima di accedere alla home. Diamo un nome al nostro account principale, che può creare quante “farfalle” vuole, e poi nominiamo la prima di queste, ossia il profilo che sarà presente sul social. Qualche indicazione (prompt) di testo per far generare una foto profilo, da cambiare se si vuole, e ancora delle istruzioni per caratterizzare il personaggio. In tal modo, la farfalla posterà in maniera coerente. Un esempio: se diciamo che è un amante della musica difficilmente prenderà a scrivere o commentare discorsi di politica o di altro tipo. Ogni avatar può avere diverse peculiarità, in quel modo assumerà contorni differenti occupandosi di varie tematiche.

E noi? Non facciamo assolutamente niente, se non quello che ci riesce meglio: scrollare. Leggiamo i contenuti, che sono tutti postati dall’AI, così non c’è rischio di confondersi perché qui di umano non c’è nulla. Ragazze e ragazzi di bell’aspetto, tramonti in riva al mare, stanze con computer e chitarre. Una volta che si comprende la rarefazione del momento, la sua assoluta irrealtà, è come trovarsi dentro un MMORPG, un “Massively Multiplayer Online Role-Playing Game“, un videogame insomma, dove fingere di essere qualcuno che in verità non siamo. Proprio come sui social tradizionali.

Chi c’è dietro

Butterflies è stata fondata da Vu Tran, ex direttore tecnico di Snap. Vu ha avuto l’idea del social dopo aver notato la mancanza di prodotti di intelligenza artificiale interessanti per i consumatori al di fuori dei chatbot di GenAI. Sebbene aziende come Meta e Snap abbiano introdotto chatbot AI nelle loro app, non offrono molte funzionalità oltre allo scambio di testi. Al sito Techcrunch, Vu Tran dice di aver avviato Butterflies per portare più creatività nelle relazioni degli esseri umani con l’intelligenza artificiale. Esperimento interessante, molto più vicino al concetto di metaverso di quanto profuso finora dalle big tech.

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On Sunday, Runway announced a new AI video synthesis model called Gen-3 Alpha that’s still under development, but it appears to create video of similar quality to OpenAI’s Sora, which debuted earlier this year (and has also not yet been released). It can generate novel, high-definition video from text prompts that range from realistic humans to surrealistic monsters stomping the countryside.

Unlike Runway’s previous best model from June 2023, which could only create two-second-long clips, Gen-3 Alpha can reportedly create 10-second-long video segments of people, places, and things that have a consistency and coherency that easily surpasses Gen-2. If 10 seconds sounds short compared to Sora’s full minute of video, consider that the company is working with a shoestring budget of compute compared to more lavishly funded OpenAI—and actually has a history of shipping video generation capability to commercial users.

Gen-3 Alpha does not generate audio to accompany the video clips, and it’s highly likely that temporally coherent generations (those that keep a character consistent over time) are dependent on similar high-quality training material. But Runway’s improvement in visual fidelity over the past year is difficult to ignore.

AI video heats up

It’s been a busy couple of weeks for AI video synthesis in the AI research community, including the launch of the Chinese model Kling, created by Beijing-based Kuaishou Technology (sometimes called “Kwai”). Kling can generate two minutes of 1080p HD video at 30 frames per second with a level of detail and coherency that reportedly matches Sora.

Gen-3 Alpha prompt: “Subtle reflections of a woman on the window of a train moving at hyper-speed in a Japanese city.”

Not long after Kling debuted, people on social media began creating surreal AI videos using Luma AI’s Luma Dream Machine. These videos were novel and weird but generally lacked coherency; we tested out Dream Machine and were not impressed by anything we saw.

Meanwhile, one of the original text-to-video pioneers, New York City-based Runway—founded in 2018—recently found itself the butt of memes that showed its Gen-2 tech falling out of favor compared to newer video synthesis models. That may have spurred the announcement of Gen-3 Alpha.

Gen-3 Alpha prompt: “An astronaut running through an alley in Rio de Janeiro.”

Generating realistic humans has always been tricky for video synthesis models, so Runway specifically shows off Gen-3 Alpha’s ability to create what its developers call “expressive” human characters with a range of actions, gestures, and emotions. However, the company’s provided examples weren’t particularly expressive—mostly people just slowly staring and blinking—but they do look realistic.

Provided human examples include generated videos of a woman on a train, an astronaut running through a street, a man with his face lit by the glow of a TV set, a woman driving a car, and a woman running, among others.

Gen-3 Alpha prompt: “A close-up shot of a young woman driving a car, looking thoughtful, blurred green forest visible through the rainy car window.”

The generated demo videos also include more surreal video synthesis examples, including a giant creature walking in a rundown city, a man made of rocks walking in a forest, and the giant cotton candy monster seen below, which is probably the best video on the entire page.

Gen-3 Alpha prompt: “A giant humanoid, made of fluffy blue cotton candy, stomping on the ground, and roaring to the sky, clear blue sky behind them.”

Gen-3 will power various Runway AI editing tools (one of the company’s most notable claims to fame), including Multi Motion Brush, Advanced Camera Controls, and Director Mode. It can create videos from text or image prompts.

Runway says that Gen-3 Alpha is the first in a series of models trained on a new infrastructure designed for large-scale multimodal training, taking a step toward the development of what it calls “General World Models,” which are hypothetical AI systems that build internal representations of environments and use them to simulate future events within those environments.

https://arstechnica.com/?p=2032130

For the vast majority of compatible PCs, Microsoft’s Windows 11 24H2 update still isn’t officially available as anything other than a preview (a revised version of the update is available to Windows Insiders again after briefly being pulled early last week). But Microsoft and most of the other big PC companies are releasing their first wave of Copilot+ PCs with Snapdragon X-series chips in them today, and those PCs are all shipping with the 24H2 update already installed.

For now, this means a bifurcated Windows 11 install base: one (the vast majority) that’s still mostly on version 23H2 and one (a tiny, Arm-powered minority) that’s running 24H2.

Although Microsoft hasn’t been specific about its release plans for Windows 11 24H2 to the wider user base, most PCs should still start getting the update later this fall. The Copilot+ parts won’t run on those current PCs, but they’ll still get new features and benefit from Microsoft’s work on the operating system’s underpinnings.

The wider 24H2 update rollout will also likely enable the Copilot+ PC features on Intel and AMD PCs that meet the hardware requirements. That hardware will supposedly be available starting in July—at least, if AMD can hit its planned ship date for Ryzen AI chips—but neither Intel nor AMD seems to know exactly when the Copilot+ features will be enabled in software. Right now, the x86 version of Windows doesn’t even have hidden Copilot+ features that can be enabled with the right settings; they only seem to be included at all in the Arm version of the update.

Unfortunately for Microsoft, the Copilot+ PC program (and, to a lesser extent, the 24H2 update) has become mostly synonymous with the Recall screen recording feature. Microsoft revealed this feature to the public without first sending it through its normal Windows Insider testing program. As soon as security researchers and testers were able to dig into it, they immediately found security holes and privacy risks that could expose a user’s entire Recall database plus detailed screenshots of all their activity to anyone with access to the PC.

Microsoft initially announced that it would release a preview of Recall as scheduled on June 18 with additional security and privacy measures in place. Microsoft would also make the feature off-by-default instead of on-by-default. Shortly after that, the company delayed Recall altogether and committed to testing it publicly in Windows Insider builds like any other Windows feature. Microsoft says that Recall will return, at least to Copilot+ PCs, at some point “in the coming weeks.”

Aside from the Copilot+ generative AI features, which require extra RAM and storage and a PC with a sufficiently fast neural processing unit (NPU), the main Windows 11 system requirements aren’t changing for the 24H2 update. However, there are older unsupported PCs that could run previous Windows 11 versions that will no longer be able to boot 24H2 since it requires a slightly newer CPU to boot.

https://arstechnica.com/?p=2032110

Japanese telecommunications giant SoftBank recently announced that it has been developing “emotion-canceling” technology powered by AI that will alter the voices of angry customers to sound calmer during phone calls with customer service representatives. The project aims to reduce the psychological burden on operators suffering from harassment and has been in development for three years. Softbank plans to launch it by March 2026, but the idea is receiving mixed reactions online.

According to a report from the Japanese news site The Asahi Shimbun, SoftBank’s project relies on an AI model to alter the tone and pitch of a customer’s voice in real-time during a phone call. SoftBank’s developers, led by employee Toshiyuki Nakatani, trained the system using a dataset of over 10,000 voice samples, which were performed by 10 Japanese actors expressing more than 100 phrases with various emotions, including yelling and accusatory tones.

Voice cloning and synthesis technology has made massive strides in the past three years. We’ve previously covered technology from Microsoft that can clone a voice with a three-second audio sample and audio-processing technology from Adobe that cleans up audio by re-synthesizing a person’s voice, so SoftBank’s technology is well within the realm of plausibility.

By analyzing the voice samples, SoftBank’s AI model has reportedly learned to recognize and modify the vocal characteristics associated with anger and hostility. When a customer speaks to a call center operator, the model processes the incoming audio and adjusts the pitch and inflection of the customer’s voice to make it sound calmer and less threatening.

For example, a high-pitched, resonant voice may be lowered in tone, while a deep male voice may be raised to a higher pitch. The technology reportedly does not alter the content or wording of the customer’s speech, and it retains a slight element of audible anger to ensure that the operator can still gauge the customer’s emotional state. The AI model also monitors the length and content of the conversation, sending a warning message if it determines that the interaction is too long or abusive.

The tech has been developed through SoftBank’s in-house program called “SoftBank Innoventure” in conjunction with The Institute for AI and Beyond, which is a joint AI research institute established by The University of Tokyo.

Harassment a persistent problem

According to SoftBank, Japan’s service sector is grappling with the issue of “kasu-hara,” or customer harassment, where workers face aggressive behavior or unreasonable requests from customers. In response, the Japanese government and businesses are reportedly exploring ways to protect employees from the abuse.

The problem isn’t unique to Japan. In a Reddit thread on Softbank’s AI plans, call center operators from other regions related many stories about the stress of dealing with customer harassment. “I’ve worked in a call center for a long time. People need to realize that screaming at call center agents will get you nowhere,” wrote one person.

A 2021 ProPublica report tells horror stories from call center operators who are trained not to hang up no matter how abusive or emotionally degrading a call gets. The publication quoted Skype customer service contractor Christine Stewart as saying, “One person called me the C-word. I’d call my supervisor. They’d say, ‘Calm them down.’ … They’d always try to push me to stay on the call and calm the customer down myself. I wasn’t getting paid enough to do that. When you have a customer sitting there and saying you’re worthless… you’re supposed to ‘de-escalate.'”

But verbally de-escalating an angry customer is difficult, according to Reddit poster BenCelotil, who wrote, “As someone who has worked in several call centers, let me just point out that there is no way faster to escalate a call than to try and calm the person down. If the angry person on the other end of the call thinks you’re just trying to placate and push them off somewhere else, they’re only getting more pissed.”

Ignoring reality using AI

Harassment of call center workers is a very real problem, but given the introduction of AI as a possible solution, some people wonder whether it’s a good idea to essentially filter emotional reality on demand through voice synthesis. Perhaps this technology is a case of treating the symptom instead of the root cause of the anger, as some social media commenters note.

“This is like the worst possible solution to the problem,” wrote one Redditor in the thread mentioned above. “Reminds me of when all the workers at Apple’s China factory started jumping out of windows due to working conditions, so the ‘solution’ was to put nets around the building.”

SoftBank expects to introduce its emotion-canceling solution within fiscal year 2025, which ends on March 31, 2026. By reducing the psychological burden on call center operators, SoftBank says it hopes to create a safer work environment that enables employees to provide even better services to customers.

Even so, ignoring customer anger could backfire in the long run when the anger is sometimes a legitimate response to poor business practices. As one Redditor wrote, “If you have so many angry customers that it is affecting the mental health of your call center operators, then maybe address the reasons you have so many irate customers instead of just pretending that they’re not angry.”

https://arstechnica.com/?p=2032137

Gli Stati Generali

Gli “Stati Generali della lotta alla pirateria tra legalità, sicurezza e intelligenza artificiale. Industrie dei contenuti, consumi culturali e comportamenti illeciti” è il titolo dell’evento, promosso da FAPAV – Federazione per la Tutela delle Industrie dei Contenuti Audiovisivi e Multimediali, che avrà luogo il 24 giugno 2024 a partire dalle ore 10:00, presso Palazzo Wedekind (Salone Angiolillo) a Piazza Colonna 366, Roma.  

Durante la conferenza verrà presentata la nuova indagine completa FAPAV/Ipsos sul fenomeno della pirateria audiovisiva e multimediale, presentata dal Presidente Ipsos Nando Pagnoncelli, con il rilascio dei dati aggiornati relativi all’incidenza e all’impatto economico dell’illegalità online in tutte le sue forme.

L’Agenda

Apriranno la conferenza i saluti dell’On. Federico Mollicone, Presidente VII Commissione Cultura, Scienza e Istruzione della Camera Dei Deputati, e di Giovanni Malagò, Presidente CONI, a cui seguirà l’introduzione di Federico Bagnoli Rossi, Presidente FAPAV.

Diverse le personalità nazionali ed internazionali, del mondo della politica, delle istituzioni, delle imprese e delle associazioni di settore che parteciperanno, tra cui: Stefano Azzi, CEO DAZN Italia, Alfredo Borgia, Direttore Affari Istituzionali Sky Italia, Gaetano Cutarelli, Colonnello t.St Nucleo Speciale Beni e Servizi Guardia di Finanza, Luigi De Laurentis, Produttore Filmauro e Presidente SSC Bari, Luigi De Siervo, AD Lega Serie A, Giovanni Di Pasquale, Direttore Generale APA, Nicola Maccanico, AD Cinecittà, Paolo Marzano, Componente Comitato Consultivo Permanente per il Diritto d’Autore (MiC) e docente LUISS, Stan McCoy, Presidente MPA EMEA, Luciana Migliavacca, Presidente UNIVIDEO, Francesco Rutelli, Presidente ANICA, Stefano Selli, Direttore Relazioni Istituzionali Italia Mediaset e Francesco Siddi, Presidente Confindustria Radio TV. 

Modera gli interventi Caterina Baldini, giornalista SKY Italia.

Le conclusioni dell’evento saranno affidate a Massimiliano Capitanio, Commissario AGCOM.

PER INFORMAZIONI

Per richiedere ulteriori approfondimenti o dettagli sull’evento e i suoi partecipanti inviare una email a info@fapav.it.

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Condizione che si verifica quando il tessuto muscolare del cuore risulta danneggiato e sovraffaticato – non di rado, come conseguenza di ipertensione, aterosclerosi, aritmie oppure malattie delle valvole cardiache – lo scompenso cardiaco è al centro di un nuovo studio dell’Università di Dundee, focalizzato sull’intelligenza artificiale per predire il rischio di scompenso cardiaco. Gli esiti della ricerca, che schiude la strada all’impiego dell’AI nella prevenzione dell’insufficienza cardiaca, sono visibili sulla rivista ESC Heart Failure.

La notizia rimanda a quella, altrettanto recente, relativa agli Stati Uniti; la Food and Drug Administration (FDA) ha approvato il primo stetoscopio dotato di intelligenza artificiale in grado di individuare i segnali di scompenso cardiaco anche nel corso di semplici visite di routine (è bene ricordare che, dopo i 65 anni, l’insufficienza cardiaca rappresenta la prima ragione di ricovero ospedaliero). Il dispositivo è stato sviluppato dagli esperti della Mayo Clinic, e dell’azienda Eko Health (che lo dettaglia in una nota). Senza dimenticare la ricerca pubblicata su Nature Medicine, coordinata dal National Defense Medical Center di Taipei (Taiwan), che grazie all’intelligenza artificiale applicata all’Ecg ha identificato – ed è la prima volta – una serie di pazienti ospedalizzati ma ad elevato pericolo di mortalità.

AI che “legge” l’elettrocardiogramma

Tornando nel Regno Unito, nell’ambito della studio i ricercatori hanno fatto leva sull’intelligenza artificiale per analizzare le immagini del cuore acquisite nella biobanca Scottish Health Research Register (Share), riuscendo a individuare, mediante cartelle cliniche elettroniche e scansioni ecocardiografiche, i pazienti con insufficienza cardiaca. Inoltre, i ricercatori hanno testato l’intelligenza artificiale, approfondendo la sua capacità di individuare irregolarità che potrebbero incrementare il pericolo di scompenso cardiaco.

Dallo studio è emerso che le scansioni cardiache migliorate da software di AI e Machine Learning forniscono, rispetto alle scansioni canoniche, una quantità più rilevante di misurazioni circoscritte sulla struttura e sulla funzione cardiaca. Informazioni particolarmente utili per riuscire a diagnosticare l’insufficienza cardiaca in maniera più efficiente e su una scala più vasta, come illustra Chim Lang, coordinatore della ricerca (“L’intelligenza artificiale potrebbe migliorare l’efficienza e la rapidità nella selezione dei pazienti per studi clinici e, al contempo, ottimizzare la sorveglianza dell’insufficienza cardiaca e la diagnosi precoce nei sistemi ospedalieri”).

Trattamenti ad hoc in base alla diagnosi

Lo scompenso cardiaco non è sempre uguale. E probabilmente, nel futuro i soggetti con insufficienza cardiaca potranno contare, attraverso il proprio cardiologo, su una serie di algoritmi che – in base al singolo caso – , riusciranno a tratteggiare il percorso da applicare e le prospettive attese. Partendo, appunto, dalle condizioni che hanno dato il là al quadro complessivo. Trattamenti ad hoc in base alla diagnosi attesa dal paziente: a definire questa realtà è uno studio condotto da un team di esperti dell’University College di Londra e pubblicato su Lancet Digital Health.

Coordinata dal professor Amitava Banerjee, la ricerca ha esaminato informazioni su oltre 300mila persone – over30 – che hanno ricevuto, in vent’anni di osservazione, la diagnosi per cui il cuore non è in grado di pompare sangue in quantità sufficiente da appagare le esigenze dell’organismo. Ebbene, grazie a specifici algoritmi di intelligenza artificiale, gli studiosi hanno approntato cinque “identikit” per analizzare le più rilevanti cause dell’insufficienza cardiaca. Forti dei risultati e dei dati acquisiti, i ricercatori londinesi hanno quindi messo a punto un’app capace di determinare il sottotipo di una persona con scompenso cardiaco. Per poi sviluppare percorso di cura e di relazione medico-paziente su misura.

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“EngGPT è una Private AI, perché può essere specializzato sui dati selezionati del cliente, dati che vengono tenuti privati dalle aziende stesse, senza far conoscere a terzi il proprio know-how”. Così ha spiegato in questa videointervista a Key4biz Fabio Momola, Executive Vice President Engineering e CEO di Atlantic Technologies, il Large Language Model realizzato da Engineering.

Il valore aggiunto di EngGPT, il Large Language Model di Engineering

EngGPT possiede capacità multimodali, spiega il gruppo, in un’architettura composta da diversi moduli di AI, può svolgere un’enorme mole di task diversi fra cui: generazione di contenuti testuali, analisi dei dati attraverso il linguaggio naturale, data quality, assistenza clienti, analisi delle immagini e tanti altri ancora, il tutto in ottica di fornire una soluzione di Generative AI potente, versatile e personalizzabile.

La videointervista

Fabio Momola nel resto della videointervista ha spiegato:

• Come l’AI sta cambiando il mondo del business
• Quali i vantaggi dell’AI generativa ai processi produttivi e alla customer journey
• e l’impatto dell’AI sul settore pubblico

Guarda la videointervista

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C’è un volto nuovo e artificiale nelle elezioni generali del Regno Unito: si tratta di AI Steve, un bot che di fatto rappresenta l’alter ego di un candidato in carne ed ossa, Steve Endacott.

Steve Endacott, l’uomo dietro l’intelligenza artificiale (AI), è un imprenditore del sud dell’Inghilterra che vuole che il suo avatar sia presente alla Camera dei Comuni come deputato per il collegio elettorale del Brighton Pavillion.

“Sto creando il mio partito dopo essere rimasto deluso da quanto gli altri siano fuori contatto con la popolazione del Regno Unito”, ha detto Endacott in un post su LinkedIn.

Una community di creatori di nuove politiche

Sul sito web dedicato alla campagna di AI Steve, viene chiesto agli utenti se desiderano unirsi a un team di “creatori” che lo aiuteranno a creare nuove politiche. I potenziali elettori lo fanno facendo clic sull’opzione “Parla con AI Steve”, quindi compilando le informazioni personali prima di interagire con il bot.

I sostenitori possono anche diventare validatori, dove Steve chiede loro di “dedicare solo pochi minuti alla settimana” per “agire come meccanismo di controllo per fermare le politiche stupide” assegnando a ciascun suggerimento politico un punteggio da uno a dieci.

“Non devi sapere nulla di intelligenza artificiale poiché tutto ciò che fai è premere un pulsante per parlare con il personaggio”, ha detto Endacott in una nota.

“Ci aspettiamo di attrarre un pubblico più ampio che non vuole parlare con l’intelligenza artificiale attraverso la qualità delle nostre politiche”.

Adottate politiche con il 50% di sostegno

Steve AI afferma che nella sua piattaforma verranno adottate solo le politiche con più del 50% di sostegno, si legge nel sito web.

“AI Steve è stato creato per garantire che la gente di Brighton e Hove avesse accesso 24 ore su 24, 7 giorni su 7, per esprimere opinioni e creare politiche“, si legge nel suo sito web.

Se Endacott verrà eletto, parteciperà “fisicamente” al Parlamento, dove voterà le politiche in base al feedback diretto ricevuto dalla sua piattaforma di intelligenza artificiale.

Endacott si descrive come un uomo con un background della classe operaia che “comprende il valore del denaro… e apprezza molto che il successo delle sue imprese imprenditoriali lo abbia reso relativamente ricco”.

È anche “profondamente preoccupato” per l’ambiente.

Neural Voice sta potenziando l’AI di Steve

Neural Voice, una società di intelligenza artificiale di cui Endacott è il presidente, sta potenziando l’intelligenza artificiale di Steve. Endacott si è candidato per i conservatori nel 2022 da Rochdale e ha ricevuto 487 voti.

Secondo il sito web della commissione elettorale, i potenziali candidati devono avere almeno 18 anni ed essere cittadini britannici o irlandesi per candidarsi alle elezioni generali parlamentari del Regno Unito.

Il Regno Unito ha una storia di personaggi satirici durante i cicli elettorali. Lord Buckethead ha partecipato a quattro elezioni britanniche dal 1987 come cattivo intergalattico. Un altro cattivo spaziale, il conte Binface, si è candidato alle elezioni del sindaco del 2024.

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