Intelligenza Artificiale sempre al centro dell’attività di vigilanza del Garante Privacy, non nuovo a provvedimenti anche sanzionatori nei confronti dei big del settore come nel recente caso di Open AI, multata per 15 milioni di euro, in primo luogo per mancato rispetto delle norme sul diritto alla riservatezza nell’uso di dati per l’addestramento del software.

E non poteva mancare, quindi, un occhio di riguardo nei confronti di DeepSeek, il fenomeno AI cinese che ha prepotentemente occupato la scena globale sconvolgendo in poche ore le prospettive future delle grandi big tech americane.  

DeepSeek, un fenomeno da esaminare subito

Un fenomeno, DeepSeek, che il nostro Garante fa bene ad esaminare subito, perché il suo impatto anche sul mercato italiano rischia di essere dirompente e molto veloce.

Meglio prevenire che combattere, dice l’antico spot pubblicitario, che ben si adatta anche all’AI made in China. Perché a differenza di Open AI c’è appunto l’ulteriore preoccupazione del Garante per una tecnologia cinese, quindi potenzialmente persino più invasiva di quella made in Usa.

Insomma, c’è di che preoccuparsi. Tanto più che nella Privacy policy pubblicata sul sito di DeepSeek c’è scritto nero su bianco che i dati raccolti vengono conservati “su server sicuri” in Cina.  Quindi, uno dei quesiti avanzati dal Garante ha già una risposta: sì, i dati sono conservati in Cina.

Ma cosa ci farebbero con i dati di milioni di italiani conservati in Cina?

Come sarebbero utilizzati e da chi?

La Privacy policy sul sito di DeepSeek. Basterà?

Basterà questa rassicurazione?

E basterà la rassicurazione sui minori di 14 anni?

DeepSeek è in linea con il GDPR?

Vedremo cosa deciderà il Garante Privacy, che ha concesso 20 giorni di tempo a DeepSeek per dare le opportune informazioni.

La nota del Garante privacy: DeepSeek è in linea con il GDPR?

Il Garante per la protezione dei dati personali ha inviato una richiesta di informazioni a Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence e a Beijing DeepSeek Artificial Intelligence, le società che forniscono il servizio di chatbot DeepSeek, sia su piattaforma web che su App.

L’Autorità, considerato l’eventuale alto rischio per i dati di milioni di persone in Italia, ha chiesto alle due società e alle loro affiliate di confermare quali siano i dati personali raccolti, da quali fonti, per quali finalità, quale sia la base giuridica del trattamento, e se siano conservati su server collocati in Cina.

Il Garante, inoltre, ha chiesto alle società che tipo di informazioni vengano utilizzate per addestrare il sistema di intelligenza artificiale e, nel caso in cui i dati personali siano raccolti attraverso attività di web scraping, di chiarire come gli utenti iscritti e quelli non iscritti al servizio siano stati o vengano informati sul trattamento dei loro dati.

Entro 20 giorni le società dovranno fornire all’Autorità le informazioni richieste.

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Identità digitale e interoperabilità dei sistemi informativi al centro dell’ultima bozza in circolazione in questi giorni in materia di Semplificazione, aggiornamento e riassetto del Codice dell’amministrazione digitale, il cosiddetto CAD, in altre parole la Bibbia della digitalizzazione della PA nel nostro Paese. L’aggiornamento è contenuto in una bozza di emendamento al decreto Milleproroghe.

La delega al Governo ha lo scopo di produrre un testo unico dell’innovazione tecnologica, il tutto a costo zero.

La legge delega al Governo prevede di affidare al Governo il compito di aggiornare la disciplina dei mezzi di identificazione elettronica e dei servizi fiduciari in coerenza con il quadro regolatorio europeo, al fine di semplificare l’accesso e la fruizione dei servizi in rete erogati dalle pubbliche amministrazioni.

In altre parole, tutti i mezzi di identificazione elettronica dei cittadini, dalla CIE allo SPID, devono adeguarsi al nuovo quadro europeo EIDAS.

In secondo luogo, l’aggiornamento della disciplina prevede di “garantire e rafforzare l’interoperabilità dei sistemi informativi e delle base di dati delle pubbliche amministrazioni e dei gestori dei servizi pubblici, attraverso la semplificazione e la razionalizzazione delle procedure per l’accesso e la disponibilità dei dati tramite i servizi della piattaforma digitale nazionale dati nonché per la generazione e conservazione dei documenti”.

Dalla bozza sono stati invece cancellati i riferimenti all’integrazione del domicilio digitale all’identità digitale e la raccomandazione sulla decertificazione amministrativa, nonché la voce che riguarda il finanziamento di queste misure. Anche perché l’attuazione della disposizione, si legge nella bozza, non comporta nuovi o maggiori oneri a carico della finanza pubblica.

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Ha 11 seggi nel sindacato dei magistrati. Le correnti di sinistra 15, ma sono divise

La riforma sulla separazione delle carriere tra magistrati e pubblici ministeri, oggetto di un disegno di legge approvato in prima lettura alla Camera lo scorso 16 gennaio 2025, ha avuto un impatto significativo sul clima delle elezioni interne all’Associazione Nazionale Magistrati (Anm) per decidere la composizione del nuovo Comitato Direttivo Centrale. Il dibattito acceso degli ultimi giorni ha infatti alimentato una grande partecipazione da parte di magistrati nella consultazione del 26-27-28 gennaio: il numero totale di elettori è stato di 8.404, con una partecipazione finale di 6.855 votanti. L’affluenza complessiva si è attestata al 81,57%. Il totale degli elettori che non hanno votato è stato di 1.549. Rispetto alle elezioni del 2020, sono stati espressi 758 voti in più, indicando un forte coinvolgimento nella rappresentanza del sindacato delle toghe. I voti nulli in questa consultazione sono stati 19, mentre le schede bianche 25.

Elezioni Anm, i voti delle cinque correnti

Nelle elezioni interne all’Associazione Nazionale Magistrati (Anm), sono stati distribuiti 36 seggi tra le diverse correnti politiche. La corrente Magistratura Indipendente ha conquistato il maggior numero di seggi, con 11 su un totale di 36, grazie ai 2.065 voti (30,1%) ricevuti. Seguono a distanza la corrente Area Democratica per la Giustizia, che ottiene 9 seggi con 1.803 voti (26,3%), e Unità per la Costituzione, che conquista 8 seggi con 1.560 voti (22,8%).

Magistratura Democratica si è fermata a 6 seggi, con 1.081 voti (15,8%), mentre Articolo Centouno, pur raccogliendo 304 voti (4,4%), è riuscita a ottenere 2 seggi. I seggi con i resti sono assegnati quando il quoziente elettorale non è sufficiente a garantire un seggio completo a una lista, ma i voti residui consentono di attribuire seggi aggiuntivi. In totale, 33 seggi sono stati attribuiti in base ai voti diretti, mentre 3 seggi sono stati assegnati grazie ai resti.

Elezioni Anm, vince la destra di Magistratura Indipendente

La lista di Magistratura Indipendente, espressione di destra, ha ottenuto il maggior numero di preferenze per il Comitato Direttivo Centrale dell’Anm, con Giuseppe Tango al primo posto con 688 preferenze (il giudice del lavoro di Palermo è stato il più votato), seguito da Antonio D’Amato con 652 voti e Chiara Salvatori con 569 voti. Già vincitrice della maggioranza relativa al Consiglio Superiore della Magistratura (Csm), l’organo di autogoverno della magistratura italiana, Magistratura Indipendente ha confermato il suo predominio, totalizzando 2085 voti e 11 eletti, un netto incremento rispetto ai 1648 voti ottenuti nel 2020.

Elezioni Anm: la frammentazione delle liste di sinistra

Area Democratica per la Giustizia, corrente di centrosinistra, ha ottenuto un buon risultato, con i più votati Rocco Gustavo Maruotti (514 voti) e Paola Cervo (464 voti). Sebbene non sia riuscita a insidiare la leadership di Magistratura Indipendente, questa performance conferma la solidità della componente progressista all’interno dell’Anm. Dall’altro lato, Magistratura Democratica, la corrente di sinistra, le cosiddette “toghe rosse”, ha visto l’affermazione tra gli altri di Sergio Rossetti (268 voti) e Stefano Celli (251 voti).

Complessivamente, Area Democratica per la Giustizia e Magistratura Democratica hanno ottenuto insieme 2884 voti e 15 seggi (42,1%), un risultato che, se uniti come nel 2020, avrebbe potuto dare loro la maggioranza. Tuttavia, la scelta di Magistratura Democratica di correre separatamente per queste elezioni rende alquanto improbabile la possibilità di una futura unità strutturale.

Elezioni Anm, il caso degli anticorrentisti e dei moderati

Unità per la Costituzione, corrente moderata della magistratura, ha ottenuto un risultato importante, piazzandosi come terza forza numerica con 8 seggi, un traguardo significativo in un contesto elettorale frammentato. Marcello De Chiara, con 414 voti, ha ricevuto il maggior numero di preferenze, seguito da Monica Mastrandrea con 385 voti. Questo risultato dimostra la solidità della componente centrista, che, pur rimanendo dietro alle correnti più largamente rappresentate, porta una voce rilevante all’interno del Comitato Direttivo Centrale.

D’altro canto, gli “anticorrentisti” di Articolo 101, pur raccogliendo un numero di voti inferiore, sono riusciti a ottenere due seggi: uno grazie ai 160 voti di Andrea Reale e l’altro grazie al sistema dei resti. Sebbene il loro impatto sia minore rispetto ad altre forze politiche, il loro risultato contribuisce a dare maggiore pluralità al panorama associativo.

Che cos’è Associazione Nazionale Magistrati

L’Associazione Nazionale Magistrati (Anm) è un’organizzazione che rappresenta i magistrati italiani, fondata nel 1909. Oggi, conta 9149 membri (94,7%) su un totale di 9657 magistrati iscritti nel ruolo organico. L’Anm ha come missione principale la difesa dell’indipendenza e del prestigio della magistratura, elementi fondamentali per il buon funzionamento del sistema giudiziario.

Inoltre, l’Associazione è un attore attivo nel dibattito pubblico, dal momento che partecipa attivamente alla discussione su riforme necessarie per migliorare il servizio della giustizia in Italia. Dato il forte impegno del governo Meloni per riformare la giustizia, introducendo la separazione delle carriere tra magistrati e pubblici ministeri, è facile comprendere l’importanza dei risultati di questa consultazione per il futuro.C

Che cos’è il Comitato Direttivo Centrale dell’Anm

Il Comitato Direttivo Centrale dell’ANM è l’organo esecutivo che coordina l’azione dell’Associazione, operando in conformità con le decisioni prese dall’Assemblea Generale. Composto da 36 membri, viene eletto ogni quattro anni tramite un sistema di voto proporzionale, con suffragio diretto, libero e segreto. I membri del Comitato sono incaricati di definire le linee guida dell’ANM e di attuare le scelte operative dell’Assemblea.

All’interno del Comitato Direttivo Centrale, viene eletta la Giunta Esecutiva Centrale, composta da dieci membri, tra cui il Presidente, il Vice Presidente, il Segretario Generale, il Vice Segretario Generale e il Direttore della rivista “La Magistratura”. La Giunta si occupa di gestire e coordinare le attività quotidiane dell’ANM, assicurando il corretto svolgimento delle sue funzioni. La prima riunione dell’Assemblea è stata fissata per il prossimo 8 febbraio. Al momento, è difficile prevedere chi sarà il nuovo presidente.

Ultimo Aggiornamento 28 gennaio 2025
Fonte: Associazione Nazionale Magistrati

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La Marina degli Stati Uniti ha ufficialmente vietato l’uso dell’AI DeepSeek, sviluppata in Cina, citando preoccupazioni legate alla sicurezza e all’etica. L’ordine, diffuso via email a tutto il personale, sottolinea che il modello AI non deve essere utilizzato né per compiti lavorativi né per uso personale.

La decisione arriva dopo il lancio di DeepSeek R1, un modello AI avanzato che si è rapidamente affermato come concorrente di OpenAI e ha scalato le classifiche dell’App Store di Apple, superando ChatGPT.

L’ascesa di DeepSeek ha avuto ripercussioni sui mercati finanziari, causando un crollo del 17% delle azioni di Nvidia e Broadcom, con una perdita complessiva di 800 miliardi di dollari in capitalizzazione. Il motivo principale del calo è il timore che i nuovi modelli AI cinesi possano richiedere infrastrutture meno costose, minacciando la posizione dominante delle aziende americane nel settore dell’hardware AI.

Il presidente Donald Trump ha definito DeepSeek una ‘chiamata di allarme’ per la tecnologia statunitense, evidenziando la necessità di proteggere l’industria AI americana. Nel frattempo, il governo ha annunciato Stargate, una partnership tra OpenAI, Oracle e SoftBank per investire miliardi di dollari in infrastrutture AI negli Stati Uniti. Anche Meta ha reagito, creando quattro ‘war room’ dedicate a DeepSeek per analizzarne le implicazioni strategiche.

La restrizione imposta dalla Marina si inserisce in un contesto di crescente competizione tecnologica tra Stati Uniti e Cina, spesso definita una vera e propria ‘guerra dell’AI’. Gli esperti avvertono che lo sviluppo rapido di modelli AI avanzati da parte della Cina potrebbe ridurre il vantaggio competitivo degli Stati Uniti, rendendo necessarie nuove strategie di regolamentazione e investimento nel settore.

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OpenAI lancia ChatGPT-Gov per le agenzie governative degli Stati Uniti

OpenAI ha annunciato il lancio di ChatGPT-Gov, una piattaforma pensata per le agenzie governative statunitensi che si distingue per la sua elevata sicurezza e l’operatività in ambienti cloud dedicati.

ChatGPT-Gov rappresenta un’evoluzione di ChatGPT Enterprise, consentendo l’elaborazione di informazioni sensibili e non pubbliche in infrastrutture protette, come il cloud Microsoft Azure commerciale o comunitario per enti governativi.

Nel 2024, oltre 90.000 dipendenti pubblici hanno generato più di 18 milioni di richieste utilizzando l’AI per attività come la traduzione di documenti, la redazione di politiche, lo sviluppo di codice e applicazioni.

Nonostante l’innovazione, l’utilizzo dell’AI in ambito governativo ha sollevato preoccupazioni su privacy e discriminazioni, con casi di arresti ingiustificati e critiche legate all’uso di algoritmi nel sistema giudiziario. OpenAI ha dichiarato di riconoscere le complessità legate all’uso governativo dell’AI e ha assicurato che ChatGPT-Gov rispetterà le politiche di utilizzo previste.

La piattaforma sta attualmente affrontando il processo di accreditamento FedRAMP, necessario per l’uso su dati sensibili. Secondo OpenAI, i settori che beneficeranno maggiormente di ChatGPT-Gov includono difesa, sanità e forze dell’ordine.

L’intento è rendere il governo statunitense più efficiente, con un focus strategico sull’affermazione del Paese come leader globale nel campo dell’AI. Tuttavia, l’iniziativa non è esente da critiche, inclusi timori sul possibile allineamento di OpenAI con l’amministrazione Trump per limitare regolamentazioni.

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La tempesta DeepSeek che si è abbattuta sui mercati ha fatto disastri. In 24 ore NVIDIA ha perso una capitalizzazione di mercato di circa 593 miliardi di dollari, segnando la più grande perdita in un solo giorno nella storia di Wall Street.

Ieri le azioni di Nvidia hanno subito un calo significativo, chiudendo con una perdita del 16,9% a 118,42 dollari per azione. Questo rappresenta una diminuzione di 24,20 dollari rispetto al prezzo di chiusura precedente.

Jensen Huang, il co-fondatore e amministratore delegato dell’azienda, ha perso 20,1 miliardi di dollari. Oltre a Huang, hanno accusato perdite anche Larry Ellison di Oracle, che ha visto andare in fumo 22,6 miliardi, e Michael Dell di Dell, che ha perso 13 miliardi.

La tempesta DeepSeek

La causa principale di questo declino è stata l’emergere di DeepSeek, una startup cinese che ha recentemente lanciato un assistente AI avanzato a basso costo. Questo sviluppo ha sollevato preoccupazioni tra gli investitori riguardo alla possibile minaccia alla supremazia delle aziende statunitensi nel settore dell’intelligenza artificiale. Nonostante il calo, alcuni analisti ritengono che Nvidia rimanga un leader nel settore dei chip per l’IA.

Tuttavia, l’emergere di concorrenti come DeepSeek potrebbe influenzare le future strategie di investimento nell’infrastruttura dell’intelligenza artificiale.

Con l’effetto DeepSeek bruciati 1000 miliardi di dollari

Oltre a Nvidia, diverse altre aziende tecnologiche hanno subito perdite significative ieri. Il Nasdaq 100 è sceso di circa il 3%, mentre l’S&P 500 ha registrato una diminuzione di quasi il 2%. Le azioni di Microsoft sono diminuite di circa il 4%, Palantir ha perso il 6% e Alphabet (la società madre di Google) ha registrato un calo del 3%.

Anche aziende tecnologiche al di fuori degli Stati Uniti hanno risentito dell’impatto. In Europa, le azioni di ASML e ASM International sono crollate rispettivamente del 10,32% e del 14,32%. In Giappone, il produttore di apparecchiature per il test dei chip Advantest, fornitore di Nvidia, ha perso il 10% martedì dopo aver perso quasi il 9% lunedì. Il produttore di apparecchiature per la produzione di chip Tokyo Electron è sceso del 5,3%, mentre l’investitore di start-up tecnologiche SoftBank Group è sceso del 6%.

Queste flessioni sono attribuite alle preoccupazioni degli investitori riguardo alla competitività delle aziende occidentali nel settore dell’intelligenza artificiale, in seguito al lancio del modello AI R1 da parte di DeepSeek, che offre prestazioni comparabili a costi inferiori.

Persi quasi 1,5 trillioni di dollari

Secondo Holger Zschaepitz giornalista tedesco di Die Welt “Il crollo di DeepSeek ha cancellato quasi 1,5 trilioni di dollari di valore di mercato azionario, una cifra pari all’incirca all’intero PIL della Spagna”.

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Il GRPO e l’apprendimento per rinforzo

Nello sviluppo di DeepSeek R1, un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) che compete con OpenAI o1 nelle capacità di ragionamento, la chiave è rappresentata dall’utilizzo di Group Relative Policy Optimization (GRPO), un algoritmo di apprendimento per rinforzo (reinforcement learning), che migliora il ragionamento eliminando la necessità di una funzione di valore. 

Lo spiega bene sul suo blog Philipp Schmidt, Technical Lead presso Hugging Face, in un approfondimento tecnico sul caso mondiale di DeepSeek e il terremoto tecnologico che sta causando.

Si parte dal training di R1, che avviene in più passaggi, iniziando con un fine-tuning supervisionato (SFT) per migliorare la leggibilità, seguito da fasi di apprendimento per rinforzo (RL) focalizzate sul ragionamento, utilizzando modelli di ricompensa basati su regole e outcome. 

Sorprendentemente, R1 non impiega tecniche avanzate come MCTS (Monte Carlo Tree Search, un algoritmo di ricerca euristico utilizzato per i processi decisionali) o PRM, e il fine-tuning preliminare si rivela cruciale per la stabilità e l’efficienza dell’addestramento. Il risultato è un modello che raggiunge prestazioni elevate in compiti complessi di ragionamento.

Il GRPO migliora l’addestramento dei modelli linguistici di grandi dimensioni attraverso un approccio di apprendimento per rinforzo che ottimizza le capacità di ragionamento.

A differenza del Proximal Policy Optimization (PPO), il GRPO non si basa su un modello di funzione di valore separato, semplificando così l’addestramento e riducendo il consumo di memoria.

I vantaggi del GRPO

Il GRPO utilizza la ricompensa media di un gruppo di output come baseline. Questo approccio è più in linea con la natura dell’addestramento del modello di ricompensa, che spesso esamina più output per un singolo input. Di fatto, ottimizza meglio di altri le prestazioni.

In particolare, dopo aver generato più output per ogni prompt utilizzando la politica attuale, ogni generazione viene valutata usando una funzione di ricompensa, che potrebbe essere basata su regole o risultati.

La ricompensa media degli output generati viene usata come baseline, e il vantaggio di ciascuna soluzione all’interno del gruppo viene calcolato in relazione a questa baseline. La ricompensa viene quindi normalizzata all’interno di un gruppo.

Il GRPO incorpora direttamente il termine di divergenza KL (una misura di quanto una nuova risposta si discosti da quella precedente) nella funzione di perdita, mentre il PPO spesso lo usa come parte del segnale di ricompensa.

Il modello è in grado di risolvere problemi complessi con un maggiore tempo di riflessione per token generato, mostrando un ragionamento più approfondito.

Con il PPO si utilizza un modello separato chiamato funzione di valore per stimare quanto è “buona” o “cattiva” una scelta in un determinato momento. Questo modello è necessario per calcolare i vantaggi delle azioni.

Con il GRPO non si usa un modello di valore. Questo modello confronta le risposte all’interno di un gruppo per calcolare il vantaggio relativo, basandosi sui punteggi medi delle risposte. GRPO risulta per questo più semplice, veloce e meno costoso in termini di memoria e calcolo.

Applicazione in DeepSeek R1

DeepSeek ha utilizzato il GRPO per migliorare le capacità di ragionamento del loro modello R1. Inizialmente, hanno applicato il GRPO a completamenti di testo di ragionamento non supervisionato con modelli di ricompensa basati su regole, focalizzandosi su aspetti come formato, matematica e codice.

Ciò ha portato a un notevole incremento del punteggio su AIME 2024, dimostrando che il modello impara naturalmente a risolvere compiti con più tempo di ragionamento.

Per superare le difficoltà iniziali dell’addestramento per rinforzo, il team ha adottato un approccio multistadio. Hanno iniziato con un fine-tuning supervisionato (SFT) per migliorare la leggibilità e la coerenza del modello, per poi passare all’addestramento con GRPO. Nello stadio finale, il GRPO è stato utilizzato di nuovo per migliorare l’utilità e l’innocuità del modello.

In sintesi, il GRPO, tramite la sua peculiarità nell’usare un vantaggio basato su gruppo e l’ottimizzazione della divergenza KL, insieme a un approccio multistadio che include fine-tuning supervisionato e apprendimento per rinforzo, aiuta a migliorare significativamente le prestazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni, in particolare per le attività di ragionamento

Il GRPO ha migliorato le prestazioni di DeepSeek R1 sui compiti di ragionamento attraverso diversi meccanismi e fasi di addestramento. Ecco i punti chiave: ottimizzazione tramite GRPO, addestramento iniziale con ricompense basate su regole, addestramento Multistadio, fine-tuning supervisionato (SFT). apprendimento per rinforzo (RL) per il ragionamento e per l’utilità.

Differenze chiave rispetto al PPO

Il GRPO differisce dal PPO in quanto non utilizza una funzione di valore separata, utilizza la ricompensa media di un gruppo di output come baseline e incorpora direttamente il termine di divergenza KL nella funzione di perdita.

In sintesi, il GRPO, attraverso la sua particolare metodologia che include l’uso di baseline di gruppo, l’ottimizzazione della divergenza KL e un approccio di addestramento in più fasi, ha permesso a DeepSeek R1 di ottenere notevoli miglioramenti nelle sue prestazioni di ragionamento.

Le ricompense semplici basate su accuratezza e formattazione si sono dimostrate più efficaci di ricompense complesse

Il focus su ricompense basate su regole semplici (accuratezza e format) ha portato a risultati migliori rispetto a ricompense complesse, dimostrando un approccio più mirato e meno dispendioso.

Alla fine, la combinazione di GRPO e strategie innovative ha consentito di competere con i leader del settore, mantenendo bassi i costi.

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Cosa ne pensa Trump del terremoto DeepSeek? Il presidente Usa si è espresso ieri sul successo del rivale cinese low cost di ChatGPT, che ha mandato in panico la Silicon Valley, dicendo che si tratta di un “monito”, di un avvertimento per gli Stati Uniti.

“Spero che il lancio dell’intelligenza artificiale DeepSeek da parte di una società cinese sia un avvertimento, un monito per i nostri industriali e che gli ricordi che dobbiamo restare molto concentrati sulla concorrenza per avere la meglio”, ha detto Trump, parlando davanti a degli esponenti del Partico repubblicano in Florida.   

DeepSeek ha lanciato in settimana un nuovo modello di intelligenza artificiale, R1, che promette una performance quanto meno pari a quella dei suoi concorrenti americani.

Che fine farà Stargate?

Resta da capire, a questo punto, visto l’impatto dirompente di DeepSeek con il crollo di dei titolo tecnologici a New York sul Nasdaq ma anche a seguire a Tokio sul Nikkei, quale sarà l’impatto di DeepSeek sul progetto “Stargate Project” da 500 miliardi di dollari per lo sviluppo congiunto di un nuovo sistema di AI made in Usa.

Un progetto appena annunciato da Trump in pompa magna, che vede OpenAI e la giapponese Softbank fra i promotori, che con l’arrivo di DeepSeek sulla scena rischia di essere già morto nella culla dopo l’esplosione del campione cinese. Sarebbe un paradosso, visto che Stargate è stato lanciato appunto per contrastare la minaccia cinese sul fronte AI.

Domanda aperta

La domanda è lecita, dopo che Nvidia nella sola giornata di ieri Nvidia, il gigante californiano dei semiconduttori necessari allo sviluppo dell’IA generativa, ha visto la sua azione crollare di quasi il 17%. E ha visto andare in fumo 590 miliardi di dollari di capitalizzazione in un giorno, uno dei crolli più clamorosi della storia. Cifre folli, a confronto di quanto DeepSeek assicura che la sua messa al punto non gli costerà più di 5,6 milioni di dollari, a confronto con i miliardi spesi da OpenAI, Microsoft, Google e altre società del settore.

Trump, effetto choc potrebbe essere positivo per le nostre aziende

Donald Trump si aspetta che lo choc suscitato dall’applicazione cinese abbia un effetto “positivo” per le imprese americane, costretto a rimettersi in discussione sui loro investimenti rinomati, soprattutto per le aziende di punta come Nvidia. “Al posto di spendere miliardi e miliardi, potrete spendere meno e con un po’ di fortuna arriverete alla stessa soluzione”. Questo il commento del presidente Usa dopo un giorno nero per la tecnologia americana a Wall Street.

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Microsoft è in trattative per l’acquisizione di TikTok. La notizia è stata confermata dal presidente degli Stati Uniti, Donald Trump, che ha rivelato come Microsoft faccia parte di un consorzio di aziende interessate all’acquisto della piattaforma.

L’obiettivo è scongiurare il divieto di TikTok negli Stati Uniti, imposto da una legge del Congresso che obbliga la società cinese ByteDance a cedere parte delle sue quote a società americane.

“Direi di sì”, ha affermato Trump rispondendo a un giornalista che gli chiedeva se Microsoft fosse in trattativa per l’acquisizione. “C’è molto interesse per TikTok. Mi piacciono le guerre di offerte perché ti permettono di ottenere il miglior affare possibile”, ha aggiunto il presidente, senza però rivelare i nomi delle altre aziende coinvolte, definendole semplicemente “aziende di alto livello”.

Trump ha dichiarato di essere in trattative con diverse parti interessate e di voler prendere una decisione definitiva sul futuro dell’app entro i prossimi 30 giorni.

Non solo Microsoft: La proposta di Perplexity AI

TikTok USA potrebbe anche essere salvata grazie a una proposta di fusione tra Perplexity AI e la filiale americana di ByteDance, la società madre di TikTok. L’accordo prevede la creazione di una nuova holding americana, che consentirebbe al Governo degli Stati Uniti di detenere fino al 50% delle azioni, senza diritto di voto, una volta che la nuova entità effettuerà un’IPO da almeno 300 miliardi di dollari. La proposta permetterebbe inoltre alla maggior parte degli investitori di ByteDance di mantenere le proprie quote, garantendo così la loro partecipazione al business statunitense di TikTok, ma senza l’algoritmo proprietario della piattaforma.

Questa soluzione è vista come un compromesso vantaggioso per entrambe le parti: da un lato, mantiene attiva TikTok negli USA, dove conta 170 milioni di utenti, e dall’altro permette a Perplexity AI di accedere al vasto flusso di contenuti video generati dalla piattaforma. L’accordo sarebbe inoltre in linea con le richieste del governo americano, che da tempo cerca un cambio di proprietà per TikTok per motivi di sicurezza nazionale.

Secondo le stime dell’analista Dan Ives di Wedbush Securities, senza l’algoritmo proprietario di ByteDance, TikTok USA potrebbe valere tra i 30 e i 40 miliardi di dollari. Tuttavia, la cifra esatta del possibile accordo dipenderà dalla percentuale di investitori di ByteDance che decideranno di restare nella nuova entità o ritirarsi.

Perplexity AI si unisce così alla lista di potenziali acquirenti o partner, che include anche nomi come Oracle, Microsoft ed Elon Musk tramite la sua xAI.

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DeepSeek, una piattaforma di intelligenza artificiale generativa cinese, sta guadagnando rapidamente popolarità negli Stati Uniti nonostante le preoccupazioni di sicurezza legate alla sua gestione dei dati. Come evidenziato nella sua politica sulla privacy, DeepSeek trasferisce una quantità significativa di informazioni degli utenti verso server situati nella Repubblica Popolare Cinese.

Le tipologie di dati raccolti comprendono cronologie delle chat, input utente e informazioni personali come email, numeri di telefono e date di nascita. Questi dati vengono utilizzati non solo per il funzionamento del servizio, ma anche per migliorare i modelli AI e, potenzialmente, per soddisfare richieste legali del governo cinese, secondo la legislazione locale.

Oltre alla raccolta dati, DeepSeek è stato criticato per la censura di contenuti critici nei confronti della Cina e per la sua mancanza di trasparenza sulle modalità operative dei suoi modelli AI. Nonostante ciò, l’app è accessibile tramite dispositivi mobili, piattaforme desktop e interfacce web, attirando un ampio numero di utenti grazie alle sue capacità avanzate, comparabili a quelle di OpenAI.

Gli esperti sottolineano che, sebbene DeepSeek offra la possibilità di eseguire i modelli AI localmente per garantire maggiore privacy, la maggior parte degli utenti utilizza le versioni cloud, esponendosi così a rischi significativi per la privacy.

Le crescenti tensioni geopolitiche e le normative sulla sicurezza dei dati negli Stati Uniti e altrove potrebbero portare a restrizioni più severe contro piattaforme AI come DeepSeek, seguendo il modello del divieto imposto a TikTok.

Gli esperti avvertono che la combinazione di engagement personale e manipolazione potenziale dei dati potrebbe rappresentare una minaccia ancora maggiore rispetto ai tradizionali social media.

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Scontro tra leader dell’AI sulla sicurezza e il progetto Stargate da 100 miliardi di dollari

Al World Economic Forum di Davos, i principali leader nel settore dell’AI, tra cui Sir Demis Hassabis di Google DeepMind, Dario Amodei di Anthropic e Yoshua Bengio, hanno discusso animatamente sui rischi legati all’avanzamento incontrollato dell’intelligenza artificiale.

Al centro della controversia vi è il progetto infrastrutturale Stargate, promosso da OpenAI e SoftBank, che mira a costruire un’infrastruttura AI del valore di 500 miliardi di dollari. Questo progetto, presentato come essenziale per sostenere l’espansione delle capacità computazionali dell’AI, ha sollevato preoccupazioni sia per l’impatto sociale che per i potenziali rischi di abuso da parte di governi autoritari e aziende private. Hassabis e Bengio hanno espresso timori legati al superamento delle capacità cognitive umane da parte dell’AI, sottolineando la difficoltà di controllare sistemi così avanzati.

Al contrario, Yann LeCun di Meta ha criticato questa posizione, definendola ipocrita, e ha difeso i modelli open source come strumento per evitare una concentrazione del potere tecnologico in poche mani. Il progetto Stargate ha generato ulteriori tensioni tra OpenAI e Microsoft, storicamente partner strategici, con il rischio che questa collaborazione possa interrompersi.

Intanto, aziende come Meta, BlackRock e Microsoft stanno pianificando investimenti miliardari per sostenere la prossima fase di crescita economica legata all’AI, costruendo data center e infrastrutture energetiche su vasta scala.

Il dibattito riflette il crescente divario tra entusiasmo commerciale e preoccupazioni etiche, con molti esperti che invocano regole più rigide per prevenire un uso incontrollato dell’AI e i suoi potenziali rischi per la società e la governance globale.

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The Brutalist, AI e le manovre della campagna per gli Oscar

L’utilizzo dell’AI nel film *The Brutalist* ha suscitato dibattiti significativi durante la stagione degli Oscar 2025, sollevando questioni etiche e tecniche sull’impiego della tecnologia nel cinema.

La controversia ha avuto origine da un’intervista in cui l’editor del film, Dávid Jancsó, ha rivelato l’uso di uno strumento di clonazione vocale, Respeecher, per migliorare alcune parti dei dialoghi ungheresi interpretati da Adrien Brody e Felicity Jones.

Inoltre, è emerso che l’AI generativa è stata impiegata per creare disegni architettonici destinati alla sequenza finale del film. Mentre alcuni critici hanno accusato il film di dipendere eccessivamente dall’AI, altri hanno notato che l’uso è stato limitato e controllato, senza sostituire le interpretazioni umane né sottrarre opportunità a artisti reali.

La produzione ha chiarito che solo due immagini sono state generate con AI e che il resto dei materiali visivi è stato realizzato da artisti tradizionali. Tuttavia, l’associazione tra l’AI e un film che celebra la creatività umana ha generato un’ondata di reazioni negative sui social media, alimentando le tensioni attorno all’argomento.

Questa controversia mette in luce il crescente scetticismo nei confronti dell’AI, vista non solo come una minaccia etica ed ecologica, ma anche come una forza potenzialmente “anti-umana”. Tuttavia, per alcuni osservatori, l’attacco all’utilizzo di AI potrebbe essere stato orchestrato da campagne rivali per indebolire *The Brutalist* nella corsa agli Oscar.

Nonostante tutto, il dibattito riflette un più ampio confronto su come l’industria cinematografica dovrebbe adattarsi alle nuove tecnologie senza perdere la propria autenticità artistica.

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DeepSeek, azienda cinese serissima, nata nel mondo della finanza, con profondi collegamenti con la comunità scientifica mondiale e qualche italiano tra le sue fila, rilascia R1 ai primi di Gennaio, anche se diventa mainstream in queste ore.

DeepSeek ha avuto qualche buona idea per fare economia. Rilascia un modello, R1, che è il Temu dell’AI. La loro ricerca deriva dai modelli Llama di Meta, ma mira all’efficienza. Il modello ha molti bias, molti problemi, ma apre una finestra sul futuro dell’AI.

I segnali c’erano tutti. Ilya Sutskever, un signore con diversi Billions a disposizione per lavorare sulla Super-Intelligence lo aveva anche detto dal palco: “l’AI (ndr: attuale) non può scalare oltre coi dati”.

Perché il problema è sostanziale ed ineluttabile: un alfabeto di 26 simboli che forma parole lunghe in media 6 simboli, raccolte in frasi mediamente lunghe 30 parole, non può scalare oltre l’allenamento già effettuato su quasi tutto il web conosciuto. Un Transformer, dopo aver osservato e digerito un allenamento grande come il WWW ha già imparato a fare il Next Token Predictor e non può farlo meglio di così.

Allora cos’è DeepSeek e perché spaventa le borse? R1 è un ottimizzazione delle idee di Llama, full open source, disponibile su cloud cinese ad una cifra molto inferiore rispetto alla competition US e tutto sommato equipollente. 2 USD contro i 60 USD per milione di Token di OpenAI. Allenato con 6MLN di USD contro i 500MLN per round completo di un ChatGPT.

👉 DeepSeek-R1 è il Temu dell’AI

👉 DeepSeek non ha scoperto nulla di sconvolgente, ma ha ottimizzato il processo di training mostrato a tutti da Meta

👉 DeepSeek dimostra una cosa che sapevamo tutti: ogni tecnologia, raggiunta la sua massima capacità espressiva, evolve per ottimizzazione.

Dopo DeepSeek-R1 arriveranno ulteriori sviluppi. Non potendo accrescere la capacità dei Transformers, la ricerca si orienterà in parte sulla loro ottimizzazione. L’altra parte invece si adopererà per superarli con un’altra tecnologia. Che fosse energeticamente e finanziariamente insostenibile questa, altro fattore già dimostrato.

Il mercato penalizza chi più stava spingendo su questa idea, e forse in OpenAI si sta ragionando sul fatto che sarebbe stato il caso di quotarsi prima.

NVidia resta il leader del mercato, indiscussa star dell’AI e fornitrice di picconi per ogni minatore, si riprenderà, ma oggi gli investitori che avevano visto nell’AI una semplice speculazione finanziaria sono fuggiti in massa (il 20%), un altro 20% sta chiedendo a Copilot cosa fare, un 10% di indecisi cronici ed un 50% che prende i popcorn ed attende il rimbalzo.

👉 il grafico sotto?

Un monito per quanti stessero pensando che il solo numero di GPU avrebbe definito il proprio successo. Un caloroso buongiorno a tutti coloro che abbiano mai pensato che la corrente elettrica e gli investimenti in silicio potessero battere l’intelligenza umana.

L’AI, un viaggio appena iniziato.

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