00:04L'intelligenza artificiale sta rapidamente ridefinendo modelli economici, processi produttivi
00:09e dinamiche sociali. Il tema della sovranità digitale assume quindi un ruolo centrale nello
00:14scenario geopolitico attuale e futuro. Se ne ha parlato al convegno AI Italia, la ITRA
00:20Innovazione e Sovranità Digitale, organizzato da Engineering Group, che ha realizzato un
00:25modello proprio di AI, EngGPT2. Ascanews ne ha parlato con Fabio Momola, Executive Vice
00:32President di Engineering Group. EngGPT2 è un LLM, proprietario di Engineering, però basato
00:40su un concetto molto semplice, è open weights e i data model, i data set sui quali il modello
00:46è stato trainato sono pubblici e sono certificati. Quindi di fatto è il primo modello italiano
00:53pienamente compliant alle l'arte europeo.
00:55Lo sviluppo tecnologico per definizione corre veloce e le normative europee anziché un volano
01:00spesso rischiano di essere una zavorra per le aziende del vecchio continente. In questo
01:05ambito il dibattito sull'AI Act è aperto.
01:09Ci sono posizioni molto diverse. La mia posizione è quella che la normativa non ha mai bloccato
01:14l'evoluzione. In verità è stato un freno per chi non si è posto nelle condizioni di poter
01:21sfruttare la normativa per fare meglio l'innovazione. Io credo che con la nostra architettura
01:28ISIA e con EngGPT ci siamo messi nelle condizioni di poter vedere la normativa, l'AI Act in particolare,
01:34come un acceleratore all'innovazione, quindi non come un freno, per noi, per l'Italia e per
01:39l'Europa in generale.
01:40L'implementazione dell'AI è un processo molto energivoro e le aziende devono quindi fare
01:45i conti con i temi legati alla sostenibilità.
01:48La sostenibilità è effettivamente un problema importantissimo quando parliamo di AI. Se
01:52pensiamo che i grandi modelli americani consumano solo per la fase di training, quindi di addestramento,
01:59quanto decine di famiglie europee durante un intero anno, capiamo quanto il problema sia
02:05effettivamente molto importante da affrontare. Soprattutto quando le fonti energetiche per
02:12approvvigionare quell'energia magari arrivano dal carbone o comunque dai combustibili fossili.
02:17A tale proposito Engineering ha messo a punto una soluzione per conciliare le due esigenze.
02:22Con EngGPT2 abbiamo cercato di risolvere questo problema creando un modello che è basato
02:29su un'architettura chiamata Mistral of Expert che è in grado di avere un consumo in termini
02:35di utilizzo, quindi di inferenza, quando il modello viene chiamato per risolvere un task,
02:39che è molto inferiore rispetto a quello della media dei modelli esistenti. Parliamo di un
02:45consumo che può girarsi tra il 60% e l'80% in meno rispetto al consumo medio di un
02:49modello
02:49di grandi dimensioni.
02:51Sullo sfondo resta il tema della profittabilità della AI, un obiettivo ancora da raggiungere
02:56per le aziende.
02:57Questo dipende molto dal modo in cui verranno implementate le architetture. Quello che stiamo
03:02proponendo con Isia è un'architettura aperta che permetta di mettere insieme modelli
03:07prevenienti da diverse sorgenti, ma di governare tutto il flusso di utilizzo delle AI. Con quel
03:12modello la profittabilità può essere raggiunta anche nell'arco di pochi mesi, al massimo
03:1812-18 mesi.
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