Anche le start-up francesi sono preoccupate per la mancanza di diversità nei modelli di formazione linguistica.
In Europa mancano i data center per addestrare modelli di intelligenza artificiale che soddisfino la domanda attuale, ha avvertito venerdì un funzionario della società francese di intelligenza artificiale Mistral AI.
“Stiamo raggiungendo la capacità; dobbiamo costruire data center e garantire che ci sia abbastanza elettricità per la scala di sviluppo dell’intelligenza artificiale odierna. C’è molto lavoro da fare”, ha affermato Audrey Herblin-Stoop, responsabile degli affari pubblici di Mistral AI, in una conferenza organizzata dalla Corte dei conti europea (ECA).
Mistral AI, fondata un anno fa, ha utilizzato strutture di supercomputer aperte dalla Commissione europea per addestrare i suoi modelli.
“L’accesso alle infrastrutture è importante, senza queste non si possono costruire grandi modelli linguistici. Potremmo formare i primi su [EU supercomputer] Leonardo. Abbiamo avuto la fortuna di non essere bloccati all’accesso ai computer, ma questo avverrà per altre aziende. I volumi necessari per l’intelligenza artificiale sono incredibili”, ha aggiunto.
Lo scorso febbraio la società ha annunciato un nuovo modello linguistico di grandi dimensioni destinato a rivaleggiare con ChatGPT di OpenAI.
Il modello, chiamato Mistral Large, parla correntemente francese, inglese, tedesco, spagnolo e italiano. Tuttavia, la sua partnership strategica con Microsoft, che sta cercando di investire 15 milioni di euro in Mistral AI, è sottoposta al controllo della Commissione Europea.
Scale diverse
Le osservazioni di Mistral arrivano mentre l’ECA avvertiva, in un rapporto pubblicato il mese scorso, che la Commissione europea deve investire di più nell’intelligenza artificiale se vuole raggiungere le sue ambizioni ed essere alla pari con Stati Uniti e Cina.
In reazione al rapporto, Killian Gross, responsabile per lo sviluppo e il coordinamento della politica sull’intelligenza artificiale presso la Commissione, ha affermato che le aziende dell’UE non hanno “la potenza di fuoco finanziaria” di cui dispongono i giganti statunitensi come Microsoft.
“Siamo in un ordine di grandezza diverso. Non possiamo recuperare così velocemente, ma questo non è un motivo per essere frustrati – è un motivo per rafforzare i nostri sforzi”, ha detto Gross, parlando alla stessa conferenza.
L’eurodeputato Dragoș Tudorache, il deputato che ha redatto la posizione del Parlamento europeo sulla legge sull’intelligenza artificiale, ha avvertito che, nonostante il potenziale di armonizzazione offerto dal nuovo quadro giuridico, gli approcci degli Stati membri variano molto su questioni come le competenze.
“Consentire l’adozione dell’intelligenza artificiale è qualcosa che gli Stati membri devono mettere in atto. Ma le strategie nazionali vedono un panorama molto dispersivo. E i contenuti delle strategie non sono tutti uguali”, ha detto Tudorache alla conferenza.
Accesso a grandi quantità di dati necessari
L’accesso ai dati è un altro fattore importante per garantire che le aziende di intelligenza artificiale in Europa possano crescere e continuare ad addestrare i propri modelli, ha affermato Herblin-Stoop di Mistral AI.
Mistral AI addestra i suoi modelli in italiano, francese e spagnolo, ma ha bisogno di accedere a grandi volumi di dati in quelle lingue per garantire che i suoi sistemi siano pertinenti.
“Dobbiamo trovare un modo per avere accesso ai dati in un modo migliore per rappresentare altre culture. In futuro i contenuti arriveranno dagli Stati Uniti e dalla Cina. Ma come azienda globale, ci preoccupiamo di costruire modelli che siano forti in lingue diverse dall’inglese”, ha aggiunto.
L’AI Act, norme UE rigorose per regolamentare i sistemi di IA ad alto rischio, è stato firmato questa settimana e sarà pubblicato sulla Gazzetta ufficiale dell’UE tra 20 giorni.
Le norme generali sull’IA si applicheranno un anno dopo l’entrata in vigore, nel maggio 2025, e gli obblighi per i sistemi ad alto rischio tra tre anni.
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