OpenAI ha attirato molta attenzione con gli ultimi sviluppi riguardanti l’intelligenza artificiale. Durante l’Aspen Ideas Fest, Sam Altman, CEO di OpenAI, ha parlato del futuro di GPT-5, sottolineando che il lavoro è ancora in corso e che ci vorrà tempo prima che sia pronto. Nel frattempo, OpenAI ha lanciato un nuovo prodotto di punta, GPT-4o, definito “magico” da Altman.

Stato Attuale di GPT-5

Al festival, Altman ha descritto le difficoltà nel creare GPT-5, paragonando il processo al lancio del primo iPhone, un’innovazione che ha richiesto tempo per perfezionarsi nonostante i suoi iniziali problemi. Altman ha dichiarato che uno degli obiettivi principali di GPT-5 sarà migliorare le capacità di ragionamento, area in cui GPT-4 ha mostrato alcune carenze.

Il progetto di GPT-5 richiede di superare numerosi ostacoli, tra cui problemi matematici complessi e gestione di grandi quantità di dati. Altman ha menzionato che GPT-5 dovrebbe rappresentare un significativo avanzamento rispetto a GPT-4, correggendo errori e migliorando la capacità di fornire risposte accurate e coerenti.

Introduzione di GPT-4o

Nel frattempo, OpenAI ha lanciato GPT-4o, un modello che migliora il GPT-4 in termini di comprensione linguistica, contesto delle conversazioni e interazione con gli utenti. GPT-4o mira a offrire un’esperienza utente più fluida e intelligente, affrontando domande complesse e fornendo risposte più precise.

GPT-4o è progettato per essere utilizzato in diversi settori, tra cui il servizio clienti, l’assistenza sanitaria e la finanza, migliorando l’accuratezza delle informazioni e supportando decisioni più informate.

Visione a Lungo Termine per GPT-5

Altman non ha fornito una data precisa per il lancio di GPT-5, ma Mira Murati, Chief Tech Officer di OpenAI, ha indicato che i nuovi modelli di AI potrebbero essere pronti entro la fine del 2025 o l’inizio del 2026. Murati ha anche affermato che GPT-5 dovrebbe raggiungere competenze a livello di dottorato in alcuni compiti, segnando un grande passo avanti nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Uno degli obiettivi principali di GPT-5 è migliorare le capacità di ragionamento e di comprensione, riducendo i bias e aumentando l’equità nelle risposte generate. Questo è essenziale per mantenere la fiducia degli utenti e garantire un uso corretto dell’AI in settori sensibili come il diritto, la salute e la finanza.

Impatto potenziale di GPT-5

Le innovazioni introdotte con GPT-5 potrebbero trasformare molti settori, offrendo soluzioni intelligenti e avanzate. Nel settore sanitario, ad esempio, un’AI con competenze a livello di dottorato potrebbe aiutare nella diagnosi delle malattie, nella pianificazione dei trattamenti e nella ricerca medica. Nell’istruzione, GPT-5 potrebbe fornire insegnamenti personalizzati, assistenza nella valutazione e nella progettazione dei corsi, rivoluzionando il modo in cui apprendiamo e insegniamo.

OpenAI è impegnata a sviluppare GPT-5 seguendo principi etici, garantendo la sicurezza dei dati e la privacy degli utenti. La collaborazione con università, partner industriali e regolatori assicura che lo sviluppo dell’AI rispecchi i bisogni e i valori della società. La strada verso GPT-5 è complessa e ricca di sfide, ma anche di opportunità. Mentre il mondo dell’AI attende il suo lancio, OpenAI continua a spingere i limiti di ciò che i modelli attuali possono fare. Il lancio di GPT-4o offre un’anteprima delle future capacità dell’AI, aprendo la strada per il prossimo grande passo con GPT-5.

Il Prince Charles Cinema di Londra ha annullato la premiere mondiale di “The Last Screenwriter” a seguito delle lamentele sull’uso di ChatGPT per scrivere la sceneggiatura del film.

Il Film e il Suo Contesto

Il regista svizzero Peter Luisi ha impiegato l’intelligenza artificiale generativa ChatGPT per scrivere la sceneggiatura del film, conferendo all’IA il merito come sceneggiatore. “The Last Screenwriter” racconta la storia di un famoso sceneggiatore che si trova a confrontarsi con un’IA sceneggiatrice, chiamata ChatGPT 4.0, che lo supera e dimostra una comprensione dell’umanità sorprendente.

Luisi ha prodotto la sceneggiatura attraverso una serie di prompt dati a ChatGPT, iniziando con la richiesta di “scrivere una trama per un film in cui uno sceneggiatore si rende conto di essere meno bravo di un’intelligenza artificiale nella scrittura”. L’IA ha quindi composto linee guida e scene, oltre a nominare i personaggi del film. Con alcune modifiche, la sceneggiatura è stata completata.

Controversie e annullamento della Premiere

Il cinema ha ricevuto una valanga di lamentele dal pubblico riguardo all’uso dell’IA al posto di uno sceneggiatore umano, portando alla cancellazione dell’evento. In una dichiarazione, il Prince Charles Cinema ha evidenziato le preoccupazioni del pubblico sull’uso dell’IA nella scrittura, riflettendo un problema più ampio all’interno dell’industria dell’intrattenimento.

I sostenitori dell’IA nell’intrattenimento affermano che essa può offrire soluzioni innovative e nuove prospettive. Tuttavia, molti temono per l’impiego creativo e il futuro della narrazione. L’uso dell’IA generativa è stato al centro delle recenti controversie tra le unioni degli scrittori e degli attori, e i relativi accordi hanno affrontato il modo in cui le aziende dovrebbero avvicinarsi a questa tecnologia.

Futuro del Film

Nonostante l’annullamento della premiere, il regista Luisi ha organizzato una proiezione privata per amici e familiari. Inoltre, è previsto il rilascio gratuito del film online il 27 giugno, insieme alla sceneggiatura e una spiegazione su come è stata creata da ChatGPT.

La ricerca a cura di Giuseppe Aceto, Fabio Giampaolo, Ciro Guida, Stefano Izzo, Antonio Pescapè, Francesco Piccialli, Edoardo Prezioso, intitolata “Synthetic and Privacy-Preserving Traffic Trace Generation Using Generative AI Models for Training Network Intrusion Detection Systems” presenta un modello innovativo per generare tracce di traffico di rete sintetiche preservando la privacy, utilizzando modelli di intelligenza artificiale. Questo approccio risponde alle sfide di ottenere grandi quantità di dati etichettati necessari per l’addestramento efficace dei Sistemi di Rilevamento delle Intrusioni di Rete (NIDS).

Introduzione e Motivazioni

Con la crescente interconnessione di dispositivi eterogenei e l’uso pervasivo dei servizi Internet, i NIDS sono diventati fondamentali per proteggere le reti dai cyberattacchi. Tuttavia, l’addestramento efficace dei NIDS richiede grandi quantità di dati di traffico etichettati, che sono difficili da ottenere a causa dei costi e delle preoccupazioni sulla privacy.

Modello Proposto

L’approccio presentato utilizza un Conditional Variational Autoencoder (CVAE) per generare tracce di traffico sintetiche a partire da dati reali. Il CVAE è progettato per preservare la privacy introducendo rumore non reversibile nei dati durante la fase di pre-processing, eliminando indirizzi IP e porte di trasporto dai dati di addestramento.

Valutazione

La validità del modello è stata testata utilizzando tre dataset pubblicamente disponibili: Aposemat IoT-23, CSE-CIC-IDS2018 e Kitsune Network Attack Dataset. I risultati mostrano che i dati sintetici generati dal CVAE sono rappresentativi dei dati reali e che l’addestramento dei NIDS con questi dati preserva la privacy senza compromettere significativamente le prestazioni di classificazione.

Risultati

Il modello CVAE ha dimostrato di essere efficace nel generare dati sintetici che mantengono la qualità e la variabilità dei dati reali. Le metriche di valutazione, tra cui la Jensen-Shannon Divergence e lo score di overlapping, indicano che i dati sintetici sono simili ai dati reali senza ripetere pattern di dati originali.

L’approccio descritto nell’articolo rappresenta un avanzamento significativo nella generazione di dataset sintetici per l’addestramento dei NIDS, risolvendo problemi di privacy e scarsità di dati. La generazione di dati sintetici tramite CVAE offre un’alternativa efficace ai metodi tradizionali, garantendo una formazione robusta dei NIDS in modo privacy-preserving.