L'impatto dell'AI
Negli ultimi anni, l'AI ha attirato l'attenzione dei mezzi di comunicazione, soprattutto dopo il rilascio di ChatGPT da parte di OpenAI nel 2022. Sono innumerevoli le storie che analizzano il potenziale futuro della tecnologia, esplorando i progressi dell'AI e i cambiamenti che potrebbe apportare. Ma qual è stato finora l'impatto nel mondo reale?
Il potenziale degli algoritmi di AI di apportare cambiamenti positivi deve essere considerato insieme ai suoi rischi. Esplorare gli impatti dell'AI, sia vantaggiosi che svantaggiosi, è essenziale per guidare l'uso responsabile dell'AI negli anni a venire.
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Con la diffusione dell'uso dei modelli AI, ingegneri, scienziati, policy maker e dirigenti aziendali ne esplorano il potenziale nei rispettivi campi. I fornitori di tecnologie AI fanno grandi affermazioni sul futuro dell'AI, citando di tutto, da "risolvere il cambiamento climatico, alla creazione di una colonia spaziale, fino alla scoperta di tutta la Fisica".1
Ma che dire dei benefici misurabili, quantificabili e dimostrabili dell'AI? A parte le grandi promesse, in che modo i progressi tecnologici correlati all'AI hanno apportato benefici verificabili alla società moderna? A oggi, l'impatto positivo dimostrabile dell'AI ha incluso diversi benefici, tra cui:
Miglioramento delle prestazioni aziendali
Previsioni meteorologiche e dei disastri
Sviluppo software più efficiente
Nuova tecnologia chip
Riduzione dei danni delle sostanze per- e polifluoroalchiliche (PFAS)
Protezione dalle interruzioni dell'IT
Scoperta di nuovi farmaci
Ricerca sulla fusione nucleare
Miglioramento delle prestazioni aziendali
Dagli AI chatbot alle interfacce self-service e altri sistemi intelligenti, i leader aziendali attribuiscono all'adozione dell'AI un aumento dei ricavi e dei profitti. Gli strumenti di business intelligence basati su AI possono ridurre l'errore umano, consentendo ai leader di eseguire processi decisionali basati sui dati. Nel frattempo, le applicazioni AI e i miglioramenti dei workflow semplificano le operazioni per una maggiore efficienza. Nel complesso, l'adozione dell'AI generativa potrebbe portare a una crescita del PIL globale fino al 7% in 10 anni.2
Il report AI in Action 2024 di IBM ha rilevato che il 67% dei leader intervistati ha segnalato un aumento dei ricavi del 25% o più in seguito all'introduzione dell'AI nelle operazioni aziendali. Il report ha rilevato opinioni simili anche per l'aumento dei profitti: il 66% dei leader intervistati ha attribuito ai sistemi e agli strumenti di AI aumenti dei margini di profitto pari ad almeno il 25%.
In che modo questi leader stanno ottenendo benefici aziendali dall'AI? La comunicazione e la pianificazione sono essenziali: l'85% dei leader ha dichiarato di seguire una roadmap e il 72% ha raggiunto l'allineamento tra i vertici aziendali e la leadership IT. I programmi di AI possono aiutare i leader aziendali a migliorare i processi decisionali, portando a decisioni più informate. Nei quattro settori presi in esame dal report (finanza, telecomunicazioni, retail e produzione), i principali casi d'uso aziendale dell'AI sono:
Finanza: assistenti virtuali per applicazioni esterne e motori di ricerca basati sull'AI
Telecomunicazioni: operazioni e automazione IT, assistenti virtuali per applicazioni interne
Retail: miglioramento dell'esperienza del cliente
Produzione: operazioni IT e automazione
Uno sguardo più attento al settore manifatturiero rivela ulteriori dettagli sull'AI nella gestione delle operazioni e in altre aree aziendali. La risposta mediana in un sondaggio IBM ha rivelato un miglioramento del 30% nell'accuratezza delle previsioni, del 25% nei difetti dei prodotti, del 20% nell'inventario in eccesso e benefici simili in altre metriche.
Previsioni meteorologiche e dei disastri
Nel 2023, IBM e la NASA hanno collaborato a un foundation model che aiuta gli scienziati ad analizzare i dati sugli effetti delle inondazioni e degli incendi boschivi passati. Con i dati di addestramento della NASA, il modello disponibile al pubblico è stato utilizzato anche per valutare le iniziative di riforestazione in Kenya e nelle isole di calore (aree urbane concentrate a temperature più elevate) negli Emirati Arabi Uniti.
Sulla base di questo modello, IBM e la NASA hanno rilasciato un nuovo modello open source nel settembre 2024, progettato per rendere le applicazioni climatiche più veloci e accessibili. I casi d'uso includono allerte di alluvioni, previsioni di uragani e stime delle onde gravitazionali. Anticipare questi eventi naturali può potenzialmente mitigare le conseguenti perdite di vite umane e i danni materiali.
Lo strumento AI open source è personalizzabile per un uso specializzato, ad esempio in collaborazione con Environment and Climate Change Canada, per effettuare previsioni accurate sulle precipitazioni a brevissimo termine. Questo strumento è inoltre sufficientemente leggero da poter essere eseguito su un singolo PC.
Annunciato nel luglio 2024, il modello3 NeuralGCM di Google combina due approcci al deep learning e alle previsioni meteorologiche. Per prima cosa, applica la modellazione tradizionale per valutare le condizioni atmosferiche, quindi introduce l'AI per mantenere le previsioni in linea.
Sviluppo software più efficiente
Un beneficio dell'AI spesso citato è che automatizza le attività ripetitive per l'ottimizzazione del workflow, permettendo ai lavoratori di concentrarsi su priorità più importanti. Gli agenti basati su AI fanno un ulteriore passo avanti, determinando e perseguendo autonomamente una linea d'azione per svolgere attività di alto livello.
Nel campo dell'informatica, gli agenti di ingegneria del software (SWE) possono risolvere autonomamente i ticket di GitHub per ottimizzare i workflow. Ad esempio, gli agenti dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possono individuare i bug per conto degli sviluppatori e proporre delle correzioni. Gli sviluppatori possono rivedere e approvare la proposta, dando all'agente il via libera all'aggiornamento del codice.
Nuova tecnologia chip
I modelli di AI generativa richiedono molta potenza di calcolo e vengono eseguiti su unità di elaborazione grafica (GPU) ad alta potenza, realizzate da aziende come Nvidia e AMD. Storicamente, le GPU sono state i chip più potenti, in grado di gestire i calcoli avanzati richiesti dagli algoritmi di apprendimento automatico.
La carenza di GPU è continuata da quando la pandemia di COVID-19 ha interrotto le supply chain globali, tuttavia la necessità di migliori prestazioni dei chip ha incentivato lo sviluppo di chip più efficienti. Il chip di inferenza AI NorthPole dell'unità di intelligenza artificiale (AIU) presentato lo scorso anno ha dimostrato un aumento della velocità pari a 46,9 volte, con un consumo di energia 72,7 volte più efficiente rispetto all'H100. Negli Stati Uniti, il gruppo di lavoro bipartisan sull'AI del Senato si è impegnato a sostenere la ricerca e lo sviluppo di nuovi chip di AI.4
Per le applicazioni di AI sostenibili, la nuova tecnologia dei chip è fondamentale. Sviluppi come l'AIU NorthPole indicano un futuro in cui gli LLM possono continuare a offrire benefici positivi con un minore consumo di energia e, di conseguenza, un minore impatto climatico.
Riduzione dei danni da PFAS
Le sostanze per- e polifluoroalchiliche (PFAS) sono un gruppo di sostanze chimiche utilizzate nelle pentole antiaderenti, nei cosmetici, negli imballaggi per alimenti e negli schermi dei cellulari. I PFAS impiegano migliaia di anni per decomporsi nel suolo e si accumulano anche nel sangue e nel fegato di esseri umani e animali. I PFAS non possono essere metabolizzati e sono stati collegati a tumori e ad altre malattie.
Nell'ambito di PFACTS, un programma di sostituzione dei PFAS da 5 milioni di dollari avviato dalla US National Science Foundation, i ricercatori stanno utilizzando l'AI generativa per scoprire potenziali sostituti dei PFAS. Le applicazioni AI generano strutture molecolari complesse che si prevede forniscano funzionalità simili a quelle dei PFAS con una minore tossicità. Il modello ha prodotto almeno 6.000 potenziali alternative e sta per essere ampliato per coprire ulteriori considerazioni.
Protezione dalle interruzioni dell'IT
Quando si verifica un'interruzione IT, i team di risposta devono diagnosticare il problema, creare un rimedio e aggiornare il software difettoso il prima possibile. Le soluzioni di AI per la risoluzione dei problemi possono rendere questi processi più veloci.
Le piattaforme di gestione dell'IT basate su AI monitorano gli ambienti client e rilevano potenziali minacce. Quando viene rilevato un evento di questo tipo, il sistema AI lo riepiloga, identifica le potenziali cause e guida i team di risposta verso una soluzione. L'assistenza AI in tempo reale semplifica il processo decisionale e aiuta i team a rispondere più rapidamente, al fine di mitigare le ripercussioni delle interruzioni IT.
Scoperta di nuovi farmaci
In risposta alla pandemia di COVID-19, le aziende farmaceutiche e sanitarie si sono lanciate in una corsa contro il tempo per studiare, testare e distribuire vaccini salvavita. La ricerca farmaceutica è complicata e richiede una comprensione approfondita delle proteine e di come si ripiegano nello spazio tridimensionale.
Alla fine del 2020, quasi un anno dopo l'arrivo del COVID-19 in tutto il mondo, un team di ricerca di Google DeepMind ha annunciato uno strumento di previsione del ripiegamento proteico basato su AI, chiamato AlphaFold2.5 Questo strumento poteva prevedere, con una precisione superiore al 90%, la forma tridimensionale di una proteina in base al suo codice molecolare unidimensionale.
Contemporaneamente, un team di ricerca IBM ha creato un foundation model e lo ha utilizzato per generare quattro antivirali contro il COVID-19. Poiché i virus mutano nel tempo, rendendo i vaccini noti meno efficaci, le scoperte antivirali assistite dall'AI possono offrire nuove soluzioni per contrastare queste minacce.
I benefici delle reti neurali nella sanità non si limitano alla ricerca di nuovi farmaci. Il Programma delle Nazioni Unite per lo Sviluppo (UNDP) sostiene l'applicazione dell'AI nell'assistenza alle persone con disabilità.6 Nel 2024, i ricercatori del National Institute of Health sono riusciti ad applicare l'AI alle diagnosi mediche, anche se l'AI ha faticato a spiegare come sia giunta alle proprie conclusioni.7
Ricerca sulla fusione nucleare
I prezzi del gas naturale, del petrolio e dell'elettricità sono saliti alle stelle a causa delle carenze legate alla pandemia e all'aumento della domanda globale. Con i data center iperscalabili basati sull'AI che consumano energia a suon di megawatt,8 è chiaro che siano necessarie nuove tecnologie nel settore energetico.
Nella fusione nucleare, il plasma surriscaldato deve essere contenuto in un recipiente magnetizzato, di cui il tokamak è una tipologia. Se il campo magnetico del tokamak vacilla, il plasma può sfuggire al contenimento in una "instabilità in modalità di lacerazione". Nel 2024, un team di ricercatori dell'Università di Princeton ha sviluppato un modello AI in grado di prevedere ed evitare le instabilità in modalità di lacerazione nei tokamak.9
Il team di data science ha ridotto con successo gli incidenti di lacerazione attraverso un controller AI addestrato tramite apprendimento rinforzato.10 Presto, la fusione nucleare quale fonte di energia potrebbe non limitarsi alle opere di fantascienza. I tokamak dotati di AI e adattabilità in tempo reale possono aprire la strada a un futuro basato sulla fusione nucleare sostenibile.
I benefici dell'AI non sono isolati. Sebbene l'aumento dei ricavi possa derivare dagli aumenti di produttività, la crescita degli utili potrebbe derivare dai licenziamenti legati all'AI. I nuovi chip e le nuove fonti di energia sono promettenti, ma l'attuale panorama dell'AI si basa in gran parte su GPU assetate di energia, combustibili fossili e acqua. I modelli generativi che portano a nuovi farmaci possono violare i diritti d'autore e creare deepfake ingannevoli.
Sebbene l'AI sia promettente in molti campi, introduce anche considerazioni etiche, soprattutto in assenza di adeguate protezioni. I potenziali rischi dell'AI includono:
Perdita di posti di lavoro
Consumo eccessivo di energia e risorse
Problemi di privacy
Violazione del copyright
Disinformazione, truffe e perdita di fiducia da parte del pubblico
Perdita di posti di lavoro
I timori e le segnalazioni di licenziamenti accompagnano da tempo l'ascesa dell'AI generativa.11 Questi timori non sono del tutto infondati. Consideriamo questo esempio dalla Cina, dove gli artisti hanno riferito di aver perso il lavoro solo per essere riassunti, con un salario inferiore, come ritoccatori d'arte generata dall'AI.12
In un sondaggio condotto nel dicembre 2023 tra 750 leader, il 44% ha segnalato licenziamenti legati all'AI nel 2024.13 Un sondaggio condotto tra 2.000 vertici aziendali nel 2024 ha rilevato che il 41% prevede di ridurre la propria forza lavoro nei prossimi cinque anni a causa dell'implementazione dell'AI. Tuttavia, molti credevano anche che sarebbero sorti nuovi posti di lavoro per sostenere le iniziative di AI.14
Un rapporto del 2024 stima che quasi il 30% delle ore lavorate dagli esseri umani negli Stati Uniti potrebbe essere automatizzato entro il 2030 (l'8% in più se si omette l'impatto dell'AI generativa sul posto di lavoro. Non tutti i lavoratori sono vulnerabili allo stesso modo. Il futuro del servizio clienti, dell'assistenza in ufficio e della ristorazione probabilmente vedrà una perdita di posti di lavoro legata all'AI. Tuttavia, i lavoratori STEM, i creativi e altri knowledge worker potrebbero assistere a un cambiamento dei propri workflow, anziché perdere il lavoro.15
Per ridurre al minimo i licenziamenti, affrontare le disuguaglianze sul posto di lavoro ed evitare di tentare di sostituire l'intelligenza umana con l'AI, le aziende devono adottare strategie di AI chiare. L'implementazione dell'AI generativa richiederà ai leader di supportare e incoraggiare i propri team a migliorare le proprie competenze. Un upskilling efficace si basa su investimenti e impegno, tuttavia ne vale la pena. Una strategia intenzionale di upskilling e reskilling professionale, applicabile a tutti i livelli di carriera, consentirà ai datori di lavoro di trattenere i talenti e le loro conoscenze.
Consumo eccessivo di energia e risorse
L'AI generativa richiede enormi quantità di acqua ed elettricità: acqua per raffreddare i data center iperscalabili che ospitano i server che contengono l'AI ed elettricità per alimentarli. A volte, questi data center sono costruiti in aree in cui l'accesso ad acqua ed elettricità è già scarso o lo diventa dopo che le comunità locali sono costrette a competere con le nuove realtà.16
La Virginia settentrionale è una delle località più popolari per i data center negli Stati Uniti . Nel 2023 i residenti hanno protestato contro l'imminente costruzione di quello che all'epoca sarebbe stato uno dei più grandi data center del mondo, citando il fabbisogno di elettricità tra le molte preoccupazioni. Tuttavia, i funzionari della contea hanno votato per approvare la costruzione della struttura.17
Alcune strutture sembrano indicare che l'AI potrebbe non continuare ad attirare così tante risorse dalle comunità locali. Un data center iperscalabile off-the-grid in costruzione vicino a Houston, in Texas, funzionerà con energia a idrogeno.18 Microsoft ha riavviato l'attività di uno dei reattori nucleari di Three Mile Island, impegnandosi ad acquistare tutta l'elettricità prodotta attraverso un accordo ventennale.19
Se i chip ad alte prestazioni ed efficienza energetica come l'AIU NorthPole possono funzionare con fonti energetiche sostenibili, forse le funzionalità di AI possono continuare ad evolversi senza peggiorare la carenza di energia e risorse.
Il lato positivo è che possiamo compensare alcuni dei rischi dell'AI applicando in modo efficace la tecnologia. L'AI può aiutare le organizzazioni a diventare più resilienti al clima e a ridurre il proprio impatto ambientale. L'AI è cruciale per il futuro delle pratiche commerciali sostenibili. Secondo l'ultimo report State of Sustainability Readiness di IBM, 9 dirigenti aziendali su 10 intervistati concordano sul fatto che l'AI li aiuterà a raggiungere gli obiettivi di sostenibilità.
Violazioni della privacy
"Rispettate gli impegni in materia di privacy e riservatezza", ha detto la Federal Trade Commission (FTC) degli Stati Uniti alle società di AI in una dichiarazione del gennaio 2024.20 La FTC ha espresso preoccupazione per il conflitto di interessi tra gli obblighi dei fornitori di AI di proteggere le informazioni di identificazione personale (PII) e altri dati degli utenti e la crescente necessità di espandere i set di dati di addestramento dei modelli.
Gli Stati Uniti non dispongono di una regolamentazione federale per la protezione dei dati relativi all'AI, sia sul lavoro che nella vita di tutti i giorni. Solo a livello statale alcuni americani godono di una protezione relativamente ampia della privacy dei dati, come il California Consumer Privacy Act (CCPA) della California.21 Poco dopo l'inizio del suo secondo mandato, il presidente Trump ha revocato un ordine esecutivo dell'era Biden volto a proteggere i dati personali e ad affrontare altri problemi etici in materia di AI. Trump ha emesso un ordine esecutivo sull’AI che prometteva di deregolamentare il settore in nome dell’innovazione e del “rafforzamento della leadership americana nel campo dell'AI”.22
I policy maker dell'Unione Europea hanno convertito in legge queste intenzioni, approvando l'EU Artificial Intelligence Act nel 2024 per regolamentare lo sviluppo, l'implementazione e l'uso dell'AI nella regione.23 Ad esempio, la legge vieta lo scraping di immagini facciali da internet per proteggersi dalle minacce del riconoscimento facciale. Il vasto AI Act entrerà in vigore nel 2026. Nel frattempo, spetta ai fornitori di AI adottare pratiche e tutele di IA responsabile e chiedere agli altri di fare lo stesso.
Violazione del copyright
Talvolta, i dati utilizzati per addestrare gli LLM includono materiali protetti da copyright, come articoli di giornale e opere d'arte. Alcune aziende hanno riconosciuto apertamente il proprio uso di materiali protetti da copyright durante l'addestramento, citando questa pratica come rientrante nel "fair use".
Anche la generazione di immagini ha dato vita a controversie sulla proprietà intellettuale. Gli artisti si sono opposti apertamente alla generazione di immagini commerciali, in particolare in una protesta sul sito di portfolio ArtStation nel 2022.24 I registi del film Heretic, uscito nel 2024, hanno incluso un disclaimer nei titoli di coda che assicurava agli spettatori che l'AI generativa non aveva avuto alcun ruolo nella realizzazione del film.25
Finora, gli uffici governativi negli Stati Uniti sembrano schierarsi dalla parte dei proprietari di copyright. Lo US Copyright Office ha deciso nel 2023 che le immagini generate dall'AI non sono idonee alla protezione del copyright26 In una causa del 2024, la US District Court for the Northern District of California ha stabilito che sia i fornitori di AI che gli utenti possono essere ritenuti responsabili per la violazione del copyright derivante dalla generazione di immagini27
Disinformazione, truffe e perdita di fiducia da parte del pubblico
I sostenitori hanno salutato l'AI generativa come un potente strumento per "democratizzare la creatività".28 Tuttavia, gli stessi strumenti possono essere facilmente utilizzati per scopi ingannevoli.
La disinformazione creata dall'AI è proliferata dal 2023 alla velocità della luce e include immagini, video e schermate con testi fraudolenti.29 I bot con tecnologia AI inondano i social network di post e commenti fuorvianti.30 I malintenzionati possono utilizzare l'AI per manipolare registrazioni audio e video o immagini e creare deepfake realistici finalizzati a ingannare. Alcuni sono innocui e divertenti, come l'immagine virale di Papa Francesco con una giacca a vento bianca alla moda, ma altri hanno effetti più insidiosi.
Durante le prime settimane dell'invasione dell'Ucraina da parte della Russia nel 2022, è apparso online un video che sembrava mostrare il presidente ucraino Volodymyr Zelensky esortare i cittadini a cessare i combattimenti contro i soldati russi.31 L'anno seguente, una campagna video deepfake pro-Cina si è diffusa su Facebook e Twitter con presentatori di notiziari generati dall'AI.32
In vista delle elezioni presidenziali americane del 2024, alcuni elettori hanno ricevuto chiamate automatizzate con una registrazione deepfake del presidente Biden che li esortava a non votare alle imminenti primarie democratiche.33 Il presidente Trump ha condiviso diverse immagini deepfake che sembravano ritrarre l'approvazione della superstar della musica Taylor Swift.34
I criminali informatici possono utilizzare deepfake di AI per perpetrare truffe vocali e ingannare le vittime a trasferire del denaro.35 I sostenitori della cybersecurity promuovono tecniche di rilevamento delle frodi come la definizione di protocolli di verifica con i membri della propria famiglia. Imparare a rilevare le truffe basate sull'AI può aiutare a proteggere le popolazioni più vulnerabili e a rischio.
Tanto più convincenti diventano gli output dell'AI generativa, quanto più sottile diventa il velo tra realtà effettiva e realtà fabbricata. Mentre alcuni ricercatori stanno esplorando i benefici dei deepfake nelle campagne antiterrorismo,36 i consumatori di media devono imparare a valutare le immagini e i video che vedono attraverso una lente critica. Nel frattempo, le aziende tecnologiche e i governi devono collaborare per ridurre i danni e guidare un uso responsabile ed etico dell'AI.
Note a piè di pagina
1. “The Intelligence Age,” Sam Altman, 23 settembre 2024.
2. “Generative AI could raise global GDP by 7%,” Goldman Sachs, 5 aprile 2023.
3. “Neural general circulation models for weather and climate,” Kochkov et al, Nature, 22 luglio 2024.
4. “Driving U.S. Innovation in Artificial Intelligence,” Schumer et al, The Bipartisan Senate AI Working Group, maggio 2024.
5. “How AI Revolutionized Protein Science, but Didn’t End It,” Yasemin Saplakoglu, Quanta Magazine, 26 giugno 2024.
6. “The AI Revolution: Is it a Game Changer for Disability Inclusion?,” Hudoykul Hafizov, UNDP Uzbekistan, 18 luglio 2024.
7. “NIH findings shed light on risks and benefits of integrating AI into medical decision-making,” Jin et al, National Institutes of Health, 23 luglio 2024.
8. “The Billion-Dollar AI Gamble: Data Centers As The New High-Stakes Game,” Emil Sayegh, Forbes, 30 settembre 2024.
9. “Engineers use AI to wrangle fusion power for the grid,” Colton Poore, Princeton Engineering, 21 febbraio 2024.
10. “Avoiding fusion plasma tearing instability with deep reinforcement learning,” Seo et al, Nature, 21 febbraio 2024.
11. “AI in Hiring and Evaluating Workers: What Americans Think,” Rainie et al, Pew Research Center, 20 aprile 2023.
12. “AI is already taking video game illustrators’ jobs in China,” Viola Zhou, Rest of World, 11 aprile 2023.
13. “Recent data shows AI job losses are rising, but the numbers don't tell the full story,” Rachel Curry, CNBC, 16 dicembre 2023.
14. “AI will shrink workforces within five years, say company execs,” Anna Cooban, CNN, 5 aprile 2024.
15. “Generative AI and the future of work in America,” Ellingrud et al, McKinsey Global Institute, 26 luglio 2023.
16. “Amid explosive demand, America is running out of power,” Evan Halper, The Washington Post, 7 marzo 2024.
17. “Virginia county approves data center project after 27-hour public hearing,” Matthew Barakat, AP, 13 dicembre 2023.
18. “ECL says it will build a 1GW hydrogen-powered AI data center in Texas, with Lambda as its first tenant,” Sebastian Moss, Data Center Dynamics, 25 settembre 2024.
19. “Why Microsoft made a deal to help restart Three Mile Island,” Casey Crownhart, MIT Technology Review, 26 settembre 2024.
20. “AI Companies: Uphold Your Privacy and Confidentiality Commitments,” Staff in the Office of Technology, Federal Trade Commission, 9 gennaio 2024.
21. “The privacy paradox with AI,” Gai Sher and Ariela Benchlouch, Reuters, 31 ottobre 2023.
22. “Fact sheet: President Donald J. Trump takes action to enhance America's AI leadership,” The White House, 23 gennaio 2025.
23. “EU Artificial Intelligence Act,” 2 febbraio 2025.
24. “Artists stage mass protest against AI-generated artwork on ArtStation,” Benj Edwards, Ars Technica, 15 dicembre 2022.
25. “‘Heretic’ Directors Used End Credits to Warn Hollywood About AI: ‘Let’s Bury It Underground With Nuclear Warheads, Cause It Might Kill Us All’,” William Earl, Variety, 4 novembre 2024.
26. “Artificial Intelligence and Copyright,” The Copyright Office, Library of Congress, Federal Register, 30 agosto 2023.
27. “Andersen v. Stability AI Ltd., 2024 U.S.P.Q.2d 1470 (N.D. Cal. 2024), Court Opinion,” William H. Orrick, Bloomberg Law, 12 agosto 2024.
28. “Democratized Creativity: The Evolution And Impact Of AI,” Sachin Dev Duggal, Forbes, 9 agosto 2024.
29. “AI image misinformation has surged, Google researchers find,” Angela Yang, NBC News, 29 maggio 2024.
30. “Social media platforms aren’t doing enough to stop harmful AI bots, research finds,” Brandi Wampler, Notre Dame News, 14 ottobre 2024.
31. “Deepfakes and fake news pose a growing threat to democracy, experts warn,” Jackson Cote, Northeastern Global News, 1 aprile 2022.
32. “The People Onscreen Are Fake. The Disinformation Is Real.,” Adam Satariano and Paul Mozur, The New York Times, 7 febbraio 2023.
33. “AI fakes raise election risks as lawmakers and tech companies scramble to catch up,” Shannon Bond, NPR, 8 febbraio 2024.
34. “How did Donald Trump end up posting Taylor Swift deepfakes?,” Nick Robins-Early, The Guardian, 26 agosto 2024.
35. “AI voice scams are on the rise. Here's how to protect yourself.,” Megan Cerullo, CBS News, 17 dicembre 2024.
36. “The Rise of Artificial Intelligence and Deepfakes,” Buffet Institute for Global Affairs, Northwestern University, luglio 2023.