Engineering Group, AI tra volano dell’economia e sovranità digitale

Roma, 22 apr. (askanews) – L’Intelligenza artificiale sta rapidamente ridefinendo modelli economici, processi produttivi e dinamiche sociali. Il tema della sovranità digitale assume quindi un ruolo centrale nello scenario geopolitico attuale e futuro. Se ne è parlato al convegno “AI Italia. L’AI tra innovazione e sovranità digitale” organizzato da Engineering Group che ha realizzato un modello proprio di AI, EngGPT2. Askanews ne ha parlato con Fabio Momola, Executive Vice President di Engineering Group.

“EngGPT2 è un LLM (Large Language Model ndr) proprietario di Engineering basato su un concetto molto semplice, è Open weighs e i data set sui quali il model è stato ‘trainato’ sono pubblici e certificati, quindi di fatto è il primo modello italiano pienamente compliant al layout europeo”.

Lo sviluppo tecnologico per definizione corre veloce e le normative europee anziché un volano spesso rischiano di essere una zavorra per le aziende del Vecchio continente. In questo ambito il dibattito sull’AI Act è aperto. “Ci sono posizioni molto diverse. La mia posizione è che la normativa non ha mai bloccato l’evoluzione. In verità è stato un freno per chi non si è posto nelle condizioni di poter sfruttare la normativa per fare meglio innovazione. Io credo che con la nostra architettura IS-IA (Italy’s Sovereign Intelligenza Artificiale ndr) e con EngGPT2 ci siamo messi nelle condizioni di poter vedere la normativa, e l’AI Act in particolare, come un acceleratore all’innovazione e non quindi come un freno per noi, per l’Italia e per l’Europa in generale”.

L’implementazione dell’AI è un processo molto energivoro e le aziende devono quindi fare i conti con i temi legati alla sostenibilità. “La sostenibilità è effettivamente un problema importantissimo quando parliamo di AI, se pensiamo che i grandi modelli americani consumano solo per la fase di training, di addestramento, quanto decine di famiglie europee durante un intero anno, capiamo quanto il problema sia effettivamente molto importante da affrontare, soprattutto quando le fonti energetiche per approvvigionare quella tecnologia, magari arrivano dal carbone o comunque dai combustibili fossili”.

A tale proposito Engineering ha messo a punto una soluzione per conciliare le due esigenze: “Con EngGPT2 abbiamo cercato di risolvere questo problema creando un modello che è basato su un’architettura che è chiamata Mixture-of-experts che è in grado di avere un consumo in termini di utilizzo, quindi di inferenza, cioè quando il modello viene chiamato a risolvere un task, che è molto inferiore rispetto a quello della media dei modelli esistenti, parliamo di un consumo che può aggirarsi tra il 60 e l’80% in meno rispetto al consumo medio di un modello di grandi dimensioni”.

Sullo sfondo resta il tema della profittabilità dell’AI, un obiettivo ancora da raggiungere per le aziende: “Questo dipende molto dal modo in cui verranno implementate le architetture. Quello che stiamo proponendo con IS-IA è un’architettura aperta che permetta di mettere insieme modelli provenienti da diverse sorgenti ma di governare tutto il flusso dell’AI. Con quel modello la profittabilità può essere raggiunta anche nell’arco di pochi mesi, al massimo 12-18 mesi”.