Con la Swiss AI Initiative la ricerca accademica rossocrociata ha fatto quadrato attorno all’intelligenza artificiale. Una rivendicazione di indipendenza e sovranità digitale non per arroccarsi in una posizione di difesa ma, al contrario, per sfruttare i propri vantaggi competitivi, a partire dalla potenza di fuoco dei due Politecnici federali, capofila dell’‘alleanza’ che coinvolge una decina di altre istituzioni universitarie nazionali, per garantirsi un ruolo di leader. In un campo strategico per il futuro, occorre giocare d’anticipo per non trovarsi scoperti lasciando il controllo a poche, agguerritissime multinazionali.
A nemmeno un anno di distanza – era la fine del 2023 – ETH ed EPFL hanno voluto ulteriormente intensificare la loro collaborazione, fondando questo ottobre lo Swiss National AI Institute (SNAI), che capitalizza il know-how dei loro due AI Center, creati rispettivamente nel 2020 e nel 2023, entrambi votati a incoraggiare la collaborazione tra le diverse facoltà con iniziative che coprono l’intera gamma della ricerca sull’intelligenza artificiale, le sinergie con l’industria e la creazione di start up che possano diventare i leader del domani.
«Adesso, con lo SNAI, compiamo un nuovo passo per cogliere opportunità e sfide di rilevanza nazionale: attingere a una vasta rete di competenze e ricercatori specializzati in AI è uno dei maggiori punti di forza che il progetto rende possibile», sottolinea Scarlet Schwiderski-Grosche, direttrice esecutiva dell’EPFL AI Center, che coordina lo SNAI insieme ad Alexander Ilic, suo omologo dell’ETH AI Center, di cui è inoltre co-fondatore.
Finanziato congiuntamente dai due atenei e aperto a investimenti terzi, lo SNAI beneficerà per le attività di ricerca del prossimo quadriennio di un sostegno di 20 milioni di franchi del Consiglio dei PF, l’organo di gestione e supervisione strategica. Il focus della ricerca sarà posto sullo sviluppo di un modello di fondazione nazionale allineato ai valori svizzeri e alle esigenze dei partner, al quale si affiancheranno altri Large Language Model (LLM) che apriranno ad esempio nuove opportunità di lavoro in settori chiave per il paese, come sanità, sostenibilità, scienza, istruzione, robotica e realtà aumentata. «Siamo ancora agli inizi della rivoluzione GenAI. Dobbiamo capire come utilizzarla per sfruttarne il potenziale. Finora la maggior parte dei modelli viene addestrata solo sui dati disponibili su Internet. Le opportunità sono ben maggiori se si considerano le vaste fonti di dati delle imprese o di settori come quello sanitario», evidenzia Alex Ilic, specificando «Per questo motivo riteniamo sia importante promuovere la ricerca sull’AI in tutte le discipline, proprio come già facciamo anche all’AI Center dell’ETH. Considerata la rapida crescita del settore, l’obiettivo è creare un ciclo virtuoso di avanzamento delle conoscenze in AI per progredire nelle applicazioni e, su queste nuove basi, identificare le successive sfide da affrontare per far evolvere ulteriormente il nostro know-how. Questo ritmo ci favorisce ed è possibile solo ai massimi livelli di eccellenza, con i due Politecnici federali nella top ten di molte discipline».
Molti LLM come ChatGpt mancano di trasparenza nei processi di formazione e nei dati, rendendoli inadatti all’impiego in ambiti come sanità o istruzione. Con la sua forte attenzione ai modelli di fondazione open-source, lo SNAI vuole posizionare l’AI in Svizzera all’avanguardia per standard etici e legali.
Essenziale potersi appoggiare al supercomputer Alps, nuovo gioiello del Centro svizzero di calcolo scientifico (CSCS), inaugurato ufficialmente a settembre a Lugano. Dotato di oltre 10mila unità di elaborazione grafica Nvidia di ultima generazione, consente di disporre di una potenza di calcolo altrimenti accessibile solo alle più grandi aziende tecnologiche globali ed è la più importante infrastruttura di AI in Svizzera a disposizione dell’accademia o delle istituzioni pubbliche. Il presupposto per far progredire la ricerca fondamentale e lavorare su scenari reali con partnership industriali.
«Con la sua forte attenzione ai modelli di fondazione open source, lo SNAI persegue la visione di posizionare l’AI in Svizzera all’avanguardia a livello internazionale per quanto riguarda gli standard etici e legali, la trasparenza e l’affidabilità. Finora il più grande risultato della GenAI è aver reso visibile e personalmente accessibile a molte persone l’enorme potenziale dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, è importante capire come funzionino i vari Llm per ottimizzarne l’uso, come si ottengano i loro risultati e quali pregiudizi o errori possano contenere. Molti modelli popolari come ChatGpt mancano di trasparenza nei processi di formazione e nei dati, come l’uso di materiali protetti da copyright, rendendoli inadatti all’impiego in aree ad alto rischio come sanità o istruzione», avverte Scarlet Schwiderski-Grosche. I ricercatori dello SNAI condivideranno i loro modelli ogni volta che sarà possibile, consentendo a Pmi e start up di utilizzarli. Un obiettivo è anche sviluppare un’infrastruttura per formare e servire i modelli delle grandi fondazioni in modo efficiente dal punto di vista energetico.
Se inquadrare l’AI con elevati standard etici e legali è sicuramente una priorità per svilupparne il potenziale in modo responsabile, d’altra parte non è scontato evitare che un’eccessiva regolamentazione blocchi lo sviluppo scientifico. «La continua evoluzione tecnologica richiede un approccio dinamico e adattivo per mantenere l’equilibrio tra mitigazione dei rischi e promozione dell’innovazione. È tuttavia necessario garantire trasparenza e chiarezza, evitare pregiudizi e discriminazioni, migliorare la cybersicurezza, affrontare le disuguaglianze nella dislocazione dei posti di lavoro ed evitare la disinformazione e la manipolazione», nota la coordinatrice dello SNAI.
I legislatori non potranno che beneficiare degli input dei ricercatori, che stanno concentrando molti dei loro sforzi proprio per garantire che i modelli di AI che prendano decisioni interpretabili e spiegabili. «Alcuni nostri esperti sostengono direttamente il governo svizzero nella definizione delle prossime normative sull’AI e forniscono soluzioni alternative. Ad esempio, l’AI Sandbox del Canton Zurigo sta perseguendo un approccio più pragmatico alla regolamentazione, basato sui principi e che aiuta le organizzazioni ad accedere ai dati della pubblica amministrazione», aggiunge il direttore esecutivo dell’ETH AI Center. Recentemente proprio un gruppo di ricercatori del Politecnico di Zurigo e dell’Instait – creato in collaborazione con l’ETH e l’EPFL – ha fornito la prima interpretazione tecnica completa della legge europea per i modelli di AI per scopi generali (GPAI). Un primo importante passo verso l’implementazione tecnica dell’EU AI Act e dei suoi requisiti legali in modelli di AI realizzabili, programmabili e affidabili.
Considerata la rapida crescita dell’AI, l’obiettivo è creare un ciclo virtuoso di avanzamento delle conoscenze per progredire nelle applicazioni e, su queste nuove basi, identificare le successive sfide da affrontare. Questo ritmo ci favorisce ed è possibile solo ai massimi livelli di eccellenza, con i due Politecnici federali nella top ten di molte discipline.
«Questa collaborazione dimostra anche che la ricerca d’avanguardia è internazionale per natura: si devono scambiare idee e competere con le menti più brillanti di tutta Europa per risolvere le questioni chiave dello sviluppo dell’Ai. Per questo motivo, la piena associazione della Svizzera al programma europeo di ricerca e innovazione Horizon rimane l’obiettivo dichiarato. E seguendo un chiaro percorso open source, stiamo consentendo anche la collaborazione transfrontaliera e possiamo quindi realizzare sinergie con altri Paesi che stanno sviluppando i propri modelli di fondazione sovrana dell’AI», sottolinea Alex Ilic.
A lungo termine, l’impegno dello SNAI per un’AI responsabile si rifletterà non solo nella ricerca, ma anche nell’istruzione, nell’innovazione e nel trasferimento, oltre che nella divulgazione. In particolare sono previsti programmi per il trasferimento di know-how alle Pmi, l’assistenza ai ricercatori-imprenditori nel loro percorso di creazione di start up, programmi congiunti di formazione e promozione dei talenti. Attualmente non sono che poche centinaia le persone al mondo a possedere le competenze per sviluppare i modelli di AI più complessi e sarebbe bene evitare che finiscano nelle fila delle Big Tech. «La Svizzera ha una buona base per attrarli ed è apprezzata per la garanzia di fiducia e affidabilità. Ora è importante assumere un ruolo guida a livello globale nell’uso di AI impegnandoci a diventare la piazza di riferimento per le start up del settore e investendo nelle infrastrutture necessarie per democratizzare l’accesso», concorda Alex Ilic.
Oltre a una già eccellente infrastruttura di calcolo, la GenAI in Svizzera può già contare sui servizi di qualità dello Swiss Data Science Center (SDSC), che fornisce tecniche di scienza dei dati e apprendimento automatico a scienziati, aziende e organizzazioni (fra cui lo SNAI). E lo sviluppo di nuovi programmi per la formazione e la promozione di talenti contribuirà a sua volta, come le molte iniziative e associazioni che stanno nascendo nell’ambito. «Questa pluralità di approcci porterà a un’accelerazione dell’innovazione e permetterà a diversi attori di esplorare diverse aree di applicazione. C’è ancora molta incertezza sull’AI, sui suoi migliori casi d’uso e sulla sua monetizzazione. Un’ampia esplorazione è la strada migliore rispetto alle prescrizioni top-down su come utilizzarla», conclude la coordinatrice dello SNAI. Con la sua portata nazionale, questa cordata di iniziative ha tutte le potenzialità per essere il leader del settore.
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