L’AI nel mondo reale: due letture nella collana del Mulino
Non solo software: l'addestramento dei grandi modelli linguistici dipende da materie prime critiche: terre rare, silicio ad elevata purezza, rame, litio, gallio e germanio

La collana Contemporanea de il Mulino raccoglie saggi brevi, agili, molto accessibili, dedicati ai grandi temi della politica, della società e della cultura attuale. Affidata a importanti studiosi, offre strumenti rigorosi, ma divulgativi, per comprendere le trasformazioni e le sfide del mondo di oggi, come ad esempio i quattro libri divulgativi di Nello Cristianini che offrono il miglior panorama sulla AI generativa pubblicato in lingua italiana.
Due volumi recenti di argomenti apparentemente lontani sono “Reazione genetica a catena” di Andrea Crisanti e “Materie prime che muovono il mondo” di Elio Giamello. Queste pagine offrono però una lettura interessante dell'impatto dell'AI sul mondo reale: da un lato la hardware security e i vincoli geoeconomici del mondo atomico, dall'altro la biosecurity e l'impatto applicato alle scienze della vita.
L’AI non è solo software: l'addestramento dei grandi modelli linguistici e l'esecuzione dell'hardware dedicato come le GPU di NVIDIA dipendono interamente da materie prime critiche: terre rare, silicio ad elevata purezza, rame, litio, gallio e germanio. Il libro di Giamello fornisce la griglia concettuale per comprendere la guerra commerciale e tecnologica tra USA, Cina e Taiwan. Il controllo della catena di approvvigionamento dei minerali e dei semiconduttori determina oggi chi guiderà domani la corsa all'AI.
Il libro di Crisanti tratta dell’AI come acceleratore della biologia di precisione, applicati al sequenziamento di proteine, che stanno trasformando radicalmente la genetica. I gene drive, sistemi per diffondere modifiche genetiche in intere popolazioni di organismi vengono oggi progettati e simulati proprio tramite modelli predittivi e AI. Un gene drive in natura e un agente AI autonomo nel software condividono lo stesso dilemma teorico: la difficoltà di contenere e prevedere il comportamento di un sistema progettato per auto-replicarsi o agire in contesti complessi con potenziale impatto sistemico.
(*) Docente di Data Analytics for Finance and Insurance, MIB Trieste School of Management
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