Secondo Cointelegraph, il futuro dell'intelligenza artificiale (IA) potrebbe orientarsi più verso l'integrazione aziendale piuttosto che verso una rivolta dei robot, come suggerito da Dario Amodei, CEO della società di IA Anthropic. In una recente intervista al podcast Econ 102 con Noah Smith ed Erik Torenberg, Amodei ha discusso vari aspetti dell'IA, tra cui le sue applicazioni militari e il potenziale dell'IA di sostituire i lavoratori umani con macchine più efficienti.

Uno dei punti più intriganti sollevati da Amodei è stato lo sforzo interno dell'azienda per sviluppare una struttura gerarchica efficiente per il completamento delle attività utilizzando una rete di modelli di intelligenza artificiale. Mentre la maggior parte delle persone ha familiarità con l'intelligenza artificiale tramite chatbot e generatori di immagini come ChatGPT di OpenAI e Claude di Anthropic, questi sistemi sono costati miliardi per essere sviluppati e le loro piene capacità sono spesso sottoutilizzate nelle applicazioni quotidiane. Ad esempio, utilizzare Claude per generare codice Python per un'applicazione Web3 non richiede la sua capacità di generare poesie in francese.

Amodei ha spiegato che l'azienda immagina sciami di IA in grado di collegarsi in rete per completare compiti specifici. Questo concetto implica "grandi modelli che orchestrano piccoli modelli", dove modelli più grandi creano numerosi modelli più piccoli, più veloci e più efficienti per eseguire compiti. Ha paragonato questo alle api operaie che supportano la loro regina, che rispecchia una tipica infrastruttura aziendale.

In cima a questa gerarchia ci sarebbe il modello Claude di base, il sistema più potente di Anthropic. Al di sotto ci sarebbero diversi modelli fondamentali addestrati in ampi domini come matematica, programmazione e analisi del sentiment. Questi sarebbero seguiti da modelli specialistici dedicati a compiti specifici e, infine, modelli entry-level, una tantum progettati per un uso a breve termine. Questa progettazione potrebbe potenzialmente consentire agli utenti finali a ogni livello di accedere alle capacità specifiche di cui hanno bisogno tramite un'unica, semplice interfaccia utente.