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Magazine Intelligenza Artificiale: l'IA è più di quello che appare

Magazine Intelligenza Artificiale: l'IA è più di quello che appare

Un’AI nella top10 di una prestigiosa competizione di forecasting

immagine astratta che rappresenta dati e previsioni

Un sistema di intelligenza artificiale sviluppato dalla startup britannica ManticAI si è classificato all’ottavo posto nella Metaculus Cup, una prestigiosa competizione internazionale di forecasting che coinvolge professionisti e appassionati. Il torneo, organizzato da una società con sede a San Francisco, ha chiesto ai partecipanti di stimare la probabilità di sessanta scenari, dalle elezioni in Samoa all’estensione degli incendi negli Stati Uniti. Pur restando dietro ai migliori “superforecaster” umani, il risultato rappresenta un significativo balzo in avanti rispetto all’anno precedente, in cui il miglior bot si era piazzato al 300° posto.

Il sistema di ManticAI utilizza un approccio modulare, assegnando diversi compiti di previsione a modelli specializzati di OpenAI, Google e DeepSeek in base alle loro competenze specifiche. Per Toby Shevlane, co-fondatore di ManticAI, il risultato rappresenta una pietra miliare per l’applicazione dei LLM alle previsioni. Il CEO di Metaculus Deger Turan ritiene plausibile che le AI possano raggiungere o superare i migliori forecaster umani entro il 2029, ma osserva che ad oggi restano carenti nelle previsioni complesse basate su eventi interconnessi, dove servono coerenza logica e capacità di verifica. Studi recenti confermano che i professionisti umani mantengono un vantaggio medio, specie quando i dati sono scarsi o serve giudizio qualitativo.

L’orientamento più promettente resta quindi la collaborazione uomo-macchina. Come suggerisce Warren Hatch, CEO di Good Judgment: “La risposta non è umano o IA, ma umano e IA insieme per ottenere rapidamente la migliore previsione possibile”.

Leggi l’articolo completo: British AI startup beats humans in international forecasting competition su The Guardian

Immagine generata tramite DALL-E 3. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (13/05/2025).

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