È davvero sostenibile continuare a costruire modelli di intelligenza artificiale sempre più grandi? In questo episodio analizziamo il saggio di Benedict Evans “The Problem with Better Models” e ci interroghiamo su un punto cruciale per il futuro dell’IA: l’approccio basato sull’ampliamento delle architetture è ancora valido o stiamo entrando in una fase di rendimenti decrescenti?Esploriamo i costi ambientali e politici della “corsa ai parametri”, le implicazioni sulla concentrazione del potere computazionale e le alternative metodologiche possibili: dall’integrazione tra IA simbolica e neurale alla valorizzazione di modelli distribuiti e contestuali.Parliamo anche di governance, equità nell’accesso, rischi di bias e sovranità tecnologica, con uno sguardo attento al ruolo dell’open source e delle istituzioni pubbliche.Una puntata densa e strategica per capire cosa sta davvero dietro al “progresso” dell’intelligenza artificiale.