Ma, è vero che l’AI (Artificial intelligence, o Ia nell’acronimo italiano) sta per trafiggere mortalmente al cuore il Leviatano burocratico? Sì: è proprio così. Del resto, già da tempo, con un minimo di alfabetizzazione in materia, si sarebbe potuti giungere rapidamente a una simile conclusione. Ma, anche qui, vale sempre il detto: “Dio acceca coloro che vuole perdere”, perché si rifiutano di vedere il mondo che verrà. Iniziamo dall’abc del problema oggi in essere in tutto il mondo sviluppato, e parliamo di fine-tuning. Parola composta che tradotta significa, molto in sintesi, “ottimizzazione del processo di addestramento di un modello di Intelligenza artificiale esistente, facendolo agire su di un nuovo set specifico di dati”. Nei modelli open source (come Llama di Meta, Mistral o il Deepseek cinese), questa pratica permette di utilizzare un modello già intelligente e specializzarlo in un compito specifico, o in un settore di nicchia. Tradotto in metafora scolastica, si potrebbe dire che il modello base (pre-addestrato) è assimilabile a uno studente universitario con una cultura generale vastissima: conosce la grammatica, la logica e i fatti del mondo, ma non è specializzato. Quindi, lo si sottopone a un processo di fine-tuning, che corrisponde a una sorta di master sofisticato in un settore particolare di attività. Allo stesso modo i modelli open source si possono addestrare in maniera molto personalizzata, in base alle esigenze mirate di una azienda privata di piccole-grandi dimensioni, sottoponendolo a fine-tuning sulle banche dati dell’azienda stessa che, in tal modo, rimangono all’interno della rete locale di computer aziendali. Mentre addestrare da zero un modello costa milioni di euro, al contrario il fine-tuning sui modelli open source esistenti costa assai poco. Per capirci bene: un modello piccolo (ad esempio 7 miliardi di parametri, che rispetto alle grandezze relative di scala è ben poca cosa,........

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