Cos’è Open Euro LLM, l’intelligenza artificiale europea

Un modello AI basato su trasparenza e responsabilità sociale

L’Unione Europea prova a sfidare gli Stati Uniti con una sua personale intelligenza artificiale. Open Euro LLM si basa su trasparenza e rispetto delle diseguaglianze. Scopriamola insieme.

Cos’è Open Euro LLM

L’Unione Europea si affaccia nel mondo delle intelligenze artificiale con un modello che vuole sfidare USA e Cina e distinguersi dai concorrenti per i suoi principi. Open EURO LLM vuole mostrare al mondo come sia possibile creare un modello di intelligenza artificiale mantenendo vivi i principi di trasparenza e responsabilità sociale.

Open Euro LLM

Per rendere tutto ciò possibile è stato creato un consorzio di circa 20 partner, tra aziende e istituti di ricerca, provenienti da diversi paesi dell’UE.

Il progetto è guidato da Jan Hajic, linguista computazionale dell’Università di Praga, e Peter Sarlin, co fondatore di Silo AI, un laboratorio privato di intelligenza artificiale.

Grazie a questo nuovo modello AI l’Unione Europea vuole garantirsi una posizione privilegiata, con nuove infrastrutture digitali. I modelli saranno completamente aperti e disponibili a tutta la comunità, promettendo di preservare le diversità linguistiche e culturali che non sono mai state un ostacolo nella comunità europea.

I partner

“Le principali aziende di intelligenza artificiale e gli istituti di ricerca europei uniscono le loro forze e competenze per sviluppare modelli linguistici open source di nuova generazione in una collaborazione senza precedenti per far progredire le capacità di intelligenza artificiale europee”.

I partner che hanno contribuito alla realizzazione dell’intelligenza artificiale europea sono le aziende Aleph Alpha, AMD Silo AI, Ellamind, Lighton e Prompsit e i centri HCP Barcelona Supercomputing Center, CINECA, CSC e SURF.

Gli istituti di ricerca che hanno dato il loro contributo al progetto, invece, sono: Charles University, AI Sweden, ALT – EDIC, Eberhard Karis Universitat Tubingen, Ellis Institute Tubingen, Fraunhofer IAIS, Julich Forschungszentrum, Eindhoven University of Technology, University of Helsinki, University of Oslo e University of Turku.

Perché un’intelligenza artificiale europea è importante

Grazie ai modelli open source trasparenti voluti dall’Unione Europea la comunità avrà accesso a tecnologie di intelligenza artificiale di alta qualità, i quali renderanno le aziende europee più competitive nel mercato globale. Allo stesso modo le aziende pubbliche saranno in grado di produrre servizi pubblici più efficaci.

Open Euro LLM

Open Euro LLM vuole, quindi, migliorare la competitività e la sovranità digitale dell’Europa. Oltre a perfezionare i prodotti di intelligenza artificiale europei, il progetto deve dimostrare la forza della trasparenza, dell’apertura e del coinvolgimento della comunità.

I principi di Open Euro LLM

“Una serie di modelli fondativi per un’intelligenza artificiale trasparente in Europa.

Veramente aperto: compresi dati, documentazione, codice di formazione e test e metriche di valutazione, compreso il coinvolgimento delle comunità.

Compiacente: secondo le normative UE, Open Euro LLM fornirà una serie di LLM trasparenti e performanti.

Diverso: per le lingue europee e altre di interesse sociale ed economico, preservando la diversità linguistica e culturale”.

Gli obiettivi di Open Euro LLM

I principi sui quali si basa il modello di intelligenza artificiale dell’Unione Europea sono chiari e ben definiti. Affinché essi siano perseguibili il modello deve prefissarsi alcuni obiettivi:

  • Ampliare le capacità linguistiche del modello, a tutte le lingue dei paesi dell’Unione Europee e non solo.
  • Estendere tutti i risultati di valutazione a tutte le lingue dell’Unione Europea e non solo.
  • Includere la sicurezza dell’AI, l’allineamento con l’AI ACT e con gli standard europei di intelligenza artificiale.
  • Condividere in modo trasparente tutti gli strumenti e i risultati dei processi formativi.
  • Garantire un accesso facile e sostenibile.
  • Ampliare il numero di set dati di formazione e benchmark.
  • Condividere le pipeline di arricchimento dei set dati.
  • Creare una comunità attiva di sviluppatori e parti interessate.
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