Il giorno 21 giugno 2023, alle ore 10:00, in Aula Pagani (U7, terzo piano), si terrà il seminario dal titolo:
L’intelligenza artificiale generativa per docenti e ricercatori: rischi e opportunità nel primo anno d.GPT.
tenuto dal prof. Federico Cabitza Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione, UNIMIB
Il seminario è stato pensato per offrire un'opportunità di aggiornamento e di dialogo collettivo riguardo l'influenza e le implicazioni dell'Intelligenza Artificiale generativa nel panorama accademico, con un occhio di riguardo per docenti e ricercatori. Lo scopo è analizzare l'impatto potenziale di questi strumenti avanzati sulle attività di ricerca e sull'insegnamento, mettendo a confronto visioni personali e linee di indirizzo collettive, per gestire questo fenomeno in modo consapevole e produttivo. Cercheremo di comprendere le potenzialità e i rischi insiti nell’affidamento crescente a questo genere di strumenti, situandoli all'interno dei principali paradigmi di interazione Umano - Intelligenza Artificiale. Oltre a ciò, condivideremo alcuni suggerimenti ed euristiche per ottimizzare l'utilizzo delle più conosciute piattaforme pubbliche di Intelligenza Artificiale Generativa (come Bard, Bing, ChatGPT, Dall-e). Alla fine del seminario sarà espresso un invito a riconoscere l'inevitabilità della nostra condizione di novizi di fronte alle capacità di queste intelligenze meccaniche, estranee eppure così intimamente legate alla nostra eredità culturale e quindi ad esercitare sia prudenza che curiosità dinnanzi alle loro potenzialità.
Federico Cabitza è professore associato di Interazione Uomo-Macchina e Supporto Decisionale all’Università di Milano-Bicocca, dove è responsabile del laboratorio di “Modelli di incertezza per decisioni e interazioni” e direttore del nodo locale del laboratorio nazionale CINI “Informatica e Società”. Affiliato anche all’IRCCS Galeazzi-Sant’Ambrogio, collabora con diversi ospedali in Italia e all’estero per lo sviluppo e valutazione di supporti decisionali basati su Machine Learning.