L’intelligenza artificiale è destinata a trasformare ogni angolo dell’industria farmaceutica, dalla scoperta delle molecole alle sperimentazioni cliniche. È fondamentale che le organizzazioni farmaceutiche costruiscano un framework per la prontezza all’IA che garantisca la sicurezza dei pazienti e l’integrità scientifica.
Il documento discute l’importanza della sicurezza nell’intelligenza artificiale attraverso il modello phi-3, sviluppato secondo i principi di AI responsabile di Microsoft. Viene evidenziato come il processo di allineamento alla sicurezza abbia portato a una significativa riduzione delle percentuali di risposte dannose.
Le nuvole AI sovrane offrono sia controllo che conformità, affrontando le crescenti preoccupazioni riguardo alla residenza dei dati e al rischio normativo. Per i fornitori di servizi gestiti, questa è un’opportunità per fornire piattaforme cloud AI sovrane che integrano sicurezza e prestazioni nel loro nucleo.
L’annuncio della Commissione UE venerdì scorso che non ci sarà un ritardo nell’Atto sull’IA dell’UE ha suscitato reazioni contrastanti. È tempo di agire e ottenere alcuni fatti, poiché le scadenze di conformità si avvicinano rapidamente.
Il 8 luglio 2025, la Commissione Europea ha ribadito il proprio impegno per rispettare il calendario dell’AI Act, nonostante le richieste di rinvio da parte di alcune aziende. Il Primo Ministro svedese ha chiesto una pausa nell’implementazione delle regole, definendole “confuse” e avvertendo che potrebbero comportare un ritardo tecnologico per l’Europa.
In un panorama ipercompetitivo, non è sufficiente distribuire modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM); è necessario un robusto framework LLMOps per garantire affidabilità e conformità. Python, con il suo ricco ecosistema, è il fulcro che unisce prototipazione, monitoraggio e governance in un flusso di lavoro di produzione senza soluzione di continuità.
Singapore sta rispondendo in modo proattivo alle sfide in continua evoluzione poste dall’uso dei dati nell’era dell’intelligenza artificiale (IA). La Ministra per le Comunicazioni e l’Informazione, Josephine Teo, ha sottolineato l’importanza di adattare non solo le leggi e le pratiche, ma anche le norme sociali più ampie.
L’Asia-Pacifico sta assistendo a un’espansione rapida delle tecnologie di sorveglianza, mentre rimane privo di quadri di governance necessari per regolarne l’uso. La mancanza di normative complete consente ai regimi repressivi di utilizzare strumenti di sorveglianza con poca supervisione pubblica.
L’Atto sull’Intelligenza Artificiale dell’Unione Europea sta per trasformare la governance globale dell’IA, ma i ritardi nella finalizzazione delle linee guida critiche offrono opportunità strategiche per le aziende. Questo articolo esplora come i rischi legati ai tempi normativi possano essere trasformati in vantaggi di mercato, con un focus su settori come la tecnologia sanitaria e i sistemi autonomi.
Al centro della politica dell’intelligenza artificiale (IA) di frontiera c’è un dibattito chiave: la regolamentazione dovrebbe concentrarsi sulla tecnologia stessa – i modelli di IA – o sui suoi utilizzi? La regolamentazione basata sull’entità, che si concentra sulle grandi aziende che sviluppano i modelli e i sistemi più potenti, potrebbe affrontare meglio i rischi distintivi dello sviluppo dell’IA di frontiera.