Si chiama ImpactAI, uno strumento avanzato di intelligenza artificiale sviluppato dalla Banca Mondiale e progettato per supportare il mondo della cooperazione e dello sviluppo globale. Lo strumento, in fase di sviluppo presso il DIME (World Bank’s Development Impact Evaluation) in collaborazione con Google Accelerator è progettato per migliorare la pianificazione di interventi, le decisioni politiche e la misurazione dei risultati di sviluppo fornendo analisi in tempo reale su grandi quantità di dati, in particolare quelli dei paesi a basso e medio reddito. L’obiettivo è rafforzare i processi decisionali con approfondimenti basati sui dati, garantendo che le iniziative abbiano un impatto maggiore e siano allineate con le esigenze delle popolazioni beneficiarie.
ImpactAI utilizzerà grandi dataset e algoritmi di intelligenza artificiale per generare approfondimenti utili a orientare le decisioni grazie all’apprendimento automatico e all’analisi predittiva in settori come la riduzione della povertà, il cambiamento climatico, l’istruzione e la sanità. L’elemento innovativo di Impact AI è la sperimentazione di un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) che possa fornire risposte e analisi più precise e dettagliate in un settore specifico e complesso come quello del global development.
Un LLM (Large Language Model) è un tipo di modello di intelligenza artificiale progettato per elaborare ed eseguire compiti linguistici complessi, come la generazione di testo, la traduzione automatica, il riassunto, la risposta a domande e la classificazione di documenti. È basato su reti neurali profonde, in particolare su architetture come il transformer, che permette al modello di analizzare grandi quantità di testo e apprendere le relazioni tra parole e frasi per produrre risposte coerenti e contestuali.
Esistono LLM tematici, ovvero modelli di linguaggio addestrati e ottimizzati per domini specifici o settori particolari. Questi modelli si concentrano su uno specifico ambito di conoscenza, anziché essere generalisti come quelli più noti, tipo GPT o BERT. Diversi LLM tematici sono già stati sviluppati e sono già in uso soprattutto in ambiti scientifici e finanziari:
- BioBERT: Un LLM specializzato nel linguaggio della biomedicina e della bioinformatica. È stato addestrato su grandi corpus di testi scientifici e articoli di ricerca in biologia e medicina.
- PubMedGPT: Un modello addestrato su database di letteratura medica, per rispondere a domande di natura medica e generare testi specializzati in questo ambito.
- CaseLawGPT: Un altro esempio nel settore legale, ottimizzato per comprendere e generare contenuti basati su leggi e sentenze giudiziarie.
- FinBERT: Ottimizzato per il linguaggio specifico della finanza e dell’economia. È utilizzato per analizzare notizie finanziarie, rapporti di mercato, e per compiti di sentiment analysis su dati finanziari.
- SciBERT: Un modello specificamente addestrato su articoli di ricerca scientifica, utile per compiti di analisi e comprensione dei testi scientifici. È utilizzato in aree come la fisica, la chimica e altre scienze naturali.
Gli LLM tematici sono particolarmente importanti perché permettono di sfruttare al meglio l’intelligenza artificiale in contesti professionali, dove un’accurata comprensione del linguaggio e delle dinamiche di settore è fondamentale.
Secondo gli sviluppatori ImpactAI, che dovrebbe essere presentato al pubblico ad aprile del 2025, sarà in grado di fornire in modo sintetico e immediato informazioni e analisi su tutti i temi di interesse del mondo dello sviluppo globale grazie a un ampio corpus di dati, documenti, letteratura di ricerca e reportistica di progetti che sarebbe difficile reperire, leggere e analizzare. Il tutto con la garanzia che si tratti di fonti attendibili, certificate e validate da istituzioni riconosciute.
