Apple ha stretto un accordo con Shutterstock per ottenere in licenza milioni di immagini da utilizzare per addestrare i suoi modelli di intelligenza artificiale. Si tratta di una strategia comune a molte aziende tecnologiche: Google, Meta e Amazon hanno già stipulato accordi simili con Shutterstock per potenziare i propri motori di intelligenza artificiale visiva. La notizia dell’accordo di Apple, siglato a fine 2022, parla di un costo che potrebbe arrivare a 50 milioni di dollari.
Questa mossa segue le indiscrezioni su precedenti trattative tra Apple e diverse case editrici per ottenere contenuti simili da articoli di giornale per addestrare i suoi modelli di linguaggio avanzati (LLM). Tra i nomi dei media coinvolti figurano Conde Nast IAC e NBC.
Come più volte ricordato, Apple potrebbe annunciare importanti novità sull’integrazione dell’intelligenza artificiale nei suoi sistemi operativi durante la WWDC 2024 di giugno.
Sebbene l’azienda di Cupertino sia considerata un passo indietro nelle soluzioni di AI generativa, tanto da ventilare una possibile partnership con Google per l’utilizzo di Gemini, in realtà negli ultimi anni ci sono stati alcuni piccoli miglioramenti nelle tecnologie di “machine learning” dell’azienda. La scrittura predittiva sembra essere diventata più precisa nell’adattarsi al vocabolario preferito degli utenti e Siri ha migliorato la sua capacità di tradurre frasi comuni. Molto poco rispetto alle potenzialità dei chatbot più recenti, ma si vocifera che la prossima generazione di processori Apple includerà neural engine notevolmente più potenti, tanto da poter probabilmente eseguire piccoli LLM in locale.
La grande sfida per Apple nell’utilizzo di tecnologie di intelligenza artificiale rimane quella di mantenere i propri standard sulla privacy degli utenti, un problema che altri grandi player del settore AI sembrano a tutti gli effetti trascurare. A controprova di quanto scritto poco sopra, Apple ha recentemente annunciato l’intenzione di sviluppare modelli di linguaggio avanzati in grado di sfruttare al massimo la tecnologia on-device, riducendo al minimo la necessità di cloud computing, e ridimensionando così i rischi per la privacy.