Il misterioso tumore che, passando dal muso di un animale all’altro, sta decimando i diavoli di Tasmania, deriva dalle cellule di Schwann, una sorta di tessuto connettivo che sostiene e protegge le strutture nervose. Secondo i calcoli degli esperti la malattia – unica forma nota di tumore contagioso, insieme a un'altra che colpisce i cani – potrebbe portare a completa estinzione la specie nel giro di una trentina di anni. Ma il lavoro di analisi del trascrittoma condotto dai ricercatori coordinati da Elizabeth Murchison, del laboratorio di Cold Spring Harbor, potrebbe cambiare il destino di questi mammiferi: accertato che il tumore deriva da un unico clone di cellule e messo a punto un marcatore genetico per distinguerlo da altre neoplasie, i ricercatori sperano ora di riuscire a mettere a punto un vaccino che possa garantire la sopravvivenza di questi curiosi animali.
Diavoli sterminati da Schwann
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Come integrare i modelli linguistici di grandi dimensioni nel processo scientifico senza comprometterne l'integrità? Gli LLM sono utili quando velocizzano lavoro ripetitivo e preparatorio. Diventano rischiosi quando il loro output entra direttamente nel processo di validazione o nella decisione scientifica. La questione da porre non è se ma come integrarli nel processo scientifico senza comprometterne l'integrità.
Immagine di copertina realizzata con ChatGPT
Nel discorso pubblico, intelligenza artificiale e Large Language Model (LLM) vengono spesso usati come sinonimi. Non lo sono. L'IA è il campo più ampio che comprende tecniche diverse — dai sistemi simbolici all'apprendimento automatico, dalla visione artificiale alla robotica, fino ai modelli generativi. Gli LLM sono una classe specifica di questi sistemi: modelli addestrati su grandi quantità di testo e, sempre più spesso, di dati multimodali, capaci di produrre risposte linguisticamente plausibili, codice, sintesi, classificazioni e proposte operative.