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La strategia canadese per l’IA: ricerca, talenti e governance


L’ecosistema canadese dell’intelligenza artificiale rappresenta oggi un punto di riferimento a livello globale per capacità scientifica, visione politica e collaborazione internazionale. A partire dalla leadership nel G7 2025, il Canada ha consolidato un modello strategico che integra governance, sicurezza e sviluppo tecnologico condiviso.

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Ggovernance multilaterale dell’IA: il ruolo guida del Canada

Il G7 a guida canadese si è concluso con una Dichiarazione per un’IA prospera.

La dichiarazione conferma l’approccio di uno sviluppo antropocentrico che gli Stati devono garantire per raggiungere livelli di sicurezza di questa tecnologia tali che i benefici per la collettività siano diffusi e si riduca il rischio di sicurezza nazionale, in continuità con i risultati della presidenza italiana e dei vincoli assunti con l’adesione al Processo di Hiroshima.  

L’IA rimane al centro delle sfide globali nella roadmap politica: intorno a essa il forum ribadisce gli impegni di cooperazione tra i paesi partecipanti e i paesi in via di sviluppo, sotto l’egida del Global Digital Compact delle Nazioni Unite; la necessità di tradurre in azioni concrete gli obiettivi del Data Free Flow with Trust (DFFT). Oltre a questi due strumenti di collaborazione, sotto la presidenza canadese, il G7 introduce altri vettori finalizzati a creare servizi standardizzati nel settore pubblico: il G7 GovAI Grand Challenge, che si tradurrà in una serie di Rapid Solution Labs atti a rendere i modelli linguistici di grandi dimensioni in applicazioni operative; la GAIN, Rete di IA del G7, finalizzata a creare un catalogo di servizi open source replicabili per la pubblica amministrazione.

L’elemento di novità di questo G7 è stato l’attenzione posta sulle potenziali conseguenze determinate dal fabbisogno energetico delle grandi infrastrutture di IA: garantire l’autonomia per i data center che sviluppano, gestiscono e portano all’utente finale i servizi basati sull’IA, senza porre sotto stress i flussi paese di energia.

Per favorire l’uso dell’IA da parte delle PMI, il forum ha previsto la creazione di un Piano per l’Adozione dell’IA, un kit di soluzioni pratiche da trasferire alle imprese, che di fatto disintermediano gli step tradizionali, per attori e per fasi, dalla ricerca al mercato: workshop collaborativi, coordinati dall’OCSE e basati sulle tendenze empiriche dell’IA, provenienti dalla ricerca applicata, e sulle esperienze delle PMI in prima linea; accesso facilitato alle infrastrutture di calcolo e alle soluzioni open e closed source; creazione di partnership di sviluppo tra  aziende e fornitori di soluzioni di intelligenza artificiale, con istituti nazionali di ricerca sull’intelligenza artificiale, università, hub di innovazione e cluster.

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Le raccomandazioni strategiche del think 7 per l’IA e la tecnologia quantistica

Rimane ancora centrale lo scambio di talenti tra i diversi paesi, e macroregioni economiche, tra organizzazioni pubbliche e università o centri di ricerca. La creazione di una forza lavoro qualificata invece è affidata all’armonizzazione dei sistemi di formazione abilitanti le nuove professioni di IA, adottati dai singoli paesi.

Un impulso completamente innovativo, parzialmente rinvenibile nella Dichiarazione dei Leader, è invece quello fornito dalle raccomandazioni formulate in seno al Think 7, coordinato dal Centre for International Governance Innovation (CIGI). Nei Policies Brief sviluppati da oltre 20 autori, provenienti da 17 diversi paesi, lo sviluppo futuro dell’IA è stato associato a quello della tecnologia quantistica. Partendo da un’analisi geopolitica del multilateralismo o di quello che potenzialmente potrebbe essere il nuovo ordine mondiale, l’IA viene assunta come fattore che, se non ben guidato, ha il potenziale di aumentare i divari socio-economici e creare maggiore incertezza tecnologica.

Il Gruppo di lavoro denominato Tecnologie trasformative: IA e tecnologie quantistiche, ha identificato le sfide che i Paesi del G7 si troveranno ad affrontare nel presente del futuro.

In sintesi:

  • la governance non è più declinabile a livello di singola nazione;
  • è indispensabile un modello/approccio programmatico del multilateralismo;
  • la cooperazione strategica del G7 deve concentrarsi sulle catene di approvvigionamento.

Le 3 raccomandazioni, di seguito una sintesi, mettono al centro dell’interesse pubblico collettivo l’estrazione, la tutela e la gestione delle informazioni, da organizzare a “supporto del processo decisionale, del coordinamento e della capacità di regolamentazione”.

Raccomandazione n. 1: Costruire una base di conoscenza comune del G7 sulle dinamiche del mercato dell’IA.

È compito del G7 istituire un sistema di monitoraggio sul mercato dell’IA: tutti gli ecosistemi di IA sono in continua evoluzione, riscontrare il flusso delle informazioni che li alimentano consente di aumentare l’efficienza regolatoria, sostenere interventi o azioni esecutive, basate su un contesto il più realistico possibile.

Raccomandazione 2: Istituire un Gruppo di Contatto del G7 per coordinare le catene di fornitura quantistiche.

Coordinare la catena del valore delle tecnologie quantistiche attraverso l’istituzione di Punti di Contatto, che coordinano gli snodi di interdipendenza, così da anticipare le esigenze di fornitura, frammentate sia nella domanda che nell’offerta, in quanto i diversi player risiedono in paesi con diverse giurisdizioni.  

Raccomandazione 3: Istituire un osservatorio del G7 per monitorare la preparazione alla sicurezza quantistica.

L’obiettivo finale è quello di creare un codice di condotta volontario sulla sicurezza quantistica, l’osservatorio supporta l’armonizzazione delle diverse contromisure sui rischi di attacco alle infrastrutture critiche, adottate dalle giurisdizionali nazionali, iniziando con la standardizzazione parallela di progetti pilota sulla crittografia quantistica.

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Le origini dell’ecosistema canadese dell’intelligenza artificiale

Questi tre meccanismi di attuazione di una governance globale sulle tante sfide aperte dall’IA rispecchiano il valore pioneristico o il contributo scientifico che il sistema canadese ha dato all’intelligenza artificiale sin dagli anni 70, del secolo scorso.  5786

L’attivismo politico, il sostegno alla ricerca e la storia del Canada sull’IA nascono molto prima di altri paesi del G7: l’esperienza scientifica di Hinton Geoffrey, tra i padri fondatori delle reti neurali, rimane la testimonianza più influente. Già nel 1973, la Western University organizza uno dei convegni più roboanti della Canadian Society for Computational Studies of Intelligence  sull’IA.

Nel 1984 il Canadian Institute for Advanced Research -CIFAR – crea il primo meccanismo di attrazione dei talenti nazionali per lo studio sull’IA e la robotica. Nell’iniziativa vengono coinvolte anche la British Columbia, l’Università di Toronto e l’università Mc Gill.

La strategia pancanadese per l’IA e il ruolo del Cifar

Vent’anni dopo lo stesso istituto, con la guida di Geoffrey, avvia il programma Neural Computation and Adaptive Perception, indirizzato allo studio delle reti neurali profonde richiamando al suo cospetto molti immigrati qualificati.

Il CIFAR è al centro della Strategia Pancanadese per l’Intelligenza Artificiale, insieme al Global Innovation Clusters, il Digital Research Alliance, il Vector Institute, l’Artificial intelligence Institute AMII e MILA.

La strategia promuove l’adozione dell’intelligenza artificiale nell’economia e nella società, l’attrazione di talenti e la capacità di calcolo.

Si compone di tre pilastri:

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  • Pilastro 1 – ”Commercializzazione”, messo in opera dagli Istituti nazionali di intelligenza artificiale (Amii Alberta Machine Intelligence Institute – Edmonton, Mila- Montreal, Vector Institute -Toronto) che hanno l’onere di trasformare la ricerca in applicazioni commerciali e stimolare le aziende ad adottare queste nuove tecnologie; dai Clusters di innovazione globale ( Digital Technology, Protein Industries Canada, Next Generation manufacturing, Scale Ai, Canada Ocean Supercluster), che invece sono responsabili dell’impiego di sistemi di IA made in Canada nei settori strategici del paese. 
  • Pilastro 2 – “Standard “, attuato dallo Standard Council of Canada che assicura l’implementazione di metriche di sicurezza nei modelli di IA.
  • Pilastro 3 – “Talenti e Ricerca”, anche qui il ruolo chiave è esercitato dal CIFAR che, in coerenza con il proprio scopo sociale, attraverso i programmi di mobilitazione della conoscenza, è chiamato a garantire agli altri istituiti coinvolti, una coorte di talenti impegnati nella ricerca accademica.

Autonomia computazionale e governance pubblica dell’IA in Canada

La potenza di calcolo per i ricercatori in IA è invece assicurata dalla Digital Research Alliance. Un altro attore strategico della strategia è il Canadian AI Safety Institute -CAISI-, lungo tutto il ciclo di vita di sviluppo dei modelli e delle applicazioni di IA, monitora i i livelli di sicurezza dei sistemi avanzati tanto da permettere al governo canadese di intervenire sui rischi da contenuti sintetici, o dalla esclusione della supervisione umana. il CAISI è uno dei membri fondatori dell’International Network of AI Safety Institutes, a cui il Canada ha aderito con la sottoscrizione della Dichiarazione di Seoul. Il Canada è anche tra i paesi ideatori della Global Partnership dell’IA (GPAI) che in collaborazione con l’OCSE, è il soggetto promotore dell’adozione di standard e metriche condivise dei sistemi di IA, e, probabilmente, l’organizzazione internazionale più attiva nel nuovo multilateralismo, determinato dall’IA. 

La centralità del CIFAR, si può misurare anche nella strategia di calcolo adottata dal paese, denominata “Canadian Sovereign AI Compute Strategy”.

L’autonomia computazionale è una delle priorità su cui il governo canadese ha deciso di investire 2 miliardi di dollari nel periodo 2024-2029, attraverso tre diversi driver:

  • Infrastruttura pubblica di supercalcolo basato sull’intelligenza artificiale, programma attuato dal Shared Services Canada (SSC) e dal National Research Council of Canada (NRC);
  • Fondo per l’accesso al calcolo dell’intelligenza artificiale, aperto a maggio di questo anno per sostenere le imprese e gli innovatori, in generale, nell’acquisto di risorse di elaborazione basate sull’IA;
  • Uso responsabile dell’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione indirizzato ad efficientare i procedimenti amministrativi, fornire migliori servizi, tutelare i dati e le informazioni nella disponibilità degli enti pubblici.

Per i servizi pubblici federali, il governo ha previsto un Piano di Azione ad hoc basato su Acceleratori di intelligenza artificiale nel governo del Canada, come un centro di competenza sull’intelligenza artificiale per il governo del Canada, un’infrastruttura comune dei dati, quadri comuni di governance e di gestione del rischio dell’IA; Allineamento politico e legislativo, riduzione di barriere e lacune sulle applicazioni endlayer; una forza lavoro interna rispondente alle esigenze di prestazioni qualificate, l’obiettivo è quello di ridurre l’esternalizzazione delle competenze.

Tutta l’attività governativa è coadiuvata da un Consiglio consultivo, rinnovato nel 2025, in cui sette degli undici membri sono donne, ognuno di essi ricopre posizioni leader in altri enti dell’ecosistema: CIFAR, MILA; AMII, Canadian Tire Corporation, AltaML, Vector Institute, CGI, Moov AI.

Ecosistemi nazionali per un multilateralismo tecnologico sostenibile

Canada, G7 e T7 a guida canadese, hanno messo in evidenza 3 aspetti cruciali nello sviluppo dell’IA, su cui stakeholder e governi sono chiamati a riprogrammarsi.

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L’inverno del multilateralismo del secondo dopoguerra deve necessariamente essere rivitalizzato da un nuovo modello di cooperazione o multipolarismo 5.0, dove le entità coinvolte sono rappresentative di contesti e aree geografiche frutto di questo periodo storico.

L’IA non può più essere considerata isolata dalla tecnologia quantistica ed è onere dei paesi e delle diverse organizzaizoni internazionali o fora, monitorare le catene del valore dei mercati ad essi associati per bilanciare squilibri economici e impatti sociali.

Gli ecosistemi funzionali di IA sono quelli dove la circolazione della conoscenza, lo sviluppo di applicazioni Customer In per imprese o Pubblica amministrazione è garantita da una visione Paese di sviluppo integrato della tecnologia, in cui i diversi player si muovono verso obiettivi di crescita condivisi e lo Stato, attraverso la leva finanziaria o le contromisure legislative,  coadivua il progresso tecnologico in linea con i trend globali.



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