Durata complessiva del corso: 12 ore di lezione in sincrono suddivise in 4 incontri + 3 ore di studio personale e attività di gruppo:
31 Gennaio 2025 – ore 15.00-18.00
Prof. Gino Roncaglia Lezione n. 1:
“Dall’IA del secondo ‘900 all’IA generativa”.
Il modulo discuterà il cambiamento di paradigma avvenuto nel passaggio dalla GOFAI (Good, Old-Fashioned Artificial Intelligence) all’IA generativa di oggi, con una introduzione ai suoi meccanismi di addestramento e funzionamento e ai suoi possibili usi nel mondo delle biblioteche e della mediazione informativa. In questo contesto, saranno brevemente presentati e discussi anche i sistemi generativi multimodali e la Retrieval Augmented Generation
14 Febbraio 2025 – ore 15.00-18.00
Dott.ssa Margherita Mattioni Lezione n. 2:
“La biblioteca e le sue rappresentazioni: problemi etici e epistemologici della mediazione informativa ai tempi dell’IA”
Il modulo intende proporre una riflessione critica sul ruolo di mediazione informativa attualmente svolto dagli agenti artificiali (ISA) delle grandi piattaforme social-mediali. La filosofia dell’informazione e la semiotica interpretativa possono aiutarci non soltanto a individuare rischi e problematiche di questa inedita centralità degli agenti artificiali di raccomandazione ma soprattutto a ripensare modalità e spazi della mediazione informativa esercitata da bibliotecari e biblioteche. A partire da tali presupposti teorici sarà presentato e discusso come caso di studio il sistema di raccomandazione recentemente implementato nell’ambito del progetto Reading&Machine, grazie ad una collaborazione fra Biblioteche Civiche di Torino, Politecnico di Torino e Dipartimento di Studi storici dell’Università di Torino.
18 Febbraio 2025 – ore 15.00-18.00
Prof. Maurizio Lana Lezione n. 3: “Autorialità prima e dopo i sistemi conversazionali di IA”
I sistemi di IA sono in grado di produrre testo e per questo occorre ripensare i concetti usuali riguardanti la responsabilità autoriale: i sistemi di IA sono autori? Molte società scientifiche e riviste hanno preso posizione sul tema, ma in ogni caso le loro posizioni si attuano solo se ci sono la compliance degli autori e l’acume critico dei reviewer. Ma il fenomeno dell’enshittification of science sembra dire che siamo di fronte ad un problema di inquinamento del sistema editoriale.
27 Febbraio 2025 – ore 15.00-18.00
Prof. Federico Meschini Lezione n. 4: “Intelligenza artificiale in azione”
Questo modulo intende fornire una panoramica sulle principali modalità e strategie d’interazione con l’Intelligenza artificiale generativa testuale e relativi strumenti. Il punto di partenza iniziale è costituito dal Prompt Engineering, la capacità di progettare input così da sfruttare al meglio le caratteristiche e le potenzialità dei Large Language Model (LLM) in diversi contesti, in particolare per ciò che riguarda l’ottimizzazione e la personalizzazione dei risultati. Successivamente verrà preso in considerazione NotebookLM, uno strumento reso disponibile da Google che permette di applicare le capacità degli LLM ad un corpus personalizzato di documenti, così da implementare in maniera automatica procedure avanzate di analisi, sintesi, esplorazione e ricerca. La parte conclusiva è costituita da un’introduzione alla Retrieval Augmented Generation, in cui le capacità generative degli LLM sono coniugate al recupero delle informazioni strutturate nelle base di dati, così da rendere più accurate le risposte ricevute.
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