Apertus, il modello di IA svizzero, un anno dopo: cosa ha funzionato e cosa no? 

Un anno dopo il lancio del modello svizzero di intelligenza artificiale Apertus è ora di tirare le somme. Keystone / Gaetan Bally

A un anno dal lancio, Apertus ha superato i 4 milioni di download e trovato applicazioni concrete. La nuova versione presentata a luglio riduce il divario con i concorrenti, ma competere nel settore dell’intelligenza artificiale resta una sfida per il modello di IA svizzero. 

La notizia era arrivata tra rulli di tamburi e grandi annunci: la Svizzera aveva finalmente un proprio modello di intelligenza artificiale (IA) completamente aperto, trasparente e multilingue, sviluppato nel rispetto delle norme sulla protezione dei dati e dell’AI Act europeo. Eppure, già poche settimane dopo il lancio, Apertus aveva attirato dure critiche. Alcuni utentiCollegamento esterno erano arrivati a definirlo “inutilizzabile” e “incapace di rispondere correttamente anche alle domande più basilari”. 

A un anno di distanza, la domanda è doverosa: chi lo sta davvero usando? 

I numeri sembrano incoraggianti. Apertus ha superato i 4 milioni di download sulla piattaforma di IA Hugging Face, una cifra che Oleg Lavrovsky, responsabile della community di Apertus, considera rappresentativa dell’interesse globale per i progetti di IA open source.  

Il numero di download, tuttavia, non corrisponde necessariamente all’utilizzo nel mondo reale. Lavrovsky afferma di essere a conoscenza di almeno 70 implementazioni esterne e di oltre 100 versioni derivate del modello svizzero. Tra queste figura il progetto SEA-LIONCollegamento esterno di Singapore, che ha adattato Apertus e altri modelli di IA in maniera indipendente per farli funzionare con diverse lingue del Sud-est asiatico.  

Per Lavrovsky, si tratta di una conferma importante. “Volevamo creare un modello di base”, afferma. “Quando le persone ottimizzano o adattano Apertus, è esattamente quello che sta accadendo”. 

A luglio, il team ha rilasciato Apertus 1.5, che ha introdotto, tra le altre novità, la lettura delle immagini e migliori capacità di ragionamento. La versione 2.0Collegamento esterno è prevista nel 2027. 

A chi è ancora deluso, Lavrovsky lancia un messaggio chiaro: Apertus non è stato progettato per competere con ChatGPT. Non è un prodotto commerciale finito, bensì una base che aziende, istituzioni e centri di ricerca possono adattare alle proprie esigenze. Riconosce, tuttavia, che restano domande aperte su quanto le potenzialità del modello elvetico si traducano in uso e creazione di valore tangibile. 

Modelli di IA aperti, a pesi aperti e chiusi 

I modelli di IA possono essere sviluppati e rilasciati con diversi livelli di apertura: 

Aperti (open-source): i parametri di addestramento del modello, o “pesi”, il codice di addestramento e le informazioni sui dati sono disponibili pubblicamente, consentendo ad altre persone di esaminarli, modificarli e riprodurli. Tra gli esempi figurano Apertus e OLMo. 

Pesi aperti (open weight): i pesi del modello sono resi pubblici e possono essere scaricati e adattati, ma il codice completo di addestramento e i set di dati non sono necessariamente divulgati. Tra gli esempi figurano Llama di Meta e Qwen di Alibaba. 

Chiuso/proprietario: nessuna componente del modello è resa pubblica. È il caso della maggior parte dei modelli commerciali, tra cui GPT di OpenAI e Claude di Anthropic. 

Multilinguismo e garanzie sui dati hanno dato i loro frutti 

Alcune aziende hanno trovato impieghi concreti per Apertus. Artificialy, società ticinese specializzata in soluzioni di IA, afferma di utilizzare Apertus in diversi progetti, sia a livello industriale che nel settore pubblico. 

“Non facciamo beneficenza. Non usiamo Apertus perché dobbiamo farlo, ma perché è un buon modello”, afferma Damiano Binaghi, responsabile del deep learning dell’azienda. 

I test interni dell’azienda mostrano risultati particolarmente buoni nella traduzione e nelle conversazioni multilingue. “Spesso preferiamo Apertus ad altri modelli per i compiti di traduzione della nostra clientela, soprattutto quando coinvolgono le quattro lingue nazionali svizzere o documenti sensibili”, afferma Binaghi. 

Un esempio è il Canton Ticino, che ha deciso di passare ad Apertus per la traduzione automatizzata dei documenti amministrativi. L’Ufficio della migrazione del Cantone è tra quelli che possono trarne maggior beneficio: gestisce documenti personali in più lingue e necessita sia di accuratezza sia di garanzie in materia di protezione dei dati. 

“Le esigenze dell’Ufficio della migrazione del Canton Ticino rappresentano quasi perfettamente i punti di forza del modello”, afferma Binaghi. 

Il multilinguismo è uno degli ambiti in cui il team di Apertus ha investito maggiormente. Circa il 40% dei dati di addestramento è in lingue diverse dall’inglese e il corpus comprende più di 1’800 lingue, incluse alcune poco rappresentate, come il romancio e diverse varietà dello svizzero tedesco. Per confronto, secondo alcune stimeCollegamento esterno nei modelli di IA attuali soltanto circa il 10% dei dati è in lingue diverse dall’inglese. 

>> Apertus parla davvero più di 1’800 lingue? Abbiamo analizzato verità e fandonie sul modello di IA svizzero:

La piena apertura è stata una delle ragioni che hanno spinto anche AI Singapore a optare per Apertus per il progetto SEA-LION. “Abbiamo scelto Apertus perché è uno dei pochi modelli realmente open source al mondo e questo è importante per la ricerca, soprattutto quando bisogna sapere esattamente quali dati sono stati utilizzati e come il modello è stato addestrato”, ha dichiarato via e-mail a SWI swissinfo.ch Leslie Teo di AI Singapore. 

Per le stesse ragioni, Apertus ha trovato applicazioni anche in campo medico. A giugno, il Politecnico federale di Losanna (EPFL) ha presentato MeditronFOCollegamento esterno, una piattaforma completamente aperta che consente di sviluppare modelli di IA destinati alla medicina, basati anche su Apertus. 

Il divario nelle prestazioni rimane 

Sebbene Artificialy ritenga che Apertus 1.5 sia migliorato notevolmente nella traduzione, nella visione artificiale e nel ragionamento, l’azienda vede ancora margini di miglioramento.

“Per quanto riguarda le capacità agentiche, nonostante i notevoli progressi, Apertus non è ancora al livello di altri modelli a pesi aperti”, afferma Binaghi. I modelli di IA agentica sono in grado di eseguire autonomamente azioni articolate in più fasi, come confrontare voli e prenotarli. 

Il divario emerge anche dai benchmark pubblicati dallo stesso team di Apertus. Il modello originale e più grande, con 70 miliardi di parametri, rimane nettamente indietroCollegamento esterno rispetto a modelli parzialmente aperti di dimensioni simili, soprattutto nei compiti di programmazione, matematica e ragionamento. 

L’agenzia digitale zurighese Liip, che ha testato Apertus all’interno della sua piattaforma di IA per la cittadinanza di Zurigo ZüriCityGPT, ritiene che Apertus non sia ancora al livello dei modelli commerciali, anche se con il rilascio della versione 1.5 il divario si è ridotto. 

Josef Kruckenberg, responsabile dei progetti di IA generativa di Liip, afferma che Apertus 1.5 produce risposte più utili, segue meglio le istruzioni ed è più incline a rifiutarsi di rispondere quando non dispone di informazioni sufficienti. lo scarto resta però sul criterio che Liip considera più importante: l’affidabilità, ossia quanto ogni parte di una risposta è supportata dalle fonti disponibili. 

“Finora non abbiamo utilizzato Apertus nei progetti con i clienti. Ritenevamo che non fosse ancora pronto”, afferma Kruckenberg. Con Apertus 1.5 è ancora troppo presto per stabilire modalità concrete di implementazione con la clientela, aggiunge. 

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Il prezzo dell’apertura 

Sviluppare modelli completamente aperti e competitivi rimane un’impresa difficile e comporta inevitabili compromessi. “Essere realmente trasparenti significa spesso non poter utilizzare determinati dati, e questo ha conseguenze sulle prestazioni e sulle capacità generali”, afferma Leslie Teo di AI Singapore. 

Binaghi di Artificialy concorda: Apertus si basa su dati pubblici verificabili, utilizzati nel rispetto delle norme sul diritto d’autore. Chi sviluppa modelli proprietari come ChatGPT, invece, spesso ricorre anche a set di dati sotto licenza o non resi pubblici. Questo può determinare un lieve divario qualitativo, ma allo stesso tempo rafforza la sovranità digitale, sottolinea Binaghi. 

Federico Magnolfi, responsabile dell’elaborazione del linguaggio naturale di Artificialy, stima che, al momento del lancio, Apertus 1.0 fosse già indietro di circa due anni rispetto ai migliori modelli statunitensi. “Due anni sono tantissimi in un settore che avanza ogni tre mesi”, afferma.  

Colmare questo divario richiede nuovi cicli di addestramento, capacità di calcolo e investimenti. In quanto progetto di punta della Swiss AI Initiative, Apertus utilizza già una quota significativa delle risorse di calcolo pubbliche disponibili. Lavrovsky riconosce che l’allocazione di queste risorse non è priva di dibattito. 

Non tutte le carenze di Apertus dipendono necessariamente dal modello stesso. Un modello di IA è soltanto una componente di un sistema più ampio. Anche i software che svolgono compiti come il recupero e l’ordinamento delle informazioni rilevanti per le richieste dell’utente contano. 

Kruckenberg di Liip ritiene che i componenti software che circondano Apertus debbano ancora essere adattati per funzionare in maniera ottimale. Nei test di Liip, per esempio, una risposta imprecisa sulla popolazione di Zurigo non dipendeva soltanto da Apertus: il sistema di recupero non era riuscito a selezionare la fonte più aggiornata. 

Secondo Kruckenberg, questo dimostra che un buon modello di IA, da solo, non basta per essere competitivo. “Anche l’intero ecosistema che gli sta attorno deve essere all’altezza”, afferma. 

Nel suo secondo anno, Apertus dovrà affrontare due grandi sfide: migliorare il modello stesso e rafforzare l’ecosistema da cui dipende. Entrambi gli aspetti saranno essenziali se il modello di IA svizzero vorrà rimanere competitivo e trovare un utilizzo più ampio nel mondo reale. 

A cura di Gabe Bullard/vdv