Openwashing nelle AI
Ultimo aggiornamento:
26/08/2026
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open-washing nell'era dell'AI
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1.
Cos’è l’open-washing nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale?
Rilasciare un modello AI con licenza MIT, che è la più aperta possibile.
Utilizzare esclusivamente dataset pubblici per addestrare un modello.
Esagerare il proprio impegno verso l’apertura di un modello AI, mantenendo parti cruciali (es. dati o codice) proprietarie.
Rilasciare solo i pesi del modello, senza il codice sorgente.
2.
Quale delle seguenti affermazioni descrive CORRETTAMENTE la differenza tra un modello "Open Source" e uno "Open Weights"?
Entrambi permettono la replicazione completa del modello, ma solo l’Open Source include il codice.
L’Open Source include dataset, pesi del modello e codice; l’Open Weights include solo i pesi del modello.
L’Open Weights permette la modifica del modello, mentre l’Open Source no.
L’Open Source è sempre gratuito, mentre l’Open Weights richiede un abbonamento.
3.
Quale di questi esempi è citato nella slide come caso di open-washing?
4.
Quale delle seguenti strategie NON è menzionata nella slide come metodo usato dalle Big Tech per monetizzare l’Open Source?
Strategia del complemento: usare modelli gratuiti per generare contenuti che portano engagement e pubblicità.
Vendor Lock-in Cloud: offrire il modello gratis ma far pagare l’infrastruttura cloud, le API premium o il supporto.
R&D esternalizzato: sfruttare migliaia di sviluppatori che sperimentano gratis e acquisire solo le soluzioni vincenti.
Vendita di hardware dedicato per l’esecuzione dei modelli.
5.
Quale dei seguenti progetti è citato nella slide come esempio di modello AI veramente Open Source?