L’ex direttrice tecnica di OpenAI, Mira Murati, si è messa in proprio e ha ufficialmente presentato la sua nuova startup: Thinking Machines Lab. Il “laboratorio delle macchine pensanti” (dal nome della storica manufacturer di Danny Hillis, il visionario scienziato dietro i primi supercomputer e beniamino di Marvin Minsky) si presenta come un’azienda all’avanguardia nella ricerca sull’intelligenza artificiale, pronta a sfidare i giganti tecnologici che stanno investendo ingenti capitali nello sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni e prodotti e servizi innovativi.
Ingegnere di origini albanesi con un passato a Goldman Sachs, Zodiac Aerospace e Tesla prima di diventare direttrice operativa dell’azienda di Sam Altman, Murati ha gestito in prima persona i team di ChatGPT e DALL-E, il potente generatore di immagini da input testuali. Da questa significativa esperienza professionale ha maturato la voglia di avere un progetto tutto suo, spinta dall’idea di “costruire un futuro in cui tutti hanno accesso alla conoscenza e agli strumenti per far funzionare l’IA per le loro esigenze e i loro obiettivi”.
Cosa farà Mira Murati con Thinking Machines Lab
Sostenitrice di una necessaria regolamentazione dell’intelligenza artificiale generativa, Murati vuole lanciare un’AI accessibile e al servizio di tutti. Thinking Machines Lab è una benefit corporation (lo status delle aziende a scopo di lucro che, oltre al profitto, perseguono anche un impatto positivo verso la società e l’ambiente) pronta a condividere il suo lavoro con il pubblico e le comunità perché “il progresso scientifico è uno sforzo collettivo” e “la scienza è migliore quando è condivisa”. Proprio intorno alla gestione opaca di Altman e al passaggio di OpenAI a società a scopo di lucro si è discusso molto nell’ultimo periodo.
Al centro della mission di TML ci sono la collaborazione e l’apertura per rendere la tecnologia comprensibile e la personalizzazione uomo-AI: l’intelligenza artificiale sviluppata dal neonato laboratorio sarà utile, pratica e adattabile, concentrata su una forte personalizzazione delle applicazioni e dei modelli in base alle esigenze e ai valori specifici degli utenti. L’obiettivo è implementare sistemi multimodali, flessibili e intercambiabili che lavorino in modo collaborativo con le persone.
L’azienda punta a costruire LLM di fascia alta che poggiano su infrastrutture solide e di qualità. Le applicazioni di Thinking Machines Lab non saranno mere imitazioni di ChatGPT, DeepSeek, Gemini, Claude, Copilot e così via: tutto sarà improntato all’ottimizzazione della cooperazione tra esseri umani e AI. Con queste premesse, la piattaforma intende mantenere elevati livelli di sicurezza e trasparenza impedendo l’uso improprio dei modelli proprietari, massimizzando la libertà degli utenti e condividendo codici, set di dati e specifiche dei modelli, oltre che best practice e ricette su come costruire sistemi sicuri con il settore. Quanto ai finanziamenti, al momento non sono noti i partner che parteciperanno agli investimenti nella startup. Il budget da mettere insieme, considerando i propositi, richiederà la raccolta di milioni di dollari.
Chi c’è nel team di Thinking Machines Lab
La squadra di TML è composta da scienziati, ricercatori, ingegneri e sviluppatori con all’attivo progetti che vanno da ChatGPT e DALL-E a Character.ai e Mistral, fino a open source come PyTorch, OpenAI Gym, Fairseq e Segment Anything. Il direttore tecnico è Barret Zoph, anche lui con un passato in OpenAI e co-creatore di ChatGPT con Murai. La direzione tecnica è affidata a John Schulman, pioniere dell’apprendimento per rinforzo profondo, cofondatore di OpenAI e creatore della PPO (Proximal Policy Optimization), la famiglia di algoritmi “pazienti” usati per addestrare ChatGPT.
Completano il team una serie di specialisti di alto profilo che nel curriculum vantano esperienze tra OpenAI, Meta, Mistral, Google DeepMind, Twitter e Character.ai: Alex Gartrell, Alexander Kirillov, Andrew Tulloch, Brydon Eastman, Christian Gibson, Devendra Chaplot, Ian O’Connell, Jacob Menick, Jonathan Lachman, Joshua Gross, Kurt Shuster, Kyle Luther, Lilian Weng, Luke Metz, Mario Saltarelli, Myle Ott, Nikki Sommer, Noah Shpak, Pia Santos, Randall Lin, Rowan Zellers, Sam Schoenholz, Sam Shleifer, Stephen Chen, Stephen Roller e Yinghai Lu. Il numero di dipendenti è ancora ristretto ma destinato a crescere: Thinking Machines Lab è infatti alla ricerca di product builders, esperti di machine learning e responsabili dei programmi di ricerca.
