L’intelligenza artificiale generativa è un tipo di tecnologia di intelligenza artificiale che descrive in generale i sistemi di apprendimento automatico in grado di generare testo, immagini, codice o altri tipi di contenuto.
I modelli di intelligenza artificiale generativa vengono sempre più incorporati in strumenti online e chatbot che consentono agli utenti di digitare domande o istruzioni in un campo di input, sul quale il modello di intelligenza artificiale genererà una risposta simile a quella umana.
I modelli di intelligenza artificiale generativa utilizzano un processo informatico complesso noto come deep learning per analizzare modelli e disposizioni comuni in grandi insiemi di dati e quindi utilizzare queste informazioni per creare risultati nuovi e convincenti. I modelli lo fanno incorporando tecniche di apprendimento automatico note come reti neurali, che sono vagamente ispirate al modo in cui il cervello umano elabora e interpreta le informazioni e poi impara da esse nel tempo.
Per fare un esempio, alimentando un modello di intelligenza artificiale generativa con grandi quantità di narrativa, nel tempo il modello sarebbe in grado di identificare e riprodurre gli elementi di una storia, come la struttura della trama, i personaggi, i temi, gli espedienti narrativi e così via.
I modelli di intelligenza artificiale generativa diventano più sofisticati man mano che aumentano i dati che ricevono e generano, sempre grazie alle tecniche di deep learning e di rete neurale sottostanti. Di conseguenza, maggiore è il contenuto generato da un modello di intelligenza artificiale generativa, più convincenti e simili a quelli umani diventano i suoi risultati.
La popolarità dell’intelligenza artificiale generativa è esplosa nel 2023, in gran parte grazie ai programmi ChatGPT e DALL-E di OpenAI. Inoltre, il rapido progresso delle tecnologie di intelligenza artificiale, come l’elaborazione del linguaggio naturale, ha reso l’intelligenza artificiale generativa accessibile ai consumatori e ai creatori di contenuti su larga scala.
Le grandi aziende tecnologiche si sono affrettate a saltare sul carro, con Google , Microsoft , Amazon , Meta e altri che hanno tutti messo in fila i propri strumenti di intelligenza artificiale generativa nell’arco di pochi mesi.
Esistono numerosi strumenti di intelligenza artificiale generativa, sebbene i modelli di generazione di testo e immagini siano probabilmente i più conosciuti. I modelli di intelligenza artificiale generativa in genere si basano su un utente che fornisce un messaggio che lo guida verso la produzione dell’output desiderato, che si tratti di testo, un’immagine, un video o un brano musicale, anche se non è sempre così.
Esistono vari tipi di modelli di intelligenza artificiale generativa, ciascuno progettato per sfide e compiti specifici. Questi possono essere ampiamente classificati nei seguenti tipi.
Transformer-based modelsI modelli basati su trasformatori vengono addestrati su grandi insiemi di dati per comprendere le relazioni tra informazioni sequenziali, come parole e frasi. Sostenuti dal deep learning, questi modelli di intelligenza artificiale tendono ad essere esperti nella PNL e nella comprensione della struttura e del contesto del linguaggio, rendendoli adatti per attività di generazione di testo. ChatGPT-3 e Google Bard sono esempi di modelli di intelligenza artificiale generativa basati su trasformatore.
Generative adversarial networksI GAN sono costituiti da due reti neurali note come generatore e discriminatore, che essenzialmente lavorano l’una contro l’altra per creare dati dall’aspetto autentico. Come suggerisce il nome, il ruolo del generatore è quello di generare un output convincente come un’immagine basata su un suggerimento, mentre il discriminatore lavora per valutare l’autenticità di detta immagine. Nel corso del tempo, ciascun componente migliora nei rispettivi ruoli, ottenendo risultati più convincenti. Sia DALL-E che Midjourney sono esempi di modelli di intelligenza artificiale generativa basati su GAN.
Variational autoencodersI VAE sfruttano due reti per interpretare e generare dati: in questo caso si tratta di un codificatore e di un decodificatore. Il codificatore prende i dati di input e li comprime in un formato semplificato. Il decodificatore quindi prende queste informazioni compresse e le ricostruisce in qualcosa di nuovo che assomiglia ai dati originali, ma non è del tutto la stessa cosa.
Un esempio potrebbe essere insegnare a un programma per computer a generare volti umani utilizzando foto come dati di addestramento. Con il passare del tempo, il programma impara a semplificare le foto dei volti delle persone riducendole ad alcune caratteristiche importanti, come la dimensione e la forma degli occhi, del naso, della bocca, delle orecchie e così via, e quindi a utilizzarle per creare nuovi volti.
Multimodal modelsI modelli multimodali possono comprendere ed elaborare più tipi di dati contemporaneamente, come testo, immagini e audio, consentendo loro di creare output più sofisticati. Un esempio potrebbe essere un modello di intelligenza artificiale in grado di generare un’immagine basata su un prompt di testo, nonché una descrizione testuale di un prompt di immagine. DALL-E 2 e GPT-4 di OpenAI sono esempi di modelli multimodali.
Per le aziende, l’efficienza è senza dubbio il vantaggio più convincente dell’intelligenza artificiale generativa perché può consentire alle imprese di automatizzare attività specifiche e concentrare tempo, energia e risorse su obiettivi strategici più importanti. Ciò può comportare costi di manodopera inferiori, maggiore efficienza operativa e nuove informazioni sulla performance di determinati processi aziendali o meno.
Per i professionisti e i creatori di contenuti, gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono aiutare nella creazione di idee, nella pianificazione e programmazione dei contenuti, nell’ottimizzazione dei motori di ricerca, nel marketing, nel coinvolgimento del pubblico, nella ricerca e nella modifica e potenzialmente altro ancora. Ancora una volta, il vantaggio principale proposto è l’efficienza perché gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono aiutare gli utenti a ridurre il tempo che dedicano a determinate attività in modo che possano investire le proprie energie altrove. Detto questo, la supervisione manuale e il controllo dei modelli di intelligenza artificiale generativa rimangono estremamente importanti.
L’intelligenza artificiale generativa ha trovato punto d’appoggio in numerosi settori industriali e si sta rapidamente espandendo nei mercati commerciali e di consumo. McKinsey stima che, entro il 2030, le attività che attualmente rappresentano circa il 30% delle ore lavorative negli Stati Uniti potrebbero essere automatizzate, grazie all’accelerazione dell’intelligenza artificiale generativa .
Nell’assistenza clienti, i chatbot e gli assistenti virtuali basati sull’intelligenza artificiale aiutano le aziende a ridurre i tempi di risposta e a gestire rapidamente le domande comuni dei clienti, riducendo il carico sul personale. Nello sviluppo del software, gli strumenti di intelligenza artificiale generativa aiutano gli sviluppatori a codificare in modo più pulito ed efficiente rivedendo il codice, evidenziando i bug e suggerendo potenziali soluzioni prima che diventino problemi più grandi. Nel frattempo, gli scrittori possono utilizzare strumenti di intelligenza artificiale generativa per pianificare, redigere e rivedere saggi, articoli e altri lavori scritti, anche se spesso con risultati contrastanti.
L’uso dell’intelligenza artificiale generativa varia da settore a settore ed è più consolidato in alcuni che in altri. I casi d’uso attuali e proposti includono quanto segue:
Una delle principali preoccupazioni riguardo all’uso degli strumenti di intelligenza artificiale generativa – e in particolare di quelli accessibili al pubblico – è il loro potenziale di diffusione di disinformazione e contenuti dannosi. L’impatto di ciò può essere ampio e grave, dalla perpetuazione di stereotipi, discorsi di odio e ideologie dannose al danno alla reputazione personale e professionale e alla minaccia di ripercussioni legali e finanziarie. È stato addirittura suggerito che l’uso improprio o la cattiva gestione dell’intelligenza artificiale generativa potrebbero mettere a rischio la sicurezza nazionale.
Questi rischi non sono sfuggiti ai politici. Nell’aprile 2023, l’Unione Europea ha proposto nuove norme sul copyright per l’IA generativa che imporrebbero alle aziende di divulgare qualsiasi materiale protetto da copyright utilizzato per sviluppare strumenti di intelligenza artificiale generativa. Queste regole sono state approvate nel progetto di legge votato dal Parlamento europeo a giugno, che includeva anche rigide limitazioni all’uso dell’intelligenza artificiale nei paesi membri dell’UE, inclusa una proposta di divieto della tecnologia di riconoscimento facciale in tempo reale negli spazi pubblici.
L’automazione delle attività tramite l’intelligenza artificiale generativa solleva anche preoccupazioni riguardo alla forza lavoro e allo spostamento del lavoro, come evidenziato da McKinsey. Secondo il gruppo di consulenza, l’automazione potrebbe provocare 12 milioni di transizioni professionali da qui al 2030, con perdite di posti di lavoro concentrate nel supporto agli uffici, nel servizio clienti e nella ristorazione. Il rapporto stima che la domanda di impiegati potrebbe “… diminuire di 1,6 milioni di posti di lavoro, oltre alle perdite di 830.000 per i venditori al dettaglio, 710.000 per gli assistenti amministrativi e 630.000 per i cassieri”.
L’IA generativa e l’IA generale rappresentano facce diverse della stessa medaglia. Entrambi riguardano il campo dell’intelligenza artificiale, ma il primo è un sottotipo della seconda.
L’intelligenza artificiale generativa utilizza varie tecniche di apprendimento automatico, come GAN, VAE o LLM, per generare nuovi contenuti da modelli appresi dai dati di addestramento. Questi output possono essere testo, immagini, musica o qualsiasi altra cosa che possa essere rappresentata digitalmente.
L’intelligenza artificiale generale, nota anche come intelligenza generale artificiale, si riferisce in generale al concetto di sistemi informatici e robotica che possiedono intelligenza e autonomia simili a quelle umane. Questa è ancora roba da fantascienza: pensa a WALL-E della Disney Pixar, Sonny di I, Robot del 2004 o HAL 9000, la malevola intelligenza artificiale di 2001: Odissea nello spazio di Stanley Kubrick. La maggior parte dei sistemi di IA attuali sono esempi di “IA ristretta”, in quanto sono progettati per compiti molto specifici.
Come descritto in precedenza, l’intelligenza artificiale generativa è un sottocampo dell’intelligenza artificiale. I modelli di intelligenza artificiale generativa utilizzano tecniche di apprendimento automatico per elaborare e generare dati. In generale, l’intelligenza artificiale si riferisce al concetto di computer in grado di eseguire compiti che altrimenti richiederebbero l’intelligenza umana, come il processo decisionale e la PNL.
L’apprendimento automatico è la componente fondamentale dell’intelligenza artificiale e si riferisce all’applicazione di algoritmi informatici ai dati allo scopo di insegnare a un computer a eseguire un compito specifico. L’apprendimento automatico è il processo che consente ai sistemi di intelligenza artificiale di prendere decisioni o previsioni informate sulla base dei modelli appresi.
La crescita esplosiva dell’intelligenza artificiale generativa non mostra segni di cedimento e, poiché sempre più aziende abbracciano la digitalizzazione e l’automazione, l’intelligenza artificiale generativa sembra destinata a svolgere un ruolo centrale nel futuro dell’industria. Le capacità dell’intelligenza artificiale generativa si sono già dimostrate preziose in settori quali la creazione di contenuti, lo sviluppo di software e la medicina, e man mano che la tecnologia continua ad evolversi, le sue applicazioni e i casi d’uso si espandono.
Detto questo, l’impatto dell’intelligenza artificiale generativa sulle imprese, sugli individui e sulla società nel suo complesso dipende dal modo in cui affrontiamo i rischi che presenta. Garantire che l’intelligenza artificiale venga utilizzata eticamente riducendo al minimo i pregiudizi, migliorando la trasparenza e la responsabilità e sostenendo la governance dei dati sarà fondamentale, mentre garantire che la regolamentazione mantenga il passo con la rapida evoluzione della tecnologia si sta già rivelando una sfida. Allo stesso modo, trovare un equilibrio tra automazione e coinvolgimento umano sarà importante se speriamo di sfruttare tutto il potenziale dell’intelligenza artificiale generativa mitigando al contempo eventuali conseguenze negative.
Ercole Palmeri
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