Guida Completa per Principianti all’IA Generativa

Hai quasi certamente sentito parlare di IA generativa. Questo sottoinsieme dell’apprendimento automatico è diventato uno dei termini più usati nei circoli tecnologici – e non solo.

L’IA generativa è ovunque in questo momento. Ma cos’è esattamente? Come funziona? Come possiamo usarla per rendere la nostra vita (e il nostro lavoro) più semplice?

Mentre entriamo in una nuova era di intelligenza artificiale, l’intelligenza artificiale generativa diventerà sempre più comune. Se hai bisogno di una guida per coprire tutte le basi, sei nel posto giusto. Continua a leggere per scoprire tutto sull’intelligenza artificiale generativa, dalle sue umili origini negli anni ’60 a oggi – e il suo futuro, includendo tutte le domande su ciò che potrebbe accadere dopo.

Cos’è L’IA Generativa?

Gli algoritmi di AI generativa utilizzano grandi dataset per creare modelli di base, che poi fungono da base per i sistemi di AI generativa capaci di svolgere diversi compiti. Una delle capacità più potenti dell’AI generativa è la capacità di auto-supervisionare il proprio apprendimento man mano che identifica schemi che le permetteranno di generare diversi tipi di output.

Perché Tutti Parlano di Intelligenza Artificiale Generativa Proprio Ora?

L’intelligenza artificiale generativa ha visto notevoli progressi di recente. Probabilmente hai già utilizzato ChatGPT, uno dei principali attori in questo campo e il prodotto AI più veloce a raggiungere 100 milioni di utenti. Diverse altre strumentazioni AI dominanti ed emergenti stanno facendo parlare di sé: DALL-E, Bard, Jasper e altri ancora.

Le principali aziende tecnologiche sono in competizione con le startup per sfruttare il potere delle applicazioni IA, sia che si tratti di riscrivere le regole della ricerca, raggiungere significative capitalizzazioni di mercato, o innovare in altri settori. La competizione è accesa, e queste aziende stanno lavorando intensamente per mantenere il vantaggio.

La Storia dell’Intelligenza Artificiale Generativa

La storia dell’IA generativa risale agli anni ’60, quando furono sviluppati i primi modelli come il chatbot ELIZA. ELIZA simulava conversazioni con gli utenti, creando risposte apparentemente originali. Tuttavia, queste risposte erano in realtà basate su una tabella di ricerca regolata, limitando le capacità del chatbot.

Un grande salto nello sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa si è verificato nel 2014, con l’introduzione delle Reti Generative Avversarie (GANs) da parte di Ian Goodfellow, un ricercatore di Google. Le GANs sono un tipo di architettura di rete neurale che utilizza due reti, un generatore e un discriminatore.

Il generatore crea nuovo contenuto, mentre il discriminatore valuta tale contenuto rispetto a un insieme di dati di esempi reali. Attraverso questo processo di generazione e valutazione, il generatore può imparare a creare contenuti sempre più realistici.

Nel 2017, un altro importante passo avanti è stato compiuto quando un gruppo di Google ha pubblicato il famoso documento sui Transformers, “Attention Is All You Need.” In questo caso, “attention” si riferisce a meccanismi che forniscono contesto basato sulla posizione delle parole in un testo, che può variare da lingua a lingua. I ricercatori hanno proposto di concentrarsi su questi meccanismi di attenzione e di scartare altri metodi per estrarre modelli dal testo. I Transformer hanno rappresentato un cambiamento dal processare una stringa di testo parola per parola all’analizzare un’intera stringa tutto in una volta, rendendo così possibili modelli molto più grandi.

Le implicazioni dell’architettura Transformers sono state significative sia in termini di prestazioni che di efficienza dell’allenamento.

I Trasformatori Generativi Pre-addestrati, o GPTs, che sono stati sviluppati basandosi su questa architettura, ora alimentano varie tecnologie IA come ChatGPT, GitHub Copilot e Google Bard. Questi modelli sono stati addestrati su collezioni incredibilmente grandi di linguaggio umano e sono noti come Modelli di Linguaggio di Grande Dimensione (LLMs).

Qual è la differenza tra IA, Apprendimento Automatico e IA Generativa?

L’intelligenza artificiale generativa, l’IA (Intelligenza Artificiale) e l’apprendimento automatico appartengono allo stesso ampio campo di studio, ma ognuno rappresenta un concetto o livello di specificità differente.

IA è il termine più ampio tra i tre. Si riferisce al concetto di creare macchine o software che possono imitare l’intelligenza umana, eseguire compiti che tradizionalmente richiedono l’intelletto umano e migliorare le loro prestazioni in base all’esperienza. IA comprende una varietà di sotto-campi, inclusi l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la visione artificiale, la robotica e l’apprendimento automatico.

Machine Learning (ML) è un sottogruppo dell’IA e rappresenta un approccio specifico per raggiungere l’IA. ML implica la creazione e l’uso di algoritmi che permettono ai computer di apprendere dai dati e fare previsioni o decisioni, piuttosto che essere esplicitamente programmati per svolgere un compito specifico. I modelli di machine learning migliorano le loro prestazioni man mano che vengono esposti a più dati nel tempo.

L’IA generativa è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico. Si riferisce a modelli che possono generare nuovo contenuto (o dati) simile ai dati su cui sono stati addestrati. In altre parole, questi modelli non solo apprendono dai dati per fare previsioni o decisioni, ma creano nuovi output originali.

Come Funziona L’IA Generativa?

Proprio come un pittore potrebbe creare un nuovo quadro o un musicista potrebbe scrivere una nuova canzone, l’IA generativa crea nuove cose basate sui modelli che ha imparato.

Pensa a come potresti imparare a disegnare un gatto. Potresti iniziare osservando molte foto di gatti. Col tempo, inizi a capire cosa rende un gatto un gatto: la forma del corpo, le orecchie appuntite, i baffi, e così via. Poi, quando ti viene chiesto di disegnare un gatto a memoria, usi questi schemi che hai imparato per creare una nuova immagine di un gatto. Non sarà una copia perfetta di nessun gatto che hai visto, ma una nuova creazione basata sull’idea generale di “gatto”.

L’IA generativa funziona in modo simile. Inizia apprendendo da numerosi esempi. Questi possono essere immagini, testo, musica o altri dati. L’IA analizza questi esempi e apprende i modelli e le strutture che emergono. Una volta appreso abbastanza, può iniziare a generare nuovi esempi che sono simili a quelli che ha visto prima.

Per esempio, un modello di IA generativa addestrato su molte immagini di gatti potrebbe generare una nuova immagine che assomiglia a un gatto. Oppure, un modello addestrato su molte descrizioni testuali potrebbe scrivere un nuovo paragrafo su un gatto che sembra scritto da un essere umano. Il contenuto generato non sono copie esatte di ciò che l’IA ha visto prima, ma nuovi pezzi che si adattano ai modelli che ha appreso.

Il punto importante da comprendere è che l’IA non si limita a copiare ciò che ha già visto, ma crea qualcosa di nuovo basato sui modelli che ha appreso. È per questo che viene chiamata “IA generativa”.

Come è Governata l’IA Generativa?

La risposta breve è che non lo è, motivo per cui tante persone stanno parlando di IA in questo momento.

L’IA sta diventando sempre più potente, ma alcuni esperti sono preoccupati per la mancanza di regolamentazione e governance sulle sue capacità. Leader di Google, OpenAI e Anthropic hanno tutti avvertito che l’IA generativa potrebbe facilmente essere utilizzata per danni su larga scala piuttosto che per il bene senza regolamentazione e un sistema etico stabilito.

Modelli di IA Generativa

Per gli strumenti di intelligenza artificiale generativa che molte persone utilizzano oggi, esistono due modelli principali: basati sul testo e multimodali.

Modelli di Testo

Un modello di IA testuale generativo è un tipo di modello di IA che è in grado di generare nuovo testo basato sui dati su cui è stato addestrato. Questi modelli apprendono schemi e strutture da grandi quantità di dati testuali e quindi generano nuovo testo originale che segue questi schemi appresi.

Il modo esatto in cui questi modelli generano testo può variare. Alcuni modelli possono utilizzare metodi statistici per prevedere la probabilità di una determinata parola dopo una data sequenza di parole. Altri, in particolare quelli basati su tecniche di apprendimento profondo, possono utilizzare processi più complessi che considerano il contesto di una frase o di un paragrafo, il significato semantico e persino elementi stilistici.

I modelli di testo AI generativa sono utilizzati in varie applicazioni, tra cui chatbot, completamento automatico del testo, traduzione del testo, scrittura creativa e altro ancora. Il loro obiettivo è spesso produrre un testo indistinguibile da quello scritto da un essere umano.

Modelli Multimodali

Un modello multimodale di IA generativa è un tipo di modello di IA che può gestire e generare più tipi di dati, come testo, immagini, audio e altro. Il termine “multimodale” si riferisce alla capacità di questi modelli di comprendere e generare diversi tipi di dati (o modalità) insieme.

I modelli multimodali sono progettati per catturare le correlazioni tra diverse modalità di dati. Ad esempio, in un dataset che include immagini e descrizioni corrispondenti, un modello multimodale potrebbe imparare la relazione tra il contenuto visivo e la sua descrizione testuale.

Un uso dei modelli multimodali consiste nel generare descrizioni testuali per immagini (noto anche come didascalia immagini). Possono anche essere utilizzati per generare immagini da descrizioni testuali (sintesi testo-immagine). Altre applicazioni includono trasformazioni da voce a testo e da testo a voce, dove il modello genera audio dal testo e viceversa.

Cosa sono DALL-E, ChatGPT e Bard?

DALL-E, ChatGPT e Bard sono tre degli strumenti di intelligenza artificiale generativa più comuni, più utilizzati e più potenti disponibili per il grande pubblico.

ChatGPT

ChatGPT è un modello linguistico sviluppato da OpenAI. Si basa sull’architettura GPT (Generative Pre-trained Transformer), uno dei trasformatori più avanzati disponibili oggi. ChatGPT è progettato per partecipare a interazioni conversazionali con gli utenti, fornendo risposte simili a quelle umane a vari prompt e domande. La prima release pubblica di OpenAI è stata GPT-3. Oggi sono disponibili GPT-3.5 e GPT-4 per alcuni utenti. Inizialmente ChatGPT era accessibile solo tramite API, ma ora può essere utilizzato anche in un browser web o in un’app mobile, rendendolo uno degli strumenti di intelligenza artificiale generativa più accessibili e popolari oggi.

DALL-E

DALL-E è un modello di IA progettato per generare immagini originali da descrizioni testuali. A differenza dei modelli tradizionali di generazione di immagini che manipolano immagini esistenti, DALL-E crea immagini completamente da zero basate su prompt testuali. Il modello è addestrato su un vasto dataset di coppie testo-immagine, utilizzando una combinazione di tecniche di apprendimento non supervisionato e supervisionato.

Bardo

Bard è l’ingresso di Google nel mercato dei chatbot IA. Google è stato un pioniere nell’elaborazione del linguaggio IA, offrendo ricerche open-source su cui altri hanno potuto costruire. Bard è basato sul LLM più avanzato di Google, PaLM2, che gli permette di generare rapidamente contenuti multimodali, inclusi immagini in tempo reale.

15 Strumenti di IA Generativa che Puoi Provare Subito

Mentre ChatGPT, DALL-E e Bard sono alcuni dei principali attori nel campo dell’IA generativa, ci sono molti altri strumenti che puoi provare (nota che alcuni di questi strumenti richiedono abbonamenti a pagamento o hanno liste di attesa):

• Strumenti di generazione di testi: Jasper, Writer, Lex
• Strumenti di generazione di immagini: Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E
• Strumenti di generazione di musica: Amper, Dadabots, MuseNet
• Strumenti di generazione di codice: Codex, GitHub Copilot, Tabnine
• Strumenti di generazione di voce: Descript, Listnr, Podcast.ai

Per cosa viene utilizzata l’IA generativa?

L’IA generativa ha già innumerevoli casi di uso in molte industrie diverse, con nuovi che emergono costantemente.

Ecco alcuni dei modi più comuni (ma sempre eccitanti!) in cui viene utilizzata l’IA generativa:

• Nell’industria finanziaria per monitorare le transazioni e confrontarle con le abitudini di spesa abituali delle persone per rilevare frodi in modo più rapido e affidabile.
• Nell’industria legale per progettare e interpretare contratti e altri documenti legali o per analizzare le prove (ma non per citare giurisprudenza, come ha imparato a sue spese un avvocato).
• Nell’industria manifatturiera per gestire il controllo qualità su articoli prodotti e automatizzare il processo di identificazione di pezzi o componenti difettosi.
• Nell’industria dei media per generare contenuti in modo più economico, aiutare a tradurli in nuove lingue, doppiare contenuti video e audio con voci sintetizzate degli attori, e altro ancora.
• Nell’industria sanitaria creando alberi decisionali per la diagnostica e identificando rapidamente i candidati idonei per ricerche e sperimentazioni.

Ci sono molti altri modi creativi e unici che le persone hanno trovato per applicare l’intelligenza artificiale generativa ai loro lavori e settori, e continuamente se ne scoprono di nuovi. Quello che stiamo vedendo è certamente solo la punta dell’iceberg di ciò che l’IA può fare in diversi contesti.

Quali sono i Vantaggi dell’IA Generativa?

L’IA generativa offre numerosi vantaggi, sia potenziali che già realizzati. Ecco alcuni modi in cui può migliorare il nostro modo di lavorare e creare.

Maggiore Efficienza E Produttività

L’intelligenza artificiale generativa può automatizzare compiti e flussi di lavoro che altrimenti sarebbero lunghi o noiosi per gli esseri umani, come la creazione di contenuti o la generazione di dati. Questo può aumentare l’efficienza e la produttività in molti contesti, ottimizzando il modo in cui lavoriamo e liberando tempo umano per compiti più complessi, creativi o strategici.

Scalabilità Migliorata

I modelli di IA generativa possono generare risultati su una scala che sarebbe impossibile solo per gli esseri umani. Ad esempio, nel servizio clienti, i chatbot IA possono gestire un volume molto maggiore di richieste rispetto agli operatori umani, fornendo supporto 24/7 senza la necessità di pause o sonno.

Creatività e Innovazione Migliorate

L’intelligenza artificiale generativa può creare nuove idee, progetti e soluzioni che gli umani potrebbero non pensare. Questo può essere particolarmente prezioso in campi come il design di prodotti, la scienza dei dati, la ricerca scientifica e l’arte, dove prospettive fresche e idee innovative sono molto apprezzate.

Miglioramento Della Presa Di Decisioni E Risoluzione Dei Problemi

L’intelligenza artificiale generativa può aiutare i processi decisionali generando una gamma di soluzioni o scenari potenziali. Questo può aiutare chi prende decisioni a considerare una gamma più ampia di opzioni e a fare scelte più informate.

Accessibilità

Generando contenuti, l’IA generativa può rendere le informazioni e le esperienze più accessibili. Ad esempio, l’IA potrebbe generare descrizioni testuali delle immagini per utenti con disabilità visive o aiutare a tradurre i contenuti in diverse lingue per raggiungere un pubblico più ampio.

Quali Sono I Limiti Dell’intelligenza Artificiale Generativa?

Sebbene l’intelligenza artificiale generativa offra numerosi vantaggi, presenta anche delle limitazioni. Alcune sono legate alla tecnologia stessa e alle carenze che deve ancora superare, altre sono più esistenziali e influenzeranno l’intelligenza artificiale generativa man mano che continua a evolversi.

Qualità del Contenuto Generato

Mentre l’intelligenza artificiale generativa ha compiuto progressi notevoli, la qualità dei contenuti che produce può ancora variare. A volte, i risultati potrebbero non avere senso — Possono mancare di coerenza o essere factualmente scorretti. Questo è particolarmente vero per compiti più complessi o sfumati.

Eccessiva Dipendenza Dai Dati di Addestramento

I modelli di IA generativa possono a volte sovradattarsi ai loro dati di addestramento, il che significa che imparano a imitare molto da vicino i loro esempi di addestramento ma faticano a generalizzare su nuovi dati mai visti prima. Possono anche essere ostacolati dalla qualità e dal pregiudizio dei loro dati di addestramento, risultando in output altrettanto pregiudicati o di scarsa qualità (maggiori dettagli in seguito).

Creatività Limitata

Mentre l’IA generativa può produrre combinazioni nuove di idee esistenti, la sua capacità di innovare veramente o creare qualcosa di completamente nuovo è limitata. Funziona sulla base di modelli che ha appreso e non possiede la capacità umana di creatività spontanea o intuizione.

Risorse Computazionali

Allenare modelli di IA generativa richiede spesso notevoli risorse computazionali. Di solito, devi utilizzare GPU (Unità di Elaborazione Grafica) ad alte prestazioni capaci di eseguire l’elaborazione parallela richiesta dagli algoritmi di machine learning. Le GPU sono costose da acquistare direttamente e richiedono anche un significativo consumo energetico.

Un documento del 2019 dell’Università del Massachusetts, Amherst, ha stimato che l’addestramento di un grande modello di IA potrebbe generare tanto anidride carbonica quanto cinque automobili nel corso della loro intera vita. Questo solleva dubbi sull’impatto ambientale della costruzione e dell’uso di modelli di IA generativa e sulla necessità di pratiche più sostenibili man mano che l’IA continua a progredire.

Qual è La Controversia Che Circonda L’IA Generativa?

Oltre i limiti, ci sono anche alcune preoccupazioni serie riguardo l’IA generativa, specialmente perché cresce rapidamente con poca o nessuna regolamentazione o supervisione.

Questioni Etiche

Eticamente, ci sono preoccupazioni riguardo l’uso improprio dell’intelligenza artificiale generativa per creare disinformazione o generare contenuti che promuovono ideologie dannose. I modelli di IA possono essere utilizzati per impersonare individui o entità, generando testi o media che sembrano provenire da loro, potenzialmente portando a disinformazione o abuso di identità. I modelli di IA possono anche generare contenuti dannosi o offensivi, sia intenzionalmente a causa di un uso malevolo sia involontariamente a causa di pregiudizi nei loro dati di formazione.

Molti esperti di spicco nel settore stanno chiedendo regolamenti (o almeno linee guida etiche) per promuovere un uso responsabile dell’IA, ma queste non hanno ancora ottenuto grande seguito, anche se gli strumenti di IA hanno iniziato a prendere piede.

Pregiudizio nei Dati di Addestramento

Il pregiudizio nell’IA generativa è un altro problema significativo. Poiché i modelli di IA apprendono dai dati su cui vengono addestrati, possono riprodurre e amplificare i pregiudizi presenti in tali dati. Ciò può portare a risultati ingiusti o discriminatori, perpetuando stereotipi dannosi o svantaggiando determinati gruppi.

Domande su Copyright e Proprietà Intellettuale

Legalmente, l’uso dell’IA generativa introduce questioni complesse riguardo ai diritti d’autore e alla proprietà intellettuale. Ad esempio, se un’IA generativa crea un pezzo di musica o un’opera d’arte che assomiglia molto a un lavoro esistente, non è chiaro chi possiede i diritti sul pezzo generato dall’IA e se la sua creazione costituisca una violazione del diritto d’autore. Inoltre, se un modello di IA genera contenuti basati su materiale protetto da copyright incluso nei suoi dati di addestramento, potrebbe potenzialmente violare i diritti degli autori originali.

Nel contesto della creazione di IA multimodale basata su arte esistente, le implicazioni sul diritto d’autore sono ancora incerte. Se l’output dell’IA è sufficientemente originale e trasformativo, potrebbe essere considerato un’opera nuova. Tuttavia, se imita da vicino l’arte esistente, potrebbe potenzialmente violare il diritto d’autore dell’artista originale. Se l’artista originale debba essere compensato per tali opere generate dall’IA è una questione complessa che si interseca con considerazioni legali, etiche ed economiche.

Domande Frequenti Sull’IA Generativa

Di seguito alcune delle domande più frequenti sull’intelligenza artificiale generativa per ampliare la tua conoscenza sull’argomento.

Chi Ha Inventato L’IA Generativa?

L’IA generativa non è stata inventata da una singola persona. È stata sviluppata in diverse fasi, con contributi di numerosi ricercatori e programmatori nel tempo.

Il chatbot ELIZA, considerato il primo IA generativa, è stato costruito negli anni ’60 da Joseph Weizenbaum.

Le reti generative avversarie (GAN) sono state inventate nel 2014 da Ian Goodfellow e i suoi colleghi presso Google.

L’architettura Transformer è stata inventata nel 2017 da Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin.

Molti altri scienziati, ricercatori, lavoratori tecnologici e altri continueranno a lavorare per avanzare l’IA generativa negli anni a venire.

Cosa Serve per Costruire un Modello di IA Generativa?

Costruire un modello di IA generativa richiede quanto segue:

1. Dati. I modelli generativi sono allenati su grandi quantità di dati. Ad esempio, un modello che genera testo potrebbe essere allenato su milioni di libri, articoli e siti web. La qualità e la diversità di questi dati di allenamento possono influenzare notevolmente le prestazioni del modello.
2. Risorse di calcolo. L’allenamento dei modelli generativi richiede tipicamente una notevole potenza computazionale. Questo coinvolge spesso l’utilizzo di GPU ad alte prestazioni che possono gestire le intense esigenze computazionali dell’allenamento di grandi reti neurali.
3. Architettura del modello. Progettare l’architettura del modello è un passo cruciale. Questo comporta la scelta del tipo di rete neurale (ad esempio, reti neurali ricorrenti, reti neurali convoluzionali, reti transformer, ecc.) e la configurazione della sua struttura (ad esempio, il numero di strati, il numero di nodi in ciascun strato, ecc.).
4. Un algoritmo di allenamento. Il modello deve essere allenato utilizzando un algoritmo adatto. Nel caso delle Reti Generative Avversarie (GAN), per esempio, questo comporta un processo in cui due reti neurali sono allenate in tandem: una rete “generatrice” che cerca di creare dati realistici e una rete “discriminatrice” che cerca di distinguere i dati generati dai dati reali.

Costruire un modello di IA generativa può essere un processo complesso e che richiede molte risorse, spesso necessitando di un team di data scientists e ingegneri qualificati. Fortunatamente, sono disponibili molti strumenti e risorse per rendere questo processo più accessibile, inclusa la ricerca open-source sui modelli di IA generativa che sono già stati costruiti.

Come Addestri un Modello Generativo di IA?

Allenare un modello di IA generativa comporta molti passaggi – e molto tempo.

1. Raccolta e preparazione dei dati. Il primo passo consiste nel raccogliere e preparare i dati sui quali il modello verrà allenato. A seconda dell’applicazione, questo può essere un grande insieme di documenti di testo, immagini o qualsiasi altro tipo di dati. Questi dati devono essere preelaborati in una forma che possa essere inserita nel modello.
2. Selezione dell’architettura del modello. Successivamente, è necessario scegliere un’architettura di modello adatta. Questo dipenderà dal tipo di dati e dall’attività specifica. Ad esempio, le Reti Generative Avversarie (GAN) sono spesso utilizzate per generare immagini, mentre le reti Long Short-Term Memory (LSTM) o i modelli Transformer possono essere utilizzati per la generazione di testo.
3. Allenamento del modello. Il modello viene quindi allenato sui dati raccolti. Per una GAN, questo comporta un gioco a due giocatori tra la rete generatrice (che cerca di generare dati realistici) e la rete discriminatrice (che cerca di distinguere i dati reali da quelli generati). Il generatore impara a produrre dati più realistici basandosi sul feedback del discriminatore.
4. Valutazione e messa a punto. Dopo l’allenamento iniziale, le prestazioni del modello vengono valutate. Per questo, puoi utilizzare un set di dati di validazione separato. Quindi puoi affinare il modello in base alla valutazione.
5. Test. Infine, il modello allenato viene testato su un nuovo insieme di dati (il set di test) che non ha mai visto prima. Questo fornisce una misura di quanto è probabile che si comporti bene nel mondo reale.

Quali Tipi di Output può Creare l’IA Generativa?

L’IA generativa può creare una vasta gamma di output, inclusi testo, immagini, video, grafiche animate, audio, modelli 3-D, campioni di dati e altro ancora.

L’IA Generativa Sta Davvero Sostituendo il Lavoro delle Persone?

In parte. Si tratta di una questione complessa con molti fattori in gioco: il tasso di avanzamento tecnologico, l’adattabilità di diverse industrie e forze lavoro, le politiche economiche e altro ancora.

L’IA ha il potenziale per automatizzare compiti ripetitivi e di routine, e l’IA generativa può già svolgere alcune attività tanto bene quanto un essere umano (ma non la scrittura di articoli – questo è stato scritto da una persona ?).

È importante ricordare che l’IA generativa, come l’IA che l’ha preceduta, ha il potenziale per creare nuovi lavori. Ad esempio, l’IA generativa potrebbe automatizzare alcuni compiti nella creazione di contenuti, nel design o nella programmazione, riducendo potenzialmente la necessità di lavoro umano in queste aree, ma sta anche abilitando nuove tecnologie, servizi e industrie che non esistevano prima.

E mentre l’IA generativa può automatizzare alcuni compiti, non replica la creatività umana, il pensiero critico e la capacità decisionale, che sono cruciali in molti lavori. Ecco perché è più probabile che l’IA generativa cambierà la natura del lavoro piuttosto che sostituire completamente gli umani.

L’IA diventerà mai senziente?

Questa è un’altra domanda difficile da rispondere. Il consenso tra i ricercatori di IA è che l’intelligenza artificiale, inclusa l’IA generativa, non ha ancora raggiunto la coscienza, ed è incerto quando o persino se mai lo farà. La coscienza si riferisce alla capacità di avere esperienze soggettive o sentimenti, autocoscienza o una coscienza, e attualmente distingue gli esseri umani e altri animali dalle macchine.

Anche se l’IA ha fatto passi da gigante e può imitare certi aspetti dell’intelligenza umana, non “capisce” nel modo in cui lo fanno gli umani. Ad esempio, un modello di IA generativa come GPT-3 può generare testi che sembrano sorprendentemente umani, ma in realtà non capisce il contenuto che sta generando. È essenzialmente alla ricerca di schemi nei dati e prevede il pezzo di testo successivo basandosi su questi schemi.

Anche se arrivassimo a un punto in cui l’IA può imitare il comportamento o l’intelligenza umana così bene da sembrare senziente, ciò non significherebbe necessariamente che essa lo sia veramente senziente. La questione di cosa costituisce la senzienza e come potremmo determinare definitivamente se un’IA è senziente sono domande filosofiche e scientifiche complesse che sono lontane dall’essere risolte.

Il Futuro dell’IA Generativa

Nessuno può prevedere il futuro – nemmeno l’intelligenza artificiale generativa (ancora).

Il futuro dell’IA generativa è pronto a essere emozionante e trasformativo. Le capacità dell’IA continueranno probabilmente ad espandersi ed evolversi, guidate dai progressi nelle tecnologie di base, dalla crescente disponibilità di dati e dagli sforzi continui di ricerca e sviluppo.

Sottolineando qualsiasi ottimismo riguardo al futuro dell’IA, ci sono però preoccupazioni sul lasciare che gli strumenti di IA continuino a progredire senza controlli. Man mano che l’IA diventa più prominente in nuove aree della nostra vita, potrebbe portare sia benefici che potenziali danni.

C’è una cosa che sappiamo con certezza: L’era dell’IA generativa sta solo iniziando, e siamo fortunati a poterla testimoniare di persona.