Intelligenza artificiale generativa: tutto quello che devi sapere sulla tecnologia alla base dei chatbot come ChatGPT

Che ce ne rendiamo conto o no, l'intelligenza artificiale è ovunque. È alla base dei chatbot con cui parli online, delle playlist che ascolti in streaming e degli annunci personalizzati che compaiono mentre scorri. Ora assume un ruolo più pubblico. Pensate a Meta AI, ora integrata in app come Facebook, Messenger e WhatsApp; Oppure Gemini di Google, che viene eseguito in background sulle piattaforme dell'azienda; Oppure Apple Intelligence, che è già disponibile sugli iPhone.

L'intelligenza artificiale ha una lunga storia, che risale a una conferenza tenutasi a Dartmouth nel 1956, in cui per la prima volta si parlò di intelligenza artificiale come di un fenomeno. Tra le tappe fondamentali del percorso ci sono ELIZA, essenzialmente il primo chatbot, sviluppato nel 1964 dall'informatico del MIT Joseph Weizenbaum, e (e facciamo un salto in avanti di 40 anni) il debutto della funzione di completamento automatico di Google nel 2004.

Poi è arrivato il 2022 e L'ascesa alla fama di ChatGPT. Da allora, gli sviluppi dell'intelligenza artificiale generativa e i lanci di prodotti hanno subito una rapida accelerazione, tra cui Google Bard (ora Gemini), Copilota Microsoft, E IBM Watsonx.ai I modelli di lama sono open source di Meta.

Analizziamo di cosa si tratta. Intelligenza artificiale generativa, in che modo differisce dall'intelligenza artificiale "normale" e se l'intelligenza artificiale generativa può essere all'altezza delle aspettative.

L'intelligenza artificiale generativa in sintesi

Con intelligenza artificiale generativa si intendono essenzialmente sistemi di intelligenza artificiale progettati per produrre nuovi contenuti basati sui modelli e sui dati appresi. Invece di limitarsi a elaborare numeri o prevedere tendenze, questi sistemi generano output creativi come testo, immagini, musica, video e codice software.

Tra gli strumenti di intelligenza artificiale generativa più diffusi sul mercato figurano:

• ChatGPT
• Lastra
• Metà viaggio
• Adobe Lucciola
• Claude
• Diffusione stabile

Tra le capacità più notevoli dell'intelligenza artificiale generativa, ChatGPT è in grado di creare conversazioni o articoli simili a quelli umani basandosi su pochi semplici prompt. Mentre Dall-E e Midjourney creano illustrazioni dettagliate partendo da una breve descrizione, Adobe Firefly si concentra sulla progettazione e l'editing delle immagini.

Intelligenza artificiale non generativa: analisi e previsioni avanzate

Non tutta l'intelligenza artificiale è generativa. Mentre l'intelligenza artificiale generativa (Gen AI) si concentra sulla creazione di nuovi contenuti, l'intelligenza artificiale tradizionale eccelle nell'analisi dei dati e nella formulazione di previsioni. Tra queste rientrano tecnologie quali il riconoscimento delle immagini e la scrittura predittiva. Viene utilizzato anche in soluzioni innovative in settori quali:

• ال Sconosciuti
• Diagnosi medica
• previsioni del tempo
• Rilevamento delle frodi
• Analisi finanziaria per previsioni e reporting

L'IA che ha sconfitto i campioni umani in Scacchi E il gioco del Go non era un'intelligenza artificiale generativa.

Questi sistemi potrebbero non essere appariscenti quanto l'intelligenza artificiale generativa, ma l'intelligenza artificiale classica rappresenta gran parte della tecnologia su cui facciamo affidamento ogni giorno.

 

Come funziona l'intelligenza artificiale generativa?

Dietro la magia dell'intelligenza artificiale generativa si celano grandi modelli linguistici e tecniche avanzate di apprendimento automatico. Questi sistemi vengono addestrati su enormi quantità di dati, come intere biblioteche di libri, milioni di immagini, anni di musica registrata e dati raccolti da Internet.

Gli sviluppatori di intelligenza artificiale, dai giganti della tecnologia alle startup, sanno bene che la qualità dell'intelligenza artificiale dipende dalla qualità dei dati con cui viene alimentata. Se alimentata con dati di scarsa qualità, l'intelligenza artificiale può produrre risultati distorti. Si tratta di un problema che non ha risparmiato nemmeno i più grandi protagonisti del settore, come Google.

Durante l'addestramento, l'intelligenza artificiale apprende modelli, relazioni e strutture all'interno di questi dati. Poi, quando gli viene chiesto, applica questa conoscenza per creare qualcosa di nuovo. Ad esempio, se si chiede a uno strumento di intelligenza artificiale generativa di scrivere una poesia sull'oceano, non si limiterà a estrarre versi pre-scritti da un database. Invece, utilizza ciò che ha imparato sulla poesia, sul contesto e sulla struttura del linguaggio per creare un'opera completamente originale.

È impressionante, ma non perfetto. A volte i risultati possono sembrare un po' imprecisi. L'intelligenza artificiale potrebbe fraintendere la tua richiesta o diventare eccessivamente creativa in modi inaspettati. Lui potrebbe tranquillamente presentare informazioni completamente false, e spetta a te verificare i fatti. Queste stranezze, spesso chiamate allucinazioni, è ciò che rende l'intelligenza artificiale generativa allo stesso tempo affascinante e frustrante.

Le capacità dell'intelligenza artificiale generativa sono in crescita. Ora è in grado di comprendere molteplici tipologie di dati combinando tecnologie quali l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale. Il risultato è la cosiddetta intelligenza artificiale multimodale, in grado di integrare una serie di testi, immagini, video e discorsi in un unico framework, fornendo risposte più accurate e contestualmente pertinenti. Un esempio è la modalità vocale avanzata di ChatGPT, così come il progetto Astra di Google.

 

Le sfide dell'intelligenza artificiale generativa

Non mancano di certo gli strumenti di intelligenza artificiale generativa disponibili, ognuno con il suo approccio unico. Questi strumenti hanno stimolato la creatività, ma hanno anche sollevato molti interrogativi oltre a pregiudizi e allucinazioni, ad esempio: chi detiene i diritti sui contenuti generati dall'intelligenza artificiale? Oppure quali materiali sono disponibili o vietati alle aziende di intelligenza artificiale per addestrare i loro modelli linguistici, ad esempio La causa del New York Times contro OpenAI e Microsoft. Queste questioni legali legate ai diritti di proprietà intellettuale determinano il futuro dell'utilizzo dei dati per addestrare modelli di intelligenza artificiale.

Altre preoccupazioni, e non sono questioni di poco conto, riguardano la privacy e la responsabilità nell'intelligenza artificiale, nonché i deep fake generati dall'intelligenza artificiale e il loro potenziale impatto sui posti di lavoro.

Fang Liu, professore all'Università di Notre Dame e co-redattore di Transazioni ACM sull'apprendimento automatico probabilisticoScrittura, animazione, fotografia, illustrazione e grafica: gli strumenti di intelligenza artificiale ora possono gestire tutto questo con sorprendente facilità. Ma questo non significa che questi ruoli scompariranno. Significa semplicemente che i creativi dovranno migliorare le proprie competenze e utilizzare questi strumenti per amplificare il proprio lavoro.

"Offre anche un modo per chi non ha le competenze necessarie, come qualcuno con una visione chiara che non sa disegnare, ma può descriverla attraverso uno spunto. Quindi no, non credo che sconvolgerà l'industria creativa. Spero che sia più una co-creazione o un'integrazione, non una sostituzione."

Un altro problema è l'impatto ambientale, poiché l'addestramento di grandi modelli di intelligenza artificiale consuma molta energia, con conseguente grande impronta di carbonio. La rapida ascesa dell'intelligenza artificiale generativa negli ultimi due anni ha accentuato le preoccupazioni sui rischi dell'intelligenza artificiale in generale. I governi stanno facendo Regolamentazioni sempre più stringenti sull’intelligenza artificiale Per garantire uno sviluppo responsabile ed etico, in particolare Legge sull'intelligenza artificiale All'Unione Europea.

 

Accoglienza dell'intelligenza artificiale generativa

Molte persone hanno interagito con i chatbot nell'ambito del servizio clienti o utilizzato assistenti virtuali come Siri, Alexa e Google Assistant, che ora sono sul punto di diventare potenti strumenti per l'intelligenza artificiale generativa. Tutto questo, unito a ChatGPT, Cloud e altri nuovi strumenti, mette l'intelligenza artificiale a portata di mano. Le reazioni del pubblico all'intelligenza artificiale generativa sono state contrastanti. Molti utenti apprezzano la praticità e la creatività che offre, soprattutto in ambiti quali assistenza alla scrittura, creazione di immagini, supporto per i compiti e produttività.

Nel frattempo, in Sondaggio globale sull'intelligenza artificiale di McKinsey 2024Il 65% degli intervistati ha affermato che le proprie organizzazioni utilizzano regolarmente l'intelligenza artificiale generativa, quasi il doppio rispetto alla cifra segnalata solo 10 mesi fa. Settori come quello sanitario e finanziario utilizzano l'intelligenza artificiale generativa per semplificare i processi aziendali e automatizzare le attività di routine.

Come già detto, ci sono evidenti preoccupazioni in merito all'etica, alla trasparenza, alla perdita di posti di lavoro e al potenziale uso improprio dei dati personali. Questi sono i più importanti Critiche alla base della resistenza all’accettazione dell’intelligenza artificiale generativa.

Anche chi utilizza strumenti di intelligenza artificiale generativa scoprirà che nella maggior parte dei casi i risultati non sono ancora sufficientemente buoni. Nonostante i progressi tecnologici, la maggior parte delle persone riesce a riconoscere se un contenuto è stato creato utilizzando l'intelligenza artificiale generativa, che si tratti di articoli, immagini o musica.

L'intelligenza artificiale ha dirottato alcune frasi che uso sempre, quindi spesso devo autocorreggere ciò che scrivo perché può sembrare opera dell'intelligenza artificiale. Molti articoli scritti dall'intelligenza artificiale contengono frasi come "nell'era di", oppure che tutto è "una testimonianza di" o "un tessuto di". L'intelligenza artificiale non possiede le emozioni e l'esperienza che derivano dall'essere umano e dal vivere la vita. Come ha spiegato un artista, quora"Ciò che l'intelligenza artificiale crea non è la stessa cosa dell'arte che si sviluppa da un'idea nel cervello umano" e "non nasce dalla passione del cuore umano".

 

IA generativa: vita quotidiana

L'intelligenza artificiale generativa non è riservata solo a tecnici o creativi. Una volta padroneggiata l'arte di dare istruzioni, il dispositivo sarà in grado di svolgere al posto tuo molti compiti quotidiani.

Supponiamo tu pianificare un viaggio. Invece di scorrere le pagine dei risultati di ricerca, puoi chiedere a un chatbot di pianificare il tuo percorso. In pochi secondi avrai un piano dettagliato, personalizzato in base alle tue preferenze. (Questa è la situazione ideale, ma si prega di verificare sempre i fatti presentati.)

Un piccolo imprenditore che ha bisogno di una campagna di marketing ma non ha un team di progettazione può utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per creare immagini accattivanti e persino chiedergli di suggerire testi pubblicitari. L'intelligenza artificiale generativa può aiutare a generare idee creative per le campagne di marketing.

L'intelligenza artificiale generativa è qui per dimostrare il suo valore.

Il mondo della tecnologia non vedeva una svolta simile dai tempi dell'avvento di Internet e, più tardi, dell'iPhone. Nonostante le sfide che l'intelligenza artificiale generativa deve affrontare, essa rappresenta una trasformazione innegabile. Semplifica la creatività, aiuta le aziende a semplificare il flusso di lavoro e addirittura ispira modi completamente nuovi di pensare e risolvere i problemi.

Ma forse ciò che è più entusiasmante è il suo enorme potenziale: stiamo solo iniziando a esplorare le potenzialità di questi strumenti. L'intelligenza artificiale generativa è il futuro dell'innovazione.

Domande frequenti (FAQ)

Qual è un esempio di intelligenza artificiale generativa?

ChatGPT è forse l'esempio più popolare di intelligenza artificiale generativa. Gli dai un suggerimento e può generare testo e immagini; e scrivere codice; e rispondere alle domande; Riassumere testi; redazione di e-mail; E molto altro ancora. ChatGPT è una piattaforma leader nel campo dell'intelligenza artificiale generativa, che offre funzionalità avanzate nell'elaborazione del linguaggio naturale e nella creazione di contenuti.

Qual è la differenza tra intelligenza artificiale e intelligenza artificiale generativa?

L'intelligenza artificiale generativa crea nuovi contenuti come testo, immagini e musica, mentre l'intelligenza artificiale tradizionale analizza i dati, riconosce modelli o immagini e fa previsioni (ad esempio, in medicina, scienza e finanza). L'intelligenza artificiale generativa è uno sviluppo qualitativo che si concentra sulla produzione di contenuti creativi, mentre l'intelligenza artificiale tradizionale si concentra sull'analisi e sulla previsione basata sui dati disponibili.