Quando si parla di AI Generativa, cosa è e quali sono i principali strumenti per implementarla nel proprio business sono le prime domande che viene spontaneo porsi, considerando quanto oggi le soluzioni AI stiano aiutando a migliorare molti aspetti nell’ambito delle imprese.
L’intelligenza artificiale generativa (AI Generativa) rappresenta una branca dell’intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di nuovi contenuti, come testo, immagini, musica e video. A differenza dei sistemi di intelligenza artificiale tradizionali che si basano su modelli predefiniti, l’AI Generativa impara da grandi quantità di dati per creare contenuti nuovi e originali.
Abbiamo già trattato delle molteplici potenzialità che l’AI generativa offre alle aziende e come possono sfruttarle per ottenere vantaggi competitivi nel proprio business. In questo articolo invece, vogliamo spiegare del funzionamento generale dell’AI Generativa e in quali altri campi può trovare applicazione.
Immaginiamo di poter scrivere un articolo completo in pochi secondi, o di creare un’immagine realistica di un animale che non esiste. L’AI Generativa rende tutto questo possibile, e ha il potenziale di rivoluzionare diversi settori, dalla medicina alla progettazione software.
AI Generativa: cosa è in termini di processo di apprendimento
L’apprendimento nell’intelligenza artificiale generativa (AI Generativa) avviene principalmente attraverso due fasi:
1. Addestramento:
- Fase di pre-processing: I dati grezzi vengono puliti, trasformati e normalizzati per essere utilizzati dall’algoritmo di apprendimento automatico.
- Scelta del modello: Vengono selezionati l’architettura e i parametri del modello di apprendimento automatico in base al tipo di dati e all’obiettivo desiderato.
- Fase di training: Il modello viene “addestrato” su un set di dati di grandi dimensioni (il training set). L’algoritmo impara a riconoscere le relazioni e i pattern tra i dati e ad utilizzarli per generare nuovi contenuti.
- Fase di validazione: Il modello viene testato su un set di dati di validazione per valutare le sue prestazioni e la sua capacità di generalizzare a nuovi dati.
2. Generazione:
- Fase di inferenza: Il modello viene utilizzato per generare nuovi contenuti. L’algoritmo utilizza le conoscenze apprese durante la fase di addestramento per creare nuovi dati simili a quelli del training set.
- Fase di post-processing: I contenuti generati possono essere ulteriormente elaborati e raffinati per migliorarne la qualità e la coerenza.
Algoritmi di apprendimento automatico
L’AI Generativa utilizza diverse tipologie di algoritmi di apprendimento automatico, tra cui:
- Apprendimento supervisionato: L’algoritmo viene addestrato su un set di dati con esempi di input e output desiderati.
- Apprendimento non supervisionato: L’algoritmo impara da un set di dati senza esempi di output desiderati.
- Apprendimento per rinforzo: L’algoritmo impara a compiere azioni in un ambiente virtuale e riceve premi o punizioni in base ai risultati ottenuti.
Reti neurali profonde
L’AI Generativa si basa principalmente sulle reti neurali profonde, modelli computazionali progettati per imitare il cervello umano, che devono essere addestrati mediante grandi set di dati affinché apprendano modelli (anche complessi) e possano restituire previsioni accurate.
Le reti neurali sono composte da diversi strati di neuroni artificiali che sono in grado di elaborare informazioni e apprendere complesse relazioni tra i dati valutando l’ambiente circostante. Così come il cervello umano è deputato anche alla comprensione dell’ambiente e dei suoi cambiamenti fornendo risposte adatte alle esigenze contingenti, le reti neurali artificiali utilizzano set di dati per derivarne tratti identificativi.
Per chi volesse approfondire, consiglio questo interessante articolo What is Generative AI? presente sul sito NVidia.
AI Generativa: cos’è in termini di tipologie
L’AI Generativa trova spazio su diversi fronti, permettendo la creazione o la modifica di contenuti di varia natura: dalla generazione di testi a quella di immagini e video al supporto alla programmazione.
L’intelligenza artificiale Generativa di testi
L’intelligenza artificiale Generativa di testi che si concentra sulla creazione di nuovi testi, come articoli, poesie, email, script e possono essere utilizzate in disparate applicazioni tra le quali:
Creazione di contenuti:
- Scrittura automatica di articoli e blog post: Generatori di testo come Chat-GPT, Gemini o Jasper possono creare articoli e blog post completi in pochi secondi, fornendo solo alcune informazioni di base.
- Generazione di descrizioni di prodotti: L’AI Generativa può essere utilizzata per creare descrizioni di prodotti accurate e informative per siti e-commerce.
- Creazione di contenuti per social media: L’AI Generativa può creare post accattivanti e coinvolgenti per i social media.
Traduzione automatica:
- L’AI Generativa può tradurre testi da una lingua all’altra in modo accurato e fluente, superando i limiti dei sistemi di traduzione automatica tradizionali. Strumenti come DeepL e Google Translate utilizzano l’AI Generativa per fornire traduzioni di alta qualità.
Riassunto di testi:
- L’AI Generativa può riassumere testi lunghi in modo accurato e conciso, preservando le informazioni più importanti.
Chatbot e assistenti virtuali:
L’AI Generativa permette di creare chatbot e assistenti virtuali in grado di dialogare con gli utenti in modo naturale e realistico. La tecnologia permette di rispondere alle domande degli utenti, fornire informazioni e supporto, e completare semplici compiti.
L’intelligenza artificiale Generativa di immagini: dipingere con la tecnologia
L’intelligenza artificiale Generativa di immagini si concentra sulla creazione di immagini nuove e originali. Grazie a sistemi come Midjourney, Leonardo AI, DALL-E o Adobe Firefly è possibile creare nuove immagini e modificarne già esistenti.
Creazione di immagini
- Generazione di immagini realistiche di persone, animali, oggetti e paesaggi che non esistono realmente;
- Creazione di personaggi, ambientazioni e oggetti da utilizzare all’interno di videogiochi;
- Creazione di immagini più accattivanti e informative da utilizzare all’interno di siti web ed e-commerce.
Modifica di immagini
- Rimozione di oggetti indesiderati da una foto;
- Miglioramento della qualità delle immagini sgranate o danneggiate;
- Colorizzazione di immagini in bianco e nero.
L’intelligenza artificiale Generativa di video: dipingere in movimento con la tecnologia
L’intelligenza artificiale Generativa di video si concentra sulla creazione di video nuovi e originali. A differenza dei sistemi di editing video tradizionali che si basano su modifiche manuali, sistemi come Synthesia, HeyGen, NVIDIA Canvas o il nuovo Sora imparano da grandi quantità di dati per creare video realistici e fantastici. Come per la generazioni di immagini, anche con l’AI generativa di video è possibile creare e modificare video.
Fonte video: cdn.openai.com
Creazione di video
- Generazione di video realistici di persone, animali, oggetti e paesaggi che non esistono realmente;
- Sviluppo di videogiochi e quindi per la creazione di personaggi, ambientazioni e oggetti per videogiochi;
- Creazione di video per l’e-commerce e quindi di prodotti per siti e-commerce rendendolo il tutto più accattivante e informativo;
- Generazioni di Avatar per la presentazione di specifici prodotti o l’interazione con gli utenti in tempo reale;
- L’AI Generativa può essere utilizzata per creare effetti speciali realistici e fantastici per film e serie TV.
Modifica di video
- Rimozione di oggetti indesiderati da un video;
- Miglioramento della qualità dei video sgranati o danneggiati;
- Colorizzazione di video in bianco e nero.
L’intelligenza artificiale Generativa in supporto alla programmazione
L’AI Generativa sta aprendo nuove frontiere nel mondo della programmazione, offrendo strumenti e tecnologie in grado di:
Aumentare la produttività:
- Generazione automatica di codice: Strumenti come Github Copilot e Cursor possono generare automaticamente codice in base a descrizioni di testo o a frammenti di codice esistenti;
- Completamento automatico del codice: L’AI può suggerire complementi automatici per variabili, funzioni, metodi e altri elementi del codice;
- Correzione automatica degli errori: L’AI può identificare e correggere errori di sintassi e di logica in tempo reale.
Migliorare la qualità del codice:
- Riformulazione del codice per renderlo più leggibile, efficiente e sicuro;
- Refactoring automatico: L’AI può aiutare a riorganizzare il codice per renderlo più modulare e manutenibile.
Promuovere la creatività:
- Esplorazione di nuove soluzioni e approcci ai problemi di programmazione;
- Sviluppo di nuovi algoritmi e tecniche di programmazione;
- Creazione di software innovativo: L’AI può aiutare a creare software innovativi.
AI ed etica: un’analisi approfondita
L’intelligenza artificiale (AI) ha portato a enormi progressi in vari settori, dalla medicina alla finanza. Tuttavia, il rapido sviluppo di questa tecnologia ha sollevato anche diverse questioni etiche che meritano un’analisi approfondita.
Alcune delle principali preoccupazioni etiche relative all’AI includono:
- Bias e discriminazione:
I sistemi di AI possono riflettere e amplificare i bias presenti nei dati su cui sono stati allenati. Questo può portare a discriminazioni contro determinate categorie di persone, come ad esempio le donne, le persone di colore o le persone con disabilità.
Esempio: Un sistema di AI utilizzato per assumere personale potrebbe discriminare le donne in base al loro sesso o al loro nome.
- Trasparenza e interpretabilità:
Le decisioni prese dai sistemi di AI possono essere opache e difficili da interpretare. Questo può rendere difficile capire come un sistema di AI ha preso una determinata decisione e può ostacolare la responsabilità in caso di errori o danni.
Esempio: Un sistema di AI utilizzato per la diagnosi medica potrebbe fornire una diagnosi errata senza fornire spiegazioni sufficienti sul motivo per cui è stata raggiunta quella diagnosi.
- Privacy e sicurezza:
I sistemi di AI, possono raccogliere e analizzare grandi quantità di dati personali, sollevando preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza di tali dati.
Esempio: Un sistema di AI utilizzato per il riconoscimento facciale potrebbe raccogliere dati biometrici senza il consenso delle persone.
- Impatto sul lavoro
L’automazione di compiti ripetitivi da parte di sistemi di AI potrebbe portare a perdite di posti di lavoro in alcuni settori.
Esempio: L’utilizzo di robot automatizzati nelle fabbriche potrebbe portare al licenziamento di lavoratori manuali.
Affrontare queste questioni etiche è fondamentale per lo sviluppo responsabile e sostenibile dell’AI. È importante stabilire principi etici chiari che guidino lo sviluppo e l’utilizzo dell’AI. Questi principi dovrebbero includere la non discriminazione, la trasparenza, la responsabilità, la privacy e la sicurezza.
Lo sviluppo responsabile dell’AI richiede un impegno da parte di tutti gli stakeholder, tra cui ricercatori, sviluppatori, aziende, governi e cittadini. Solo lavorando insieme possiamo garantire che l’AI sia utilizzata per il bene e non per il male.
Notizia di questi giorni (13 marzo 2024) pubblicata da Wired è l’approvazione da parte della commissione europea del testo definitivo dell’AI Act (Artificial Intelligence Act) che garantisce sicurezza e rispetto dei diritti fondamentali e promuove l’innovazione.
Obiettivi principali dell’AI Act sono:
- Classificazione delle applicazioni di intelligenza artificiale in base al rischio;
- Definizione categorie di sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio;
- Introduzione di divieti per alcune applicazioni di intelligenza artificiale;
- Proteggere i cittadini dai rischi derivanti dall’intelligenza artificiale;
- Stimolare l’innovazione in questo settore;
- Promuovere un quadro normativo globale per l’intelligenza artificiale garantendo la sicurezza e la trasparenza dei sistemi di intelligenza artificiale.
Grazie all’attuazione di questo regolamento, i sistemi di intelligenza artificiale saranno soggetti a controlli da parte delle autorità nazionali competenti mentre la Commissione europea avrà il potere di supervisionare e coordinare l’applicazione dell’AI Act.
Infine saranno istituiti comitati di esperti per fornire consulenza tecnica alle autorità nazionali e alla Commissione europea.
Maggiori informazioni e il testo approvato sono consultabili qui.
Conclusioni
L’intelligenza artificiale Generativa (AI Generativa) rappresenta un ramo promettente dell’intelligenza artificiale con un potenziale dirompente in vari settori con il potenziale di trasformare il nostro modo di vivere e lavorare migliorando le nostre vite in molti modi.
È importante però essere consapevoli delle sfide e lavorare insieme per sviluppare e utilizzare questa tecnologia in modo responsabile e sostenibile massimizzando i benefici e minimizzando i rischi.
Autore: Francesco Scalzo
