L’AI generativa rappresenta una rivoluzione per il mondo digitale, tuttavia oltre a tante opportunità emergono anche responsabilità.
Esploriamo il dinamico mondo dell’AI generativa, dall’ascesa dei foundational models alla loro crescente influenza in vari settori, passando per le sfide etiche e normative poste dall’innovazione tecnologica. Il ruolo centrale di soluzioni come ChatGPT e BERT ha aperto nuove prospettive nella creazione di contenuti, migliorando l’efficienza e ampliando le possibilità creative in campi diversi, dalla programmazione software al marketing, dal settore sanitario alle arti.
L’ascesa dei foundational models
Negli ultimi anni, il mondo della tecnologia ha assistito a una rivoluzione significativa grazie all’avvento dell’Intelligenza Artificiale (AI) generativa e allo sviluppo dei cosiddetti “Foundational Models”. Questi modelli di AI rappresentano un cambiamento radicale nell’approccio alla generazione di contenuti come testo, immagini, musica e codice di programmazione, trasformando il modo in cui interagiamo con le macchine e automatizziamo i processi.
I Foundational Models, come i modelli di Generative Pre-trained Transformer (GPT), sono sistemi di AI ad alta capacità che possono essere adattati a una vasta gamma di applicazioni senza necessità di essere riallenati da zero per ogni nuova attività. Sono chiamati “foundational” (fondamentali ) perché fungono da base per una moltitudine di applicazioni diverse, offrendo un framework versatile e potente su cui costruire soluzioni specifiche per settori e necessità variegate.
Il Fattore GPT
I modelli GPT di OpenAI sono esempi eccellenti di Foundational Models. Questi modelli hanno segnato una svolta grazie alla loro capacità di generare testo estremamente coerente e contestualmente rilevante. GPT-3, con i suoi 175 miliardi di parametri, ha rappresentato un importante progresso per la sua dimensione e versatilità straordinarie.
L’enorme interesse nei confronti dell’AI generativa e dei Foundational Models risiede nel loro potenziale rivoluzionario. Oltre a superare i limiti nella generazione di testi naturali, questi modelli hanno aperto nuove strade in settori come il customer service, la produzione di contenuti, lo sviluppo di software e campi creativi come la scrittura e la composizione musicale.
L’aspetto più notevole dei Foundational Models, in particolare dei modelli GPT, è la loro capacità di comprendere e rispondere in linguaggio naturale, rendendo l’interazione con le macchine più intuitiva che mai. Questo rappresenta un cambiamento paradigmatico nel modo in cui aziende e individui pensano all’automazione e all’AI.
Verso un Futuro AI-Powered
L’entusiasmo per l’AI generativa e i Foundational Models si basa sull’idea che questa tecnologia rappresenti un cambiamento fondamentale nel modo in cui le informazioni vengono create e gestite. Con il continuo sviluppo di questi modelli, ci avviciniamo a un futuro in cui l’AI non è solo uno strumento, ma un collaboratore creativo e capace.
Differenza tra Modelli GPT e ChatGPT, Palm e Bard
Un equivoco comune è confondere modelli come GPT (Generative Pre-trained Transformer) di OpenAI con ChatGPT, o modelli come PaLM e Gemini di Google con Bard. Mentre GPT, PaLM e Gemini sono modelli di linguaggio generativo di base, ChatGPT e Bard sono applicazioni specifiche di questi modelli. ChatGPT, ad esempio, è un’implementazione di GPT ottimizzata per conversazioni interattive, mentre Bard di Google è una piattaforma che utilizza la tecnologia PaLM (ora Gemini) per fornire risposte contestualizzate. Questa distinzione è cruciale per comprendere le capacità e le limitazioni di ogni sistema.
Un LLM “capisce” cosa sta scrivendo
Un altro errore comune è attribuire una forma di “comprensione” ai Large Language Models (LLM) come GPT o BERT. In realtà, questi modelli sono sistemi probabilistici che generano risposte basate su pattern rilevati nei dati su cui sono stati addestrati. Non possiedono una vera comprensione del significato del linguaggio o del contesto, ma simulano la coerenza attraverso complesse analisi statistiche dei dati.
Il concetto di allucinazioni
Le “allucinazioni” in AI si riferiscono a quando un modello genera informazioni false o non basate sulla realtà. Questo fenomeno è comune nei modelli di linguaggio avanzati e deriva dalla loro natura di generare risposte basate su probabilità piuttosto che su una comprensione concreta del mondo reale. È importante che gli utenti siano consapevoli di questa limitazione quando interpretano le risposte fornite da questi modelli.
Applicazioni e scenario dell’AI generativa
L’AI generativa, con le sue avanzate capacità di creazione e simulazione, si sta affermando come una tecnologia rivoluzionaria in diversi settori. Questa tecnologia non si limita a ottimizzare i processi esistenti, ma apre anche la porta a nuove possibilità creative e operative.
Nel marketing e nei media, l’AI generativa è utilizzata per produrre contenuti come articoli di blog, aggiornamenti sui social media e copie pubblicitarie.
I chatbot, potenziati dai modelli GPT di nuova generazione, stanno rivoluzionando il servizio clienti. Questi bot, capaci di fornire risposte rapide e contestualizzate, possono gestire una vasta gamma di richieste dei clienti, alleggerendo il carico di lavoro del personale di supporto.
Nel campo dello sviluppo software, strumenti come GitHub Copilot, basati su OpenAI Codex, forniscono un’assistenza preziosa ai programmatori suggerendo codice e funzioni, accelerando il processo di sviluppo e migliorando la qualità del lavoro prodotto.
Nel settore sanitario, l’AI generativa viene impiegata per generare report diagnostici a partire da immagini radiologiche e dati di laboratorio, aumentando l’efficienza dei medici e migliorando l’accuratezza delle diagnosi.
Nel campo creativo, l’AI generativa sta consentendo agli artisti di esplorare nuove frontiere, con strumenti come DALL-E di OpenAI e Jukebox che generano immagini e musica ispirate a stili esistenti o creano qualcosa di completamente nuovo.
Questa rapida evoluzione sta anche avvicinando il mondo dell’AI alla tanto discussa Artificial General Intelligence (AGI), un livello di intelligenza artificiale in grado di comprendere, imparare e applicare la conoscenza in un’ampia varietà di compiti, proprio come fa l’intelligenza umana. Questo passo verso l’AGI potrebbe aprire nuove strade in termini di automazione e capacità di problem-solving, spingendo ulteriormente i confini di ciò che l’AI può realizzare.
Guardando al futuro, possiamo aspettarci che l’AI generativa porti a innovazioni ancora più rivoluzionarie. Questa tecnologia non rappresenta solo una novità, ma segna un cambiamento di paradigma con il potenziale di trasformare radicalmente interi settori, spingendo i limiti di ciò che è oggi possibile sia nel campo tecnologico che in quello creativo.
L’impatto dell’AI sul mercato del lavoro in Europa
Un recente studio [1] rivela alcuni risultati sorprendenti che sfidano le preoccupazioni comuni sull’impatto negativo dell’AI sul lavoro. In particolare, viene mostrato come durante il boom del deep learning, le occupazioni potenzialmente più esposte alle tecnologie AI hanno effettivamente aumentato la loro quota di occupazione in Europa; in particolare viene stimato che al crescere dell’esposizione all’AI corrisponde un aumento della quota di occupazione tra il 2,6% ed il 4,3%.
Questo studio fornisce una visione più sfumata dell’impatto dell’AI sul mercato del lavoro rispetto alle narrative più catastrofiche. Sebbene le tecnologie AI siano in continuo sviluppo e adozione, i loro risultati non indicano un declino imminente dell’occupazione umana, ma piuttosto una trasformazione nel tipo di lavori e nelle competenze richieste. Inoltre, nonostante i risultati positivi per le quote di occupazione, lo studio rileva che l’impatto sull’andamento dei salari è meno chiaro, suggerendo impatti neutri o leggermente negativi.
Etica e regole
Nell’era dei foundational models, come GPT e BERT, l’attenzione si concentra non solo sulle loro straordinarie capacità, ma anche sulle implicazioni etiche e sulla responsabilità nello sviluppo. Un’attenzione particolare va posta su questioni come il bias nei dati, la trasparenza delle decisioni AI, la privacy dei dati e la sicurezza contro usi malintenzionati. È essenziale che gli sviluppatori di questi modelli adottino pratiche responsabili, che includono la revisione attenta dei dataset per evitare pregiudizi e la garanzia che i modelli siano utilizzati in modo etico e sicuro.
Il ruolo dell’AI Act
La regolamentazione gioca un ruolo cruciale nel guidare uno sviluppo responsabile dell’AI. L’Unione Europea, con l’introduzione dell’AI Act, mira a stabilire un quadro normativo per garantire che l’uso dell’intelligenza artificiale sia sicuro, trasparente e conforme ai diritti umani e ai valori etici. Questo atto legislativo si concentra su aspetti critici come la classificazione dei rischi, la conformità dei dati e le misure di sicurezza per le tecnologie AI.
Uno studio condotto da Stanford [2], esamina come i provider di modelli fondamentali, come OpenAI e Google, si confrontino con i requisiti proposti nell’AI Act. La ricerca evidenzia che, sebbene alcuni modelli come Hugging Face/BigScience mostrino un livello relativamente alto di conformità, la maggior parte dei modelli valutati, tra cui quelli di OpenAI e Google, non soddisfano ancora pienamente i criteri stabiliti nell’AI Act. Questo include aspetti come la descrizione dell’uso di dati protetti da copyright, la divulgazione dell’hardware usato e delle emissioni prodotte durante l’allenamento, e la valutazione e il testing dei modelli.
Queste scoperte sottolineano la necessità per i provider di Foundational Models di adeguarsi alle crescenti aspettative normative e etiche. È essenziale che l’industria dell’AI lavori in collaborazione con i regolatori per garantire che lo sviluppo e l’uso di queste tecnologie avanzate siano non solo innovativi ma anche responsabili e sicuri. L’AI Act rappresenta un passo importante verso la creazione di un ecosistema di AI più sicuro e etico, che rispetti i diritti e le libertà fondamentali.
Conclusioni e prospettive
La necessità di uno sviluppo etico e responsabile dei modelli AI, come sottolineato dall’AI Act dell’Unione Europea e dagli studi recenti, è imperativa. Mentre ci avviciniamo a un futuro sempre più integrato con l’intelligenza artificiale, diventa fondamentale bilanciare l’innovazione con la sicurezza, la privacy e l’equità. Gli sviluppi nell’AI generativa non solo modelleranno il nostro modo di lavorare e creare, ma anche come interagiamo con la tecnologia e tra di noi.
Guardando avanti, l’interazione tra sviluppo tecnologico, responsabilità etica e regolamentazione sarà cruciale nel determinare il percorso che l’AI generativa prenderà. È un viaggio che richiede una collaborazione attiva tra sviluppatori, utenti, legislatori e la società nel suo insieme, per garantire che i benefici dell’AI generativa siano accessibili a tutti e utilizzati in modo che arricchiscano, anziché limitare, il tessuto della nostra realtà condivisa.
Bibliografia
[1] “Reports of AI ending human labour may be greatly exaggerated”, Research Bulletin No. 113, Banca Centrale Europea, 28 novembre 2023
[2] “Do Foundation Model Providers Comply with the Draft EU AI Act?”, Stanford Center for Research on Foundation Models
