“AI generativa” si riferisce a sistemi di intelligenza artificiale che sono in grado di generare nuovi contenuti, spesso in modi che imitano o simulano la creativit\u00e0 umana.<\/p>\n\n\n\n
Questi sistemi utilizzano varie tecniche di apprendimento automatico, in particolare reti neurali, per produrre output che possono includere testo, immagini, musica, e persino codice.<\/p>\n\n\n\n
La rapida avanzata tecnologica, unita ai progressi nel campo degli algoritmi e delle tecniche di apprendimento automatico, ha portato l’IA a diventare uno strumento fondamentale in una miriade di settori.<\/p>\n\n\n\n
Dalla ricerca scientifica all’industria finanziaria, dalla robotica al campo della giustizia, fino all’universo dei giocattoli e oltre, l’IA \u00e8 ormai onnipresente, influenzando significativamente la nostra esistenza e ridefinendo le nostre interazioni con il mondo circostante.<\/p>\n\n\n\n
Tra le varie branche dell’AI, spicca l’Intelligenza Artificiale Generativa, comunemente nota come AI generativa o GenAI. Questa innovativa disciplina si avvale di tecniche avanzate di Machine Learning e Deep Learning per creare dati completamente nuovi, quali immagini, composizioni musicali e testi, che non esistevano prima.<\/p>\n\n\n\n
A differenza dell’IA discriminativa, che si focalizza sulla classificazione e l’interpretazione degli input, l’IA generativa \u00e8 progettata per andare oltre la semplice analisi: mira a comprendere in profondit\u00e0 i dati forniti per generare contenuti inediti e originali.<\/p>\n\n\n\n
Questa capacit\u00e0 di “creare” anzich\u00e9 semplicemente “analizzare” apre orizzonti inesplorati e offre opportunit\u00e0 straordinarie. L’IA generativa pu\u00f2 essere impiegata per ideare concept artistici unici, comporre musiche mai ascoltate prima, scrivere testi che spaziano dalla narrativa alla poesia, e molto altro ancora. In un mondo sempre pi\u00f9 interconnesso e digitalizzato, l’IA generativa non solo amplifica la nostra creativit\u00e0 e innovazione, ma rappresenta anche un fondamentale cambio di paradigma nel modo in cui interagiamo con la tecnologia: non pi\u00f9 semplici consumatori di contenuti, ma co-creatori in un dialogo continuo con le macchine. In questo contesto, l’IA generativa si profila come una nuova frontiera dell’intelligenza artificiale, un campo in cui il potenziale di crescita e sviluppo sembra essere infinito.<\/p>\n\n\n\n
Alcuni esempi di applicazioni dell’AI generativa includono:<\/p>\n\n\n\n
L’AI generativa sta aprendo nuove frontiere nella creativit\u00e0 e nell’innovazione, spingendo i limiti di ci\u00f2 che le macchine possono creare e offrendo nuovi strumenti per artisti, scrittori, musicisti e programmatori.<\/p>\n\n\n\n
Perch\u00e9 allora avere perplessit\u00e0?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Secondo Noam Chomsky<\/a> <\/span> (*), ChatGPT \u00e8 “fondamentalmente un plagio high-tech” e un “modo per evitare l’apprendimento”. I chatbot basati sull’intelligenza artificiale utilizzano grandi modelli linguistici e terabyte di dati per trovare informazioni dettagliate e scriverle nel testo. Ma l\u2019intelligenza artificiale ha indovinato quale parola avrebbe avuto pi\u00f9 senso in una frase senza sapere se fosse vera o falsa o cosa l\u2019utente volesse sentire<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Chomsky ha detto riguardo agli odierni programmi di intelligenza artificiale: “Il loro pi\u00f9 grande difetto \u00e8 che non hanno l’abilit\u00e0 pi\u00f9 importante di qualsiasi essere intelligente”. <\/p>\n\n\n\n \u201cDire non solo ci\u00f2 che \u00e8, \u00e8 stato e sar\u00e0 il caso, ma anche ci\u00f2 che non \u00e8 il caso e ci\u00f2 che pu\u00f2 o non pu\u00f2 essere il caso, significa descrivere e prevedere. Sono parti necessarie per capire cosa significa qualcosa, il che \u00e8 un segno di vera saggezza.<\/p>\n\n\n\n Chomsky dice che il cervello umano \u00e8 fatto per \u201ccostruire spiegazioni\u201d piuttosto che “inferire correlazioni brute”.<\/p>\n\n\n\n Ci\u00f2 significa che pu\u00f2 utilizzare le informazioni per giungere a conclusioni nuove e penetranti.<\/p>\n\n\n\n “La mente umana \u00e8 un sistema che funziona con piccole quantit\u00e0 di informazioni in modo sorprendentemente efficiente e persino elegante”.<\/p>\n\n\n\n L\u2019intelligenza artificiale non pu\u00f2 pensare in modo critico e iterativo, quindi autocensura ci\u00f2 che dice.<\/p>\n\n\n\n Pause Giant AI Experiments: An Open Letter<\/strong><\/p>\n\n\n\n La recente lettera aperta “Pause Giant AI Experiments<\/a>” <\/span> diffusa il 23 marzo 2023 dal Future of Life Insitute (che ha superato le 33000 firme di adesione) recita:<\/p>\n\n\n\n I sistemi di intelligenza artificiale dotati di intelligenza competitiva umana possono comportare profondi rischi per la societ\u00e0 e l’umanit\u00e0<\/strong>, come dimostrato da ricerche approfondite e riconosciuto dai migliori laboratori di intelligenza artificiale. Come affermato nei Principi Asilomar AI, ampiamente approvati, l\u2019IA avanzata potrebbe rappresentare un profondo cambiamento nella storia della vita sulla Terra e dovrebbe essere pianificata e gestita con cure e risorse adeguate. Sfortunatamente, questo livello di pianificazione e gestione non si sta verificando, anche se gli ultimi mesi hanno visto i laboratori di intelligenza artificiale impegnati in una corsa fuori controllo per sviluppare e implementare menti digitali sempre pi\u00f9 potenti che nessuno, nemmeno i loro creatori, pu\u00f2 comprendere. prevedere o controllare in modo affidabile.<\/p>\n\n\n\n I sistemi di intelligenza artificiale contemporanei stanno diventando competitivi tra gli esseri umani in compiti generali, e dobbiamo chiederci: dovremmo lasciare che le macchine inondino i nostri canali di informazione con propaganda e falsit\u00e0? Dovremmo automatizzare tutti i lavori, compresi quelli appaganti? Dovremmo sviluppare menti non umane che alla fine potrebbero superarci in numero, in astuzia, obsolete e sostituirci? Dovremmo rischiare di perdere il controllo della nostra civilt\u00e0? Tali decisioni non devono essere delegate a leader tecnologici non eletti. Potenti sistemi di intelligenza artificiale dovrebbero essere sviluppati solo quando avremo la certezza che i loro effetti saranno positivi e i loro rischi gestibili. Questa fiducia deve essere ben giustificata e aumentare con l’entit\u00e0 degli effetti potenziali di un sistema. La recente dichiarazione di OpenAI sull’intelligenza generale artificiale afferma che “Ad un certo punto, potrebbe essere importante ottenere una revisione indipendente prima di iniziare ad addestrare i sistemi futuri, e per gli sforzi pi\u00f9 avanzati concordare di limitare il tasso di crescita del calcolo utilizzato per creare nuovi Modelli.” Siamo d’accordo. Quel punto \u00e8 adesso.<\/p>\n\n\n\n Pertanto, invitiamo tutti i laboratori di intelligenza artificiale a sospendere immediatamente per almeno 6 mesi l’addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale pi\u00f9 potenti di GPT-4. Questa pausa dovrebbe essere pubblica e verificabile e includere tutti gli attori chiave. Se tale pausa non pu\u00f2 essere attuata rapidamente, i governi dovrebbero intervenire e istituire una moratoria.<\/p>\n\n\n\n I laboratori di intelligenza artificiale e gli esperti indipendenti dovrebbero sfruttare questa pausa per sviluppare e implementare congiuntamente una serie di protocolli di sicurezza condivisi per la progettazione e lo sviluppo avanzati di intelligenza artificiale che sono rigorosamente controllati e supervisionati da esperti esterni indipendenti. Questi protocolli dovrebbero garantire che i sistemi che vi aderiscono siano sicuri oltre ogni ragionevole dubbio.[4] Ci\u00f2 non significa una pausa nello sviluppo dell\u2019intelligenza artificiale in generale, ma semplicemente un passo indietro dalla pericolosa corsa verso modelli sempre pi\u00f9 grandi, imprevedibili e a scatola nera con capacit\u00e0 emergenti.<\/p>\n\n\n\n La ricerca e lo sviluppo dell\u2019intelligenza artificiale dovrebbero essere riorientati per rendere i sistemi potenti e all\u2019avanguardia di oggi pi\u00f9 accurati, sicuri, interpretabili, trasparenti, robusti, allineati, affidabili e leali.<\/p>\n\n\n\n Parallelamente, gli sviluppatori di intelligenza artificiale devono collaborare con i politici per accelerare notevolmente lo sviluppo di solidi sistemi di governance dell\u2019intelligenza artificiale. Questi dovrebbero come minimo includere: autorit\u00e0 di regolamentazione nuove e capaci dedicate all\u2019IA; supervisione e monitoraggio di sistemi di intelligenza artificiale altamente efficienti e ampi pool di capacit\u00e0 computazionali; sistemi di provenienza e filigrana per aiutare a distinguere il reale dal sintetico e per tenere traccia delle fughe di dati del modello; un solido ecosistema di audit e certificazione; responsabilit\u00e0 per danni causati dall\u2019IA; robusti finanziamenti pubblici per la ricerca tecnica sulla sicurezza dell\u2019IA; e istituzioni dotate di risorse adeguate per far fronte ai drammatici sconvolgimenti economici e politici (soprattutto per la democrazia) che l\u2019intelligenza artificiale causer\u00e0.<\/p>\n\n\n\n L\u2019umanit\u00e0 pu\u00f2 godere di un futuro fiorente grazie all\u2019intelligenza artificiale. Dopo essere riusciti a creare potenti sistemi di intelligenza artificiale, ora possiamo goderci un\u2019\u201cestate dell\u2019intelligenza artificiale\u201d in cui raccoglieremo i frutti, progettiamo questi sistemi a beneficio di tutti e diamo alla societ\u00e0 la possibilit\u00e0 di adattarsi. La societ\u00e0 ha messo in pausa altre tecnologie con effetti potenzialmente catastrofici sulla societ\u00e0. Possiamo farlo qui. Godiamoci una lunga estate AI, non precipitiamoci impreparati in un autunno.<\/p>\n\n\n\nNonostante gli enormi progressi ottenuti, non mancano le perplessit\u00e0 o critiche sulla definizione e su cosa sia l\u2019attuale Intelligenza Artificiale.<\/h5>\n\n\n\n
(*) – filosofo, linguista, scienziato cognitivista, teorico della comunicazione, docente emerito di linguistica al Massachusetts Institute of Technology, \u00e8 riconosciuto come il fondatore della grammatica generativo-trasformazionale, spesso indicata come il pi\u00f9 rilevante contributo alla linguistica teorica del XX secolo<\/p>\n\n\n\n