Cos’è l’IA ge­ne­ra­ti­va?

L’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le ge­ne­ra­ti­va, co­no­sciu­ta anche come “IA ge­ne­ra­ti­va”, è in grado di creare contenuti che so­mi­glia­no ai dati con cui è stata ad­de­stra­ta (testi, immagini, musica). Per quanto il po­ten­zia­le sia im­pres­sio­nan­te, l’IA ge­ne­ra­ti­va comporta anche sfide e con­si­de­ra­zio­ni di carattere etico, in par­ti­co­la­re per quanto riguarda l’au­ten­ti­ci­tà e il possibile abuso dei contenuti generati.

IA ge­ne­ra­ti­va: de­fi­ni­zio­ne

Per “IA ge­ne­ra­ti­va” si intende l’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le ge­ne­ra­ti­va. Il termine si riferisce a modelli di IA e algoritmi come ChatGPT, che possono generare nuovi contenuti o dati simili a quelli con cui sono stati ad­de­stra­ti (testi, immagini, musica, ecc.). Questa tec­no­lo­gia oggi si basa per lo più su modelli tra­sfor­ma­to­ri. I tra­sfor­ma­to­ri sono reti neurali speciali, svi­lup­pa­te per gestire grandi quantità di dati testuali. Si tratta in questo caso di una forma di ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co.

Come funziona l’IA ge­ne­ra­ti­va?

Di norma l’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le ge­ne­ra­ti­va sfrutta le reti neurali. Per la creazione di immagini vengono spesso uti­liz­za­te le reti neurali con­vo­lu­zio­na­li (CNN), mentre per i testi si impiegano sempre più modelli tra­sfor­ma­to­ri.

• In­nan­zi­tut­to, si rac­col­go­no e preparano grandi quantità di dati per l’ad­de­stra­men­to che servono da base per il modello ge­ne­ra­ti­vo (ad esempio testi, immagini o video).
• La rete neurale è co­sti­tui­ta da diversi strati. L’ar­chi­tet­tu­ra specifica dipende dal tipo di dati da generare. Per i testi è possibile usare un modello con reti neurali ri­cor­ren­ti (RNN) o i già citati tra­sfor­ma­to­ri, per le immagini invece le reti neurali con­vo­lu­zio­na­li (CNN).
• Il modello IA viene applicato sui dati di ad­de­stra­men­to per imparare come generare dati simili. Adatta i pesi e i parametri dei suoi neuroni per ridurre al minimo gli errori tra i dati generati e quelli di ad­de­stra­men­to.

Il modello, una volta ad­de­stra­to, può essere usato per generare nuovi dati. Per far ciò necessita di una sequenza o un valore di inizio inseriti con un’apposita richiesta, detta prompt, che può essere sotto forma di testo, di immagini, di video o di disegni. L’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le ge­ne­ra­ti­va fornisce nuovi contenuti in risposta al prompt. I dati generati vengono valutati per ve­ri­fi­ca­re che siano di qualità e si­gni­fi­ca­ti­vi. Il modello può essere ul­te­rior­men­te adattato e affinato ad­de­stran­do­lo con nuovi dati.

Qual è la dif­fe­ren­za tra ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co e in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le?

In senso ampio, la ricerca sull’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le (IA) punta a svi­lup­pa­re macchine in grado di svolgere compiti per cui so­li­ta­men­te è ne­ces­sa­rio l’in­tel­let­to umano. Ad esempio, chatbot e as­si­sten­ti vocali come Google Home o Amazon Echo si basano sull’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le.

L’ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co (machine learning, ML) è un settore dell’IA che si concentra sullo sviluppo di algoritmi in grado di imparare dai dati. Anziché ricevere istru­zio­ni spe­ci­fi­che, un modello di ML apprende da dati di esempio, per poi fare pre­vi­sio­ni o prendere decisioni senza dover pro­gram­ma­re espli­ci­ta­men­te il compito. La quantità e la com­ples­si­tà dei dati hanno in­cre­men­ta­to il po­ten­zia­le dell’ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co.

Quali modelli di IA ge­ne­ra­ti­va esistono?

I modelli di IA ge­ne­ra­ti­va uti­liz­za­no una rete neurale specifica per generare nuovi contenuti. A seconda dell’impiego, troviamo:

• Ge­ne­ra­ti­ve Ad­ver­sa­rial Network (GAN): le GAN, co­sti­tui­te da un ge­ne­ra­to­re e un di­scri­mi­na­to­re, sono spesso usate per creare immagini rea­li­sti­che.
• Reti neurali ri­cor­ren­ti (RNN): le RNN, pro­get­ta­te ap­po­si­ta­men­te per elaborare dati se­quen­zia­li (come il testo), sono usate per generare testo o musica.
• Modelli basati su tra­sfor­ma­to­re: i modelli basati su un tra­sfor­ma­to­re come GPT (Ge­ne­ra­ti­ve Pre­trai­ned Tran­sfor­mer) di OpenAI sono usati per generare testi.
• Modelli basati sul flusso: impiegati in ap­pli­ca­zio­ni avanzate per generare immagini o altri dati.
• Au­to­co­di­fi­ca­to­ri va­ria­zio­na­li (VAE): i VAE sono spesso usati per generare immagini e testi.
• Modelli di dif­fu­sio­ne: i modelli come DALL-E o Stable Diffusion sono modelli di dif­fu­sio­ne. Generano dati eli­mi­nan­do gra­dual­men­te il rumore da un input casuale. Sono uti­liz­za­ti prin­ci­pal­men­te nella ge­ne­ra­zio­ne di immagini e producono risultati molto rea­li­sti­ci.

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I diversi metodi di ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co

Nell’ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co esistono diversi tipi di modelli da scegliere in base alla tipologia di lavoro da eseguire e ai dati di­spo­ni­bi­li. In linea di principio si distingue tra su­per­vi­sed learning (ap­pren­di­men­to su­per­vi­sio­na­to) e un­su­per­vi­sed learning (ap­pren­di­men­to non su­per­vi­sio­na­to). I sistemi che si basano sull’ap­pren­di­men­to non su­per­vi­sio­na­to sono rea­liz­za­ti tra l’altro nelle reti neurali.

Oltre a queste due categorie prin­ci­pa­li troviamo anche: semi-su­per­vi­sed learning (ap­pren­di­men­to semi-su­per­vi­sio­na­to), rein­for­ce­ment learning (ap­pren­di­men­to per rinforzo), active learning (ap­pren­di­men­to attivo). Tutti e tre i metodi fanno parte dell’ap­pren­di­men­to su­per­vi­sio­na­to e si dif­fe­ren­zia­no in base alla par­te­ci­pa­zio­ne dell’utente.

Inoltre, oggi si ricorre molto al deep learning (ap­pren­di­men­to profondo), che utilizza, a dif­fe­ren­za del semplice ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co con pochi strati, ar­chi­tet­tu­re di rete neurale più profonde per ri­co­no­sce­re ca­rat­te­ri­sti­che e modelli complessi in grandi quantità di dati. In linea di principio, l’ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co e il deep learning sono comparti dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le.

Cosa sono ChatGPT, DALL-E, Gemini e simili?

Le soluzioni come ChatGPT, DALL-E e Gemini sono in­ter­fac­ce IA che per­met­to­no agli utenti di creare nuovi contenuti mediante l’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le ge­ne­ra­ti­va.

ChatGPT

ChatGPT è uno dei più noti ge­ne­ra­to­ri di testo. Questo chatbot IA, che si basa sul modello lin­gui­sti­co GPT-4o di OpenAI, fornisce risposte di testo sotto forma di chat che sembrano scritte da un umano. Come altri modelli di GPT, ChatGPT è stato ad­de­stra­to partendo da grandi quantità di dati di testo. Può coprire un’ampia gamma di argomenti e campi di co­no­scen­za, accedendo ai dati appresi per fornire risposte e spie­ga­zio­ni. ChatGPT include il dialogo con l’utente nei suoi risultati, simulando una con­ver­sa­zio­ne.

DALL-E

DALL-E è un’ap­pli­ca­zio­ne IA mul­ti­mo­da­le per generare immagini partendo da de­scri­zio­ni di testo. L’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le ge­ne­ra­ti­va è stata svi­lup­pa­ta nel 2021 sfrut­tan­do l’im­ple­men­ta­zio­ne GPT di OpenAI e, come ChatGPT, è stata ad­de­stra­ta con un grande set di dati formato da immagini e la relativa de­scri­zio­ne. Il sito web di immagini IA può associare il si­gni­fi­ca­to delle parole a elementi visivi. La versione più recente e più potente è DALL-E 3, pub­bli­ca­ta a ottobre 2023. Permette di creare immagini con diversi stili in base alle scelte dell’utente e di rap­pre­sen­ta­re il testo in immagini.

Gemini

Gemini è un chatbot con in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le svi­lup­pa­to da Google. L’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le ge­ne­ra­ti­va è gestita dall’omonimo modello lin­gui­sti­co di grandi di­men­sio­ni Gemini 1.5. L’IA di Google può ri­spon­de­re a domande, pro­gram­ma­re, risolvere problemi ma­te­ma­ti­ci e aiutare nei lavori di scrittura. Per svolgere questi compiti lo strumento ricorre anche a tecniche di ela­bo­ra­zio­ne del lin­guag­gio naturale (NLP). Anche se agisce se­pa­ra­ta­men­te dalla ricerca di Google, l’IA recupera le in­for­ma­zio­ni da internet. Gli utenti possono così con­tri­bui­re at­ti­va­men­te al mi­glio­ra­men­to dei dati fornendo il loro riscontro.

Claude

Claude è un chatbot IA dell’azienda sta­tu­ni­ten­se Anthropic, fondata da ex ri­cer­ca­to­ri di OpenAI. La versione attuale Claude 4, ri­la­scia­ta a maggio 2025, è composta da diversi modelli che si dif­fe­ren­zia­no per potenza di calcolo e capacità. Claude è co­no­sciu­to per il suo design par­ti­co­lar­men­te sicuro e orientato al dialogo, ed è spesso uti­liz­za­to in ambiti sensibili come l’edu­ca­zio­ne o le imprese. L’at­ten­zio­ne è rivolta alla tra­spa­ren­za, alla com­pren­si­bi­li­tà e all’uso re­spon­sa­bi­le dell’IA. I modelli Claude sono ac­ces­si­bi­li tramite API e at­tra­ver­so l’app simile a ChatGPT “Claude.ai”.

Mistral

Mistral è una startup francese spe­cia­liz­za­ta nello sviluppo di modelli open source ef­fi­cien­ti e potenti. A dif­fe­ren­za di modelli pro­prie­ta­ri come GPT o Claude, Mistral punta su apertura e mo­du­la­ri­tà. I modelli pub­bli­ca­ti sono leggeri ma potenti e sono spesso uti­liz­za­ti in progetti open source e ap­pli­ca­zio­ni di in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le au­to­ge­sti­te. In par­ti­co­la­re, nell’area europea, questo chatbot è con­si­de­ra­to una promessa per ap­pli­ca­zio­ni di in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le conformi alla privacy.

LLaMA

LLaMA è il più recente modello lin­gui­sti­co di Meta. La versione più ag­gior­na­ta, di­spo­ni­bi­le in Europa LLaMA 3.1, è stata ri­la­scia­ta nel 2024 e si distingue per l’alta ef­fi­cien­za e pre­sta­zio­ni in scenari open source. Esistono varie versioni, li­be­ra­men­te ac­ces­si­bi­li e adatte per ap­pli­ca­zio­ni di IA proprie, chatbot o ricerca. I modelli sono pro­get­ta­ti per fun­zio­na­re su hardware com­mer­cia­le, ren­den­do­li par­ti­co­lar­men­te in­te­res­san­ti per svi­lup­pa­to­ri, svi­lup­pa­tri­ci e aziende che de­si­de­ra­no evitare fornitori pro­prie­ta­ri.

Per cosa si può uti­liz­za­re l’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le ge­ne­ra­ti­va?

L’IA ge­ne­ra­ti­va può essere impiegata in svariati campi per creare pra­ti­ca­men­te qualsiasi tipo di contenuto. Grazie agli sviluppi ri­vo­lu­zio­na­ri come GPT e alla facilità d’uso, la tec­no­lo­gia sta di­ven­tan­do sempre più ac­ces­si­bi­le. L’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le ge­ne­ra­ti­va può essere uti­liz­za­ta ad esempio per:

• Creazione di testi: articoli di notizie, testi creativi, e-mail, curricula, ecc.
• Ge­ne­ra­zio­ne di immagini e grafica: loghi, progetti, opere d’arte, ecc.
• Musica e audio: com­po­ni­men­ti, effetti sonori, ecc.
• Sviluppo di vi­deo­gio­chi: ge­ne­ra­zio­ne di livelli di gioco, per­so­nag­gi, trame o dialoghi.
• Film e ani­ma­zio­ne: creazione di per­so­nag­gi in CGI o scene, ge­ne­ra­zio­ne di ani­ma­zio­ni o contenuti video, ecc.
• Farmacia e chimica: scoperta di nuove strutture mo­le­co­la­ri o farmaci, ot­ti­miz­za­zio­ne di legami chimici.
• Chatbot: as­si­sten­za clienti o supporto tecnico.
• Contenuti di for­ma­zio­ne: demo di prodotti e tutorial in diverse lingue.
• Ar­chi­tet­tu­ra e pia­ni­fi­ca­zio­ne ur­ba­ni­sti­ca: pro­get­ta­zio­ne di edifici, interni o piante delle città, ot­ti­miz­za­zio­ne dell’uso degli spazi o delle in­fra­strut­tu­re, ecc.

Quali sono i vantaggi dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le ge­ne­ra­ti­va?

Grazie alle molte pos­si­bi­li­tà di impiego, l’IA ge­ne­ra­ti­va offre molti vantaggi per settori anche di­ver­sis­si­mi fra loro. Oltre a creare nuovi contenuti, può anche fa­ci­li­ta­re l’in­ter­pre­ta­zio­ne e la com­pren­sio­ne di quelli già esistenti. Tra i vantaggi dell’uso dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le ge­ne­ra­ti­va figurano:

✓ Au­to­ma­zio­ne dei processi manuali

✓ Raccolta e pre­pa­ra­zio­ne di in­for­ma­zio­ni complesse

✓ Creazione sem­pli­fi­ca­ta di contenuti

✓ Ge­ne­ra­zio­ne di risposte per domande tecniche spe­ci­fi­che

✓ Creazione di risposte alle e-mail

Quali sono i limiti dell’IA ge­ne­ra­ti­va?

I limiti dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le ge­ne­ra­ti­va emergono spesso di fronte ad ap­pli­ca­zio­ni spe­ci­fi­che. In generale, i contenuti creati sembrano molto con­vin­cen­ti, ma le in­for­ma­zio­ni su cui sono basati possono essere false e ma­ni­po­la­te. Tra gli altri limiti con cui ci si scontra usando l’IA ge­ne­ra­ti­va sono da men­zio­na­re:

• La fonte dell’in­for­ma­zio­ne non è sempre iden­ti­fi­ca­bi­le.
• L’im­par­zia­li­tà delle fonti originali è difficile da valutare.
• I contenuti ve­ro­si­mi­li rendono più difficile ri­co­no­sce­re le in­for­ma­zio­ni false.
• I contenuti generati possono contenere pre­con­cet­ti e pre­giu­di­zi.

Quali sono le pre­oc­cu­pa­zio­ni legate all’IA ge­ne­ra­ti­va?

Molti sono i dubbi legati all’uso dell’IA ge­ne­ra­ti­va. Oltre a quelli sulla qualità, occorre anche con­si­de­ra­re la pos­si­bi­li­tà che i contenuti generati siano usati in modo improprio.

• Abuso e di­sin­for­ma­zio­ne: la capacità dell’IA ge­ne­ra­ti­va di generare contenuti rea­li­sti­ci può essere sfruttata ad esempio per deepfake, notizie false, documenti finti e altre forme di in­for­ma­zio­ni errate.
• Diritto d’autore e proprietà in­tel­let­tua­le: i contenuti generati sollevano la questione del diritto d’autore e della proprietà in­tel­let­tua­le. Spesso non è chiaro di chi sono i diritti dei contenuti generati e come possono essere uti­liz­za­ti.
• Par­zia­li­tà e di­scri­mi­na­zio­ne: un’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le ge­ne­ra­ti­va ad­de­stra­ta con dati non im­par­zia­li può ri­pro­por­li nei contenuti generati.
• Etica: la ge­ne­ra­zio­ne di contenuti falsi e in­for­ma­zio­ni ma­ni­po­la­te può far sorgere dubbi di carattere etico.
• Questioni giu­ri­di­che e re­go­la­men­ta­ri: il rapido sviluppo dell’IA ge­ne­ra­ti­va ha dato origine a uno stato giuridico non chiaro; regna l’in­cer­tez­za in merito a come dovrebbe essere re­go­la­men­ta­ta la tec­no­lo­gia.
• Pro­te­zio­ne dei dati e sfera privata: l’impiego dell’IA ge­ne­ra­ti­va per generare dati personali o iden­ti­fi­ca­re persone nelle immagini è dubbio dal punto di vista della pro­te­zio­ne dei dati e della sfera privata.
• Sicurezza: l’IA ge­ne­ra­ti­va può essere usata per attacchi di social en­gi­nee­ring più efficaci di quelli umani.

Esempi di strumenti di IA ge­ne­ra­ti­va

A seconda del tipo di contenuti da generare sono di­spo­ni­bi­li diversi strumenti di IA ge­ne­ra­ti­va. Tra i migliori ge­ne­ra­to­ri di testi con l’IA figurano:

• ChatGPT di OpenAI
• Jasper
• Wri­te­so­nic
• Frase
• CopyAI

Tra i migliori ge­ne­ra­to­ri di immagini con l’IA troviamo:

• Mi­d­jour­ney
• DALL E-3
• Neu­ro­flash
• Jasper Art
• Craiyon

Tra i migliori ge­ne­ra­to­ri di video con l’IA ci sono:

• Pictory
• Synthesys
• Synthesia
• HeyGen
• Veed

IA ge­ne­ra­ti­va e IA

La dif­fe­ren­za tra IA ge­ne­ra­ti­va e in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le è da ricercare so­prat­tut­to nell’ap­pli­ca­zio­ne e non ne­ces­sa­ria­men­te nella tec­no­lo­gia sot­to­stan­te. Mentre lo scopo prin­ci­pa­le dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le è au­to­ma­tiz­za­re o mi­glio­ra­re compiti che nor­mal­men­te ri­chie­do­no l’in­tel­let­to umano, l’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le ge­ne­ra­ti­va crea nuovi contenuti quali risposte alle chat, progetti, dati sintetici o deepfake. Per far ciò, l’IA ge­ne­ra­ti­va necessita di un input da parte dell’utente, ovvero una richiesta di partenza o una serie di dati. L’IA con­ven­zio­na­le, invece, si concentra sul ri­co­no­sci­men­to di modelli, il processo de­ci­sio­na­le, le analisi affinate, la clas­si­fi­ca­zio­ne dei dati e il ri­le­va­men­to delle frodi.

Le migliori prassi per l’uso dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le ge­ne­ra­ti­va

Usare l’IA ge­ne­ra­ti­va offre op­por­tu­ni­tà, ma comporta anche rischi. Per gli utenti che impiegano modelli di IA ge­ne­ra­ti­va o lavorano con i relativi risultati esistono alcune prassi da adottare per ottenere risultati migliori e al contempo prevenire i possibili rischi:

• Con­va­li­da­re i risultati: controlla sempre che i contenuti generati siano plau­si­bi­li e verifica la loro qualità.
• Com­pren­de­re lo strumento: dovresti sapere come funziona lo strumento di IA ge­ne­ra­ti­va che stai usando, quali sono i suoi punti di forza e i suoi punti deboli. Qui la parola chiave è ex­plai­na­ble AI (XAI).
• Essere critici con le fonti: le fonti create con l’IA ge­ne­ra­ti­va do­vreb­be­ro essere con­trol­la­te.
• In­di­ca­zio­ne chiara: i contenuti creati con l’IA ge­ne­ra­ti­va do­vreb­be­ro essere ri­co­no­sci­bi­li come tali dalle altre persone.
• Etica: utilizza l’IA ge­ne­ra­ti­va in modo re­spon­sa­bi­le. Non creare o dif­fon­de­re contenuti in­gan­ne­vo­li, imprecisi o ma­ni­po­la­to­ri.
• Ap­pren­di­men­to continuo: l’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le ge­ne­ra­ti­va si sviluppa ve­lo­ce­men­te, quindi è im­por­tan­te tenersi ag­gior­na­ti sulle nuove tec­no­lo­gie, le tecniche e le migliori prassi.