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 si basa sulle cosiddette Generative Adversarial Network (GAN), una forma di apprendimento automatico.

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Come funziona l’IA generativa?

Di norma l’intelligenza artificiale generativa sfrutta le reti neurali, in particolare i modelli generativi come le GAN:

  • 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), 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.

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, si distingue tra deep learning (apprendimento profondo) e shallow learning (apprendimento superficiale), in base alla profondità e alla complessità dei modelli. Mentre l’apprendimento profondo sfrutta architetture di reti neurali più profonde per riconoscere caratteristiche e modelli complessi in grandi quantità di dati, l’apprendimento superficiale si basa su modelli più semplici, con meno livelli. In linea di principio, l’apprendimento automatico e il deep learning sono comparti dell’intelligenza artificiale.

Cosa sono ChatGPT, DALL-E e Bard?

ChatGPT, Dall-E e Bard sono interfacce IA che permettono agli utenti di creare nuovi contenuti mediante l’intelligenza artificiale generativa.

IA generativa: ChatGPT

ChatGPT è uno dei più noti generatori di testo. Questo chatbot IA, che si basa sul modello linguistico GPT-3.5 o GPT-4 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.

IA generativa: 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 seconda versione DALL-E 2, più potente, è stata pubblicata nel 2022. Permette di creare immagini con diversi stili in base alle scelte dell’utente.

IA generativa: Bard

Bard è un chatbot con intelligenza artificiale sviluppato da Google. L’intelligenza artificiale generativa è gestita da Large Language Model (LLM) e PaLM 2 di Google. Come ChatGPT, Bard 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.

Nome dello strumento Costi Vantaggi Svantaggi Limitazioni
ChatGPT Da gratuito a 20 USD al mese Può rispondere a svariate domande A volte fornisce risposte inattese o imprecise Le risposte si basano sui dati usati per l’addestramento, pertanto non sono sempre aggiornate; non è in grado di pensare o apprendere al di fuori del set di dati di apprendimento
DALL-E 2 15 USD per 115 crediti Può creare immagini dettagliate e di alta qualità da istruzioni di testo Le immagini generate non sono sempre perfette o realistiche Il risultato dipende fortemente dalla precisione della descrizione
Bard Gratuito Dispone di un grande e affidabile set di dati, usa internet e viene continuamente migliorato grazie al feedback Dipende da Google Ancora in fase di sviluppo, presenta limitazioni operative, per cui potrebbe non svolgere alla perfezione tutti i compiti

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-2
  • 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.
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