Cos’è l’intelligenza artificiale generativa? Una guida completa

L’intelligenza artificiale sembra essere ovunque. Eccitazione, paura e speculazioni sul suo futuro dominano i titoli dei giornali e molti di noi stanno già utilizzando l’intelligenza artificiale per attività personali e lavorative.

Naturalmente è proprio dell'intelligenza artificialegenerativache si parla quando si parla degli ultimi strumenti di intelligenza artificiale. Le innovazioni nell’intelligenza artificiale generativa consentono a una macchina di creare rapidamente un saggio, una canzone o un’opera d’arte originale basata su una semplice query di un essere umano.

Allora, cos’è l’intelligenza artificiale generativa? Come funziona? E, soprattutto, come può aiutarti nei tuoi sforzi personali e professionali?

Questa guida approfondisce il mondo dell'intelligenza artificiale generativa. Copriremo diversi modelli di intelligenza artificiale generativa, strumenti di intelligenza artificiale comuni e utili, casi d'uso e vantaggi e limiti degli attuali strumenti di intelligenza artificiale. Infine, consideriamo il futuro dell’intelligenza artificiale generativa, dove è diretta la tecnologia, e l’importanza dell’innovazione responsabile dell’intelligenza artificiale.

Sommario

• Cos’è l’IA generativa?
• Come funziona l'intelligenza artificiale generativa
• Modelli di intelligenza artificiale generativa
• Strumenti di intelligenza artificiale generativa
• Casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa
• Vantaggi e benefici
• Svantaggi e limitazioni
• Il futuro dell’intelligenza artificiale generativa
• Conclusione

Cos’è l’IA generativa?

L'intelligenza artificiale generativa si riferisce a un ramo specifico dell'apprendimento automatico in cui i modelli vengono addestrati su grandi quantità di dati grezzi per creare output originali, siano essi testo, immagini o altri tipi di contenuti.

L’intelligenza artificiale, o machine learning, consiste nel fare previsioni statisticamente probabili basate su dati storici. Ad esempio, le tradizionali tecniche di apprendimento automatico potrebbero essere utilizzate per prevedere il tono di un pezzo di scrittura da un elenco di toni possibili, come “formale” o “divertente”. Queste tecniche costruiscono un modello delle proprietà del tono del testo, basato su molti esempi, e quindi utilizzano quel modello per valutare nuovi input.

Ecco un'analogia: se qualcuno ti mostrasse un milione di esempi di email formali e poi ti mostrasse una nuova email, potresti essere in grado di determinare se ha un tono formale o meno. Nel tempo necessario per elaborare un pensiero, il tuo cervello riconoscerebbe alcune caratteristiche di quell'e-mail - l'oggetto, la lunghezza e il vocabolario educato, forse - e si renderebbe conto che si adattano al tuo modello di ciò che significa "formale". Ad un livello molto elevato, l’apprendimento automatico tradizionale funziona più o meno allo stesso modo.

Ma cosa succederebbe se volessi scrivere una nuova email formale al tuo deputato? Questo è il dominio dell’intelligenza artificiale generativa. Come altre forme di apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale generativa viene ancora addestrata su esempi per costruire un modello del mondo, consentendole di fare previsioni su nuovi input. Tuttavia, per avere successo, i modelli di intelligenza artificiale generativa in genere devono essere addestrati su volumi di dati molto più grandi e anche i modelli stessi devono essere più complessi. I data scientist utilizzano un tipo di tecnologia di apprendimento automatico nota come reti neurali per creare modelli di intelligenza artificiale generativa.

Per scrivere un’e-mail formale a un membro del Congresso, un modello di intelligenza artificiale generativa dovrebbe capire che aspetto ha la scrittura “formale”, come è tipicamente strutturata un’e-mail e cos’è un “deputato”. Sorprendentemente, nessuno codifica questi concetti o spiega come metterli insieme: il modello lo apprende da solo essendo addestrato su quantità incredibilmente grandi di testo grezzo (come tutto ciò che si trova su Internet pubblico). Ciò gli consente essenzialmente di prevedere, parola per parola, una nuova email che molto probabilmente rappresenterà “un’email formale al tuo deputato”.

Come funziona l'intelligenza artificiale generativa

Per comprendere meglio come funziona l'intelligenza artificiale generativa, suddividiamo le sue operazioni in semplici passaggi.

1 Un utente immette un prompt

L’intelligenza artificiale generativa risponde ai suggerimenti immessi dagli esseri umani. Ad esempio, qualcuno potrebbe inserire un messaggio del tipo "Scrivi una lettera professionale di accettazione per un'offerta di lavoro come project manager". Più il prompt è specifico e ben scritto, più è probabile che il modello produca un risultato soddisfacente. Potresti sentire il termineingegneria dei prompt, che si riferisce al processo di modifica della frase di un prompt o di inclusione di istruzioni aggiuntive per ottenere risultati più accurati e di qualità superiore da uno strumento di intelligenza artificiale generativa.

I prompt non vengono sempre forniti come testo. A seconda del tipo di sistema di intelligenza artificiale generativa (ne parleremo più avanti in questa guida), un prompt può essere fornito come immagine, video o altro tipo di supporto.

2 Lo strumento di intelligenza artificiale generativa analizza il prompt

Successivamente, l’intelligenza artificiale generativa analizza il prompt, trasformandolo da un formato leggibile dall’uomo a uno leggibile dalla macchina. Attenendosi al testo ai fini di questo esempio, il modello utilizzerebbe l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per codificare le istruzioni nel prompt.

Si inizia con la suddivisione di porzioni di testo più lunghe in unità più piccole chiamate token, che rappresentano parole o parti di parole. Il modello analizza questi token nel contesto della grammatica, della struttura della frase e di molti altri tipi di schemi e associazioni complessi appresi dai dati di addestramento. Ciò potrebbe anche includere suggerimenti che hai fornito al modello in precedenza, poiché molti strumenti di intelligenza artificiale generativa possono conservare il contesto durante una conversazione più lunga.

3 Lo strumento genera un output predittivo

Utilizzando tutto ciò che il modello ha codificato riguardo al prompt, cerca di generare la risposta più ragionevole e statisticamente probabile. In sostanza, il modello si chiede: “Sulla base di tutto ciò che so finora del mondo e dati questi nuovi input, cosa verrà dopo?”

Ad esempio, immagina di leggere una storia e, quando arrivi alla fine della pagina, dice "Mia madre ha risposto a" e la parola successiva si trova nella pagina successiva. Quando giri pagina, quale pensi che sarà la parola successiva? In base a ciò che sai del mondo in generale, potresti avere qualche ipotesi. Potrebbe essereun telefono, ma potrebbe anche essereun messaggio,una chiamata,una portaouna domanda. Sapere cosa è successo prima di questo nella storia potrebbe aiutarti anche a fare un'ipotesi più informata.

In sostanza, questo è ciò che uno strumento di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT sta facendo con il tuo prompt, motivo per cui prompt più specifici e dettagliati lo aiutano a ottenere risultati migliori. Ha l'inizio di uno scenario, come "Scrivi una poesia divertente su un cane". Quindi cerca di completare la storia parola per parola, utilizzando il suo modello complesso del mondo e delle relazioni in esso presenti. Fondamentalmente, gli strumenti di intelligenza artificiale generativa passano anche attraverso il cosiddetto apprendimento per rinforzo con feedback umano per imparare a preferire le risposte che gli umani approveranno.

Se hai provato con gli strumenti di intelligenza artificiale generativa, noterai che ottieni ogni volta un risultato diverso: anche se fai la stessa domanda due volte, lo strumento risponderà in modo leggermente diverso. A un livello molto elevato, la ragione di ciò è che una certa quantità di casualità è fondamentale per rendere realistiche le risposte dell’IA generativa. Se uno strumento sceglie sempre la previsione più probabile in ogni momento, spesso finirà con un risultato senza senso.

Modelli di intelligenza artificiale generativa

Esistono molte tecniche utilizzate per l’IA generativa. Fondamentalmente, utilizzano tutti le reti neurali, che sono un tipo di architettura che ricorda il funzionamento del cervello umano. Potresti anche sentire il terminedeep learning, che si riferisce semplicemente a una rete neurale con più di tre strati (ovvero tutte le reti neurali oltre quelle più basilari).

Una rete neurale è costituita da strati di nodi interconnessi. Ogni nodo ha il proprio modello statistico specializzato nell'elaborazione di un singolo aspetto dell'input in base a quanto appreso dai dati di training. Proprio come parti del cervello sono dedicate a compiti diversi (alcuni neuroni potrebbero attivarsi quando vedi un volto familiare), parti diverse della rete neurale riconoscono modelli e relazioni diversi.

Sebbene ogni decisione individuale sia semplice (ad esempio, un nodo potrebbe specializzarsi nel riconoscere se una parola è un sostantivo o meno), la previsione finale è un effetto domino di tutte queste decisioni che si uniscono per produrre un risultato molto complesso.

Esistono diversi modi in cui i data scientist utilizzano effettivamente le reti neurali per costruire modelli di intelligenza artificiale generativa. Alcuni dei tipi più comuni di architetture sono:

Reti generative avversarie (GAN) e autoencoder variazionali (VAE) : queste due classi di modelli, utilizzati per la generazione di immagini, hanno iniziato a fare scalpore a metà degli anni 2010, prefigurando l'attuale buzz sull'intelligenza artificiale generativa.Con i GAN, una rete neurale genera un output e l'altra rete cerca di determinare se è reale o falso: questo avanti e indietro rende il modello più intelligente durante l'addestramento. I VAE generano codifiche delle parti di un'immagine, quindi campionano parti delle codifiche e le decodificano per creare immagini completamente nuove.

Modelli di diffusione: in un modello di diffusione per l'intelligenza artificiale generativa, i dati di addestramento vengono distrutti tramite l'aggiunta di rumore gaussiano e quindi recuperati invertendo l'aggiunta di tale rumore.Puoi pensare di aggiungere rumore gaussiano come di rimescolare i pixel nell'immagine. Il rumore è “gaussiano” perché viene aggiunto in base alle probabilità che si trovano lungo una curva a campana. Quando il modello inverte il rumore, fa previsioni decodificando quelle probabilità, che si traducono ogni volta in un'immagine originale, anche con lo stesso suggerimento.

Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM): questo tipo di modello utilizza un'architettura di rete neurale chiamata trasformatore.I trasformatori possono essenzialmente considerare tutte le parole in una sequenza di input contemporaneamente e capire come sono correlate, rendendoli una tecnica particolarmente utile per comprendere e generare testo. Sebbene il concetto di trasformatore esista dal 2017, l’applicazione di grandi quantità di dati di addestramento e il miglioramento delle prestazioni del modello con il rinforzo umano hanno portato alle scoperte che vediamo oggi con gli strumenti di linguaggio naturale dell’intelligenza artificiale generativa.

Modelli ibridi: un modello ibrido combina il calcolo basato su regole con l’apprendimento automatico e le reti neurali per garantire la supervisione umana alle operazioni di un sistema di intelligenza artificiale.Fondamentalmente, potresti prendere uno qualsiasi dei modelli di intelligenza artificiale generativa di cui sopra e sottoporlo a un sistema basato su regole o logica dopo o durante le loro operazioni.

Strumenti di intelligenza artificiale generativa

Potresti aver già utilizzato alcuni degli strumenti di intelligenza artificiale generativa più importanti per lavoro, ricerca o attività personali. ChatGPT di OpenAI, ad esempio, è comunemente utilizzato per qualsiasi cosa, dalla scrittura di inviti per feste alla ricerca di risposte a domande esoteriche e specializzate.

ChatGPT utilizza un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) per elaborare le richieste del linguaggio naturale degli utenti e fornire risposte dirette e conversazionali. Lo strumento assomiglia a un chatbot o a uno scambio di messaggi con una persona reale, da cui il nome. Gemini di Google è un altro strumento di intelligenza artificiale generativa che utilizza un LLM per fornire risposte uniche alle richieste degli utenti. Funziona in modo molto simile a ChatGPT.

Gli LLM non sono l'unico tipo di intelligenza artificiale generativa disponibile per i consumatori. DALL-E, un'altra innovazione dell'intelligenza artificiale generativa di OpenAI, utilizza un modello di diffusione per generare immagini originali. Ad esempio, un utente potrebbe richiedere a DALL-E di creare l'immagine di una rana a cavallo su un campo da basket nello stile fauvista di Henri Matisse. Facendo affidamento sulla sua rete neurale e su un vasto set di dati, lo strumento creerebbe un'immagine originale incorporando gli elementi stilistici desiderati dall'utente e le richieste specifiche di contenuto dell'immagine.

Questi sono alcuni degli esempi più conosciuti di strumenti di intelligenza artificiale generativa, ma ne sono disponibili molti altri. Ad esempio, Grammarly è uno strumento di scrittura basato sull'intelligenza artificiale che utilizza l'intelligenza artificiale generativa per aiutare le persone a migliorare la chiarezza e la correttezza della propria scrittura ovunque scrivono già.

Con l'intelligenza artificiale generativa di Grammarly, puoi generare facilmente e rapidamente contenuti efficaci e di alta qualità per e-mail, articoli, report e altri progetti. Gli esempi includono e-mail di gruppo indirizzate al tuo dipartimento che invitano a una funzione aziendale o riepiloghi esecutivi per documenti aziendali.

Casi d'uso e applicazioni dell'intelligenza artificiale generativa

I potenziali usi dell’intelligenza artificiale generativa abbracciano molteplici settori e applicazioni, sia professionali che personali. Ecco alcuni casi d’uso dell’IA generativa da considerare.

Assistenza sanitaria

• Generazione di prescrizioni per i pazienti basate su criteri diagnostici e note cliniche
• Produrre riepiloghi sulla base degli appunti presi durante un appuntamento
• Attività di triage di pronto soccorso o di telemedicina: gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono annotare i sintomi di un paziente e produrre un riepilogo che i medici possono visualizzare prima di incontrare il paziente
• Individuazione di casi di frode assicurativa all'interno di grandi volumi di dati finanziari dei pazienti

Banca e finanza

• Rilevamento automatico di potenziali attività fraudolente
• Generazione di previsioni finanziarie
• Fornire assistenza clienti specializzata e sfumata
• Creazione di piani di marketing basati su dati finanziari relativi alle prestazioni passate di diversi prodotti e servizi

Marketing

• Generazione di diverse versioni di pagine di destinazione per test A/B di titoli e testi di marketing
• Creazione di versioni uniche di pagine di vendita altrimenti identiche per località diverse
• Ottenere nuove idee di contenuto basate sui dati sulle prestazioni per i contenuti esistenti
• Creazione rapida di nuove immagini o infografiche per campagne di marketing
• Generazione di spartiti musicali unici da utilizzare nei video di marketing

Intrattenimento e spettacoli

• Creazione di immagini uniche per materiali promozionali
• Costruire paesaggi e scenari nuovi e coinvolgenti per la realtà virtuale
• Storyboarding rapido per nuove sceneggiature o idee per film, televisione o teatro
• Migliorare le immagini generate al computer ritraendo personaggi in scenari difficili o impossibili da filmare

Vantaggi e benefici dell’intelligenza artificiale generativa

Come illustrato dai casi d’uso sopra riportati, l’intelligenza artificiale generativa apporta vantaggi straordinari in termini di efficienza e automazione. In poche parole, ci consente di svolgere più lavoro più velocemente automatizzando gli aspetti più noiosi del nostro lavoro.

Questo vantaggio è forse più evidente negli esempi sanitari, che includono attività relative al triage e amministrazione medica. Esternalizzando tali attività all’intelligenza artificiale generativa, i medici possono visitare più pazienti, trascorrere più tempo con ciascuno di essi e fornire cure migliori.

Per gli esperti di marketing, anche la quantità di tempo risparmiata dall’intelligenza artificiale generativa è significativa. Creare più versioni di campagne di marketing, personalizzare i messaggi per diversi dati demografici e commissionare risorse creative visive uniche richiede molto tempo agli esperti di marketing. Affidare tali compiti all'intelligenza artificiale generativa offre agli esperti di marketing ulteriore larghezza di banda professionale e creativa. In breve, consente loro di concentrare maggiore attenzione sulle attività che richiedono la loro competenza.

L’intelligenza artificiale generativa consente alle persone di esternalizzare attività dispendiose in termini di tempo con un carico cognitivo da moderato a pesante a strumenti automatizzati. Il risultato è più tempo a disposizione di queste persone per concentrarsi su attività di alto valore. Un altro vantaggio dell’intelligenza artificiale generativa: può essere un partner creativo. Può aiutare le persone a fare brainstorming su nuove idee e strategie o a creare molte bozze di un pezzo di scrittura o di arte che possono poi servire da ispirazione o fornire un senso di direzione.

Svantaggi e limiti dell’IA generativa

L’intelligenza artificiale generativa è una tecnologia entusiasmante, ma ciò non significa che sia perfetta.

Potresti aver sentito parlare di avvocati che, utilizzando ChatGPT per ricerche legali, hanno citato casi fittizi in una memoria depositata per conto dei loro clienti. Oltre a dover pagare una pesante multa, questo passo falso probabilmente ha danneggiato la carriera di quegli avvocati. L’intelligenza artificiale generativa non è priva di difetti ed è essenziale essere consapevoli di quali siano questi difetti.

Allucinazioni

A volte, l’IA generativa sbaglia. Quando ciò accade, la chiamiamo allucinazione.

Sebbene l’ultima generazione di strumenti di intelligenza artificiale generativa di solito fornisca informazioni accurate in risposta alle richieste, è essenziale verificarne l’accuratezza, soprattutto quando la posta in gioco è alta e gli errori hanno gravi conseguenze. Poiché gli strumenti di intelligenza artificiale generativa sono addestrati su dati storici, potrebbero anche non essere a conoscenza di eventi attuali molto recenti o essere in grado di dirti il ​​tempo di oggi.

Pregiudizio

Diversi importanti strumenti di intelligenza artificiale generativa producono informazioni che contengono pregiudizi razziali e/o di genere. In alcuni casi, gli strumenti stessi ammettono i loro pregiudizi.

Ciò accade perché i dati di addestramento degli strumenti sono stati creati da esseri umani: i pregiudizi esistenti tra la popolazione generale sono presenti nei dati da cui l’IA generativa apprende.

Problemi di privacy e sicurezza

Fin dall’inizio, gli strumenti di intelligenza artificiale generativa hanno sollevato preoccupazioni in materia di privacy e sicurezza. Per prima cosa, i messaggi inviati ai modelli possono contenere dati personali sensibili o informazioni riservate sulle operazioni di un'azienda. In che modo questi strumenti proteggeranno tali dati e garantiranno che gli utenti abbiano il controllo sulle proprie informazioni?

Come con qualsiasi software, esiste anche il rischio che gli strumenti di intelligenza artificiale generativa vengano hackerati. Ciò potrebbe causare contenuti imprecisi che danneggiano la reputazione di un'azienda o espongono gli utenti a danni. E se si considera che gli strumenti di intelligenza artificiale generativa vengono ora utilizzati per intraprendere azioni indipendenti come l’automazione delle attività, è chiaro che proteggere questi sistemi è un must.

Quando utilizzi strumenti di IA generativa, assicurati di capire dove vanno i tuoi dati e fai del tuo meglio per collaborare con strumenti che si impegnano per un'innovazione IA sicura e responsabile.

Il futuro dell’intelligenza artificiale generativa

Per le organizzazioni, l’intelligenza artificiale generativa non è solo software. È un membro junior della tua squadra. Ciò è vero praticamente in ogni settore, quindi è essenziale essere pronti per il modo in cui l'intelligenza artificiale cambierà il modo in cui lavori.

Secondo Gartner, le aziende dovrebbero creare piani di intelligenza artificiale che tengano conto di:

• Ambizione di opportunità: i vantaggi specifici che tu o la tua organizzazione sperate di ottenere dopo aver implementato gli strumenti di intelligenza artificiale.
• Distribuzione: decidi se utilizzare strumenti standardizzati, creare internamente o addestrare il modello utilizzando i tuoi dati proprietari.
• Rischio: le organizzazioni devono tenere conto di tutti i potenziali rischi inerenti all’intelligenza artificiale, come affidabilità, sicurezza, privacy dei dati.

Secondo IBM, dovremmo aspettarci anche che i governi di tutto il mondo facciano della gestione dell’intelligenza artificiale una priorità. L’Unione Europea, ad esempio, sta attualmente lavorando per classificare l’intelligenza artificiale in diverse categorie di rischio e imporre determinate regole sul suo utilizzo e diffusione.

Tenendo presente queste attività, è essenziale considerare le implicazioni etiche dell’intelligenza artificiale generativa e cosa significa perseguire uno sviluppo responsabile. Il World Economic Forum ha pubblicato un elenco di fattori che gli innovatori dell’IA devono considerare quando sviluppano e implementano nuovi sistemi di intelligenza artificiale. Loro includono:

• Efficacia del sistema di IA per ciò che è destinato a fare
• Resilienza contro le minacce alla sicurezza
• Mitigazione dei pregiudizi per evitare il trattamento ingiusto dei gruppi emarginati
• Spiegabilità, il che significa che i risultati di un sistema di intelligenza artificiale dovrebbero essere comprensibili per gli utenti
• Tutela della privacy, che comprende i principi di minimizzazione dei dati

La conclusione è che l’intelligenza artificiale è qui per restare. Nei mesi e negli anni a venire, ci si aspetta che istituzioni e governi prestino sempre maggiore attenzione alla sfida dell’innovazione responsabile nel mondo dell’intelligenza artificiale generativa.

Conclusione: sfrutta al massimo l'intelligenza artificiale generativa

L’intelligenza artificiale generativa è una forza da non sottovalutare in molti settori, per non parlare delle attività personali quotidiane. Man mano che gli individui e le aziende continuano ad adottare l’intelligenza artificiale generativa nei loro flussi di lavoro, troveranno nuovi modi per scaricare compiti gravosi e collaborare in modo creativo con questa tecnologia.

Allo stesso tempo, è importante essere consapevoli dei limiti tecnici e delle preoccupazioni etiche inerenti all’intelligenza artificiale generativa. Lo sviluppo responsabile è una cosa – ed è importante – ma anche l’uso responsabile è fondamentale. Verifica sempre che il contenuto creato dagli strumenti di intelligenza artificiale generativa sia ciò che desideri veramente. E se non ottieni ciò che ti aspettavi, dedica del tempo a capire come ottimizzare i tuoi suggerimenti per ottenere il massimo dallo strumento.

Restando al passo con le ultime innovazioni nel campo dell'intelligenza artificiale generativa, puoi migliorare il modo in cui lavori e potenziare i tuoi progetti personali. Sebbene entusiasmante, l’attuale generazione di strumenti di intelligenza artificiale offre solo uno sguardo su ciò che si trova oltre l’orizzonte.