Intelligenza Artificiale Generativa

L’intelligenza artificiale generativa (AI generativa) si riferisce agli algoritmi, come ChatGPT o Midjourney, che possono essere utilizzati per creare nuovi contenuti, tra cui audio, codice, immagini, testi e video.

I recenti progressi in questo campo hanno il potenziale di cambiare radicalmente il lavoro e la società in cui viviamo. Emblematica è l’opinione recentemente condivisa da Bill Gates sul tema. Secondo il fondatore di Microsoft, gli ultimi avanzamenti fatti da OpenAI con GPT sono il progresso tecnologico più importante dall’introduzione dell’interfaccia grafica. 

Questo articolo esplora le potenzialità dell’AI generativa e come questa tecnologia sta rivoluzionando il modo in cui le aziende e gli individui creano contenuti, lavorano e risolvono problemi complessi.

Come funziona l’AI Generativa?

L’intelligenza artificiale generativa si basa su diversi tipi di algoritmi di apprendimento profondo, tra cui Generative Adversarial Networks (GAN), Variational Autoencoders (VAE), Diffusion Models e Transformer.

Per interagire con l’AI generativa si inizia con un prompt (una richiesta), che può essere un testo, un’immagine, un video, un design, note musicali o qualsiasi input che il sistema può elaborare. Una volta ricevuto il prompt, l’algoritmo di AI restituisce un contenuto in risposta, come un testo, del codice, immagini o video. Vediamo qualche esempio:

Generazione di testi

L’intelligenza artificiale generativa può creare testi sfruttando algoritmi basati su architetture di rete neurale, come i Transformer, che hanno dimostrato un’efficacia particolare nella comprensione e nella generazione di linguaggio naturale. 

Durante la fase di addestramento, l’AI analizza grandi quantità di dati testuali per apprendere le strutture linguistiche, la grammatica, il lessico e il contesto delle parole. Una volta addestrata, l’AI può ricevere un prompt di testo, come una domanda o un argomento, e generare risposte o contenuti coerenti, pertinenti e ben strutturati in base a ciò che ha appreso dai dati di input.

Esempi di utilizzo: 

• Generazione di testi (articoli, mail, pubblicità)
• Sintesi di documenti lunghi
• Generazione di idee e brainstorming
• Ricerche di mercato 

Software: ChatGPT, Google Bard

Generazione di Immagini

L’intelligenza artificiale generativa permette di creare immagini attraverso algoritmi avanzati (VAEs, GANs) che apprendono dai dati disponibili per generare contenuti visivi realistici e di alta qualità.

Durante il processo di addestramento, l’AI analizza un vasto insieme di immagini per apprendere le caratteristiche, le strutture e i pattern visivi ricorrenti. 

Una volta addestrata, l’AI è in grado di produrre nuove immagini in base a un input specifico, come un prompt testuale o un’immagine di riferimento, combinando e manipolando gli elementi appresi per creare contenuti visivi unici e coerenti con il contesto richiesto.

Esempi di utilizzo: 

• Opere d’arte digitali
• Immagini per campagne promozionali
• Texture e modelli per lo sviluppo di nuovi prodotti
• Creazioni di volti umani fotorealistici 

Software: Midjourney, DALL-E

Generazione di Video

Nel processo di addestramento, l’AI studia le sequenze video per comprendere come le scene cambiano e si evolvono nel tempo. 

In seguito, utilizzando queste informazioni apprese, l’AI è in grado di generare nuovi video a partire da input specifici, come prompt testuali, immagini o brevi clip video. L’algoritmo prevede i fotogrammi successivi basandosi sui fotogrammi precedenti, creando così una sequenza video fluida e realistica. 

La generazione di video spesso viene affiancata dalla generazione e lettura di testi per la progettazione di assistenti virtuali. 

Esempi di utilizzo: 

• Creazione di Deepfake 
• Assistenti virtuali 
• Video promozionali 
• Formazione

Software: Synthesia, Meta

Sviluppo Software

L’intelligenza artificiale generativa permette di scrivere codice sfruttando algoritmi di apprendimento profondo, come i Transformer, che sono stati addestrati su grandi quantità di codice sorgente provenienti da diversi linguaggi di programmazione. Durante l’addestramento, l’AI apprende le strutture, le sintassi, i pattern e le pratiche comuni utilizzate nella programmazione.

Una volta addestrata, l’AI è in grado di generare codice a partire da un input specifico, come un prompt testuale o una descrizione delle funzionalità desiderate. L’algoritmo analizza il contesto dell’input e utilizza le conoscenze apprese per produrre porzioni di codice coerenti, sintatticamente corrette e funzionalmente appropriate. Questo processo può essere iterativo, con l’utente che fornisce feedback all’AI per migliorare e affinare il codice generato.

Esempi di utilizzo:

• Velocizzare lo sviluppo
• Fornire suggerimenti
• Identificare bug
• Facilitare la creazione di app

Software: GitHub Copilot

Quali sono i vantaggi e i benefici dell’intelligenza artificiale generativa?

Sempre più aziende stanno iniziando a prestare maggiore attenzione alle opportunità offerte dall’intelligenza artificiale generativa. Le ultime ricerche pubblicate nel 2023 mostrano degli insight interessanti: 

• Secondo una ricerca di Salesforce il 57% degli intervistati (Senior con posizione di leadership nell’IT) ritiene che l’AI generativa sia un “cambiamento radicale”.
• Goldman Sachs stima un incremento del PIL globale del 7% (circa $7 trilioni) e un aumento della produttività dell’1,5% in un decennio grazie a questa tecnologia.
• Un’indagine di OpenAI suggerisce che l’AI generativa potrebbe influire sul 10% dei compiti per l’80% dei lavoratori statunitensi, arrivando al 50% per il 19% di essi. L’AI generativa rivoluzionerà il modo di creare contenuti, soprattutto nelle attività ripetitive e banali.
• Una recente ricerca di GitHub mostra come il suo assistente virtuale, basato su AI, sia in grado di raddoppiare la produttività del lavoro, dimezzando i tempi di sviluppo.

I vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa sono numerosi e possono avere un impatto significativo su vari settori. Questa tecnologia può migliorare la produttività e l’efficienza delle aziende, e offrire diversi benefici: 

• Automazione e risparmio di tempo: L’AI generativa può automatizzare la creazione di contenuti, risparmiando tempo e risorse. Ciò permette agli individui e alle aziende di concentrarsi su attività più strategiche e creative, aumentando così la produttività.
• Personalizzazione: L’AI generativa può creare contenuti personalizzati in base alle preferenze e ai bisogni degli utenti. Le interfacce conversazionali permettono di fornire risposte diverse in base ai prompt. 
• Creatività e innovazione: I modelli generativi possono generare idee e contenuti originali, stimolando la creatività e l’innovazione in vari settori, come il design, l’arte, la musica, la scrittura e la pubblicità.
• Apprendimento e formazione: L’AI generativa può essere utilizzata per creare materiali didattici personalizzati e interattivi, migliorando l’efficacia dell’apprendimento e facilitando la formazione in diversi ambiti.
• Accessibilità: L’AI generativa può rendere i contenuti accessibili a un pubblico più ampio, ad esempio traducendo testi in diverse lingue, convertendo il testo in audio o creando descrizioni audio per immagini e video.

Questi sono solo alcuni dei vantaggi e benefici che l’intelligenza artificiale generativa sta portando alle aziende. Con il passare del tempo i progressi nell’AI consentiranno probabilmente di creare un “assistente personale” in grado di supportare le persone nel proprio lavoro quotidiano automatizzando i compiti più ripetitivi. Questo “assistente” sarà in grado di collegarsi a internet e ad altre applicazioni, e di avere accesso alla documentazione aziendale interna, così da ottimizzare i tempi di lavoro dei dipendenti, che avranno la possibilità di concentrarsi su attività più gratificanti.

Quando la produttività del lavoro aumenta, la società ne beneficia perché le persone sono libere di dedicarsi ad altre attività, sia nel lavoro che a casa. L’automazione di alcuni processi comporta tuttavia la necessità di riqualificare le persone che, fino a questo momento, si sono dedicate alle attività ripetitive eseguibili dall’AI.

Quali sono gli svantaggi e i rischi dell’intelligenza artificiale generativa?

L’AI generativa è una tecnologia che potenzialmente può rivoluzionare la società in cui viviamo, ma che tuttavia non è esente da rischi e criticità. 

Un primo rischio, accennato in precedenza, è legato al mercato del lavoro. Molte attività che vengono svolte oggi dalle persone potranno essere automatizzate tramite l’intelligenza artificiale. Il cambiamento nel mercato del lavoro potrebbe creare tensioni sociali e richiedere un ripensamento delle politiche di formazione e riqualificazione professionale. Le tensioni sociali potrebbero accentuarsi se il tasso di adozione di questa tecnologia e la perdita di posti di lavoro fosse molto più veloce rispetto alla riqualificazione del personale. 

Una seconda problematica è legata alla produzione di allucinazioni e contenuti falsi. Questo fenomeno si verifica quando l’AI genera informazioni o contenuti che sembrano autentici ma che, in realtà, non hanno alcun fondamento nella realtà. Un esempio di questo fenomeno sono le risposte “inventate” da ChatGPT, come siti internet che non esistono o biografie errate di persone famose. Secondo Reid Hoffman i LLM (Large language model) hanno tendenzialmente quattro tipologie di allucinazioni: 

1. Senza senso: sono le allucinazioni meno problematiche perché sono risposte senza senso facili da identificare. 
2. Plausibili ma errate: sono le più difficili da identificare e le più problematiche. In questo caso il modello presenta informazioni false con un’autorevolezza convincente. Senza un fact-checking o con scarse competenze sulla materia è complicato individuare queste allucinazioni. 
3. Risposte in cui il modello sembra rivendicare capacità che in realtà non possiede, come la coscienza o l’emozione, o (come nel caso di Microsoft Sydney) affermare di poter spiare gli utenti, ordinare una pizza o compiere una serie di azioni che il software di previsione del linguaggio in realtà non può fare.
4. Allucinazioni deliberate e distruttive, come quando un utente sollecita un modello di linguaggio a generare false informazioni che l’utente intende utilizzare per ingannare, confondere o produrre qualche altro effetto negativo.

Per affrontare questi rischi, è necessario sviluppare strumenti e metodologie per rilevare e contrastare le allucinazioni e i contenuti falsi generati dall’AI. Ciò include l’adozione di standard etici e normativi per il settore dell’intelligenza artificiale, nonché la promozione di un’educazione digitale che aiuti le persone a sviluppare competenze critiche per distinguere le informazioni autentiche da quelle false. 

Due ulteriori sfide legate alle intelligenze artificiali generative sono la privacy e il copyright.  Con l’aumento dell’uso di agenti personali e assistenti digitali, la quantità di dati personali raccolti e analizzati da queste tecnologie cresce esponenzialmente. È fondamentale garantire che le informazioni personali siano gestite in modo etico e responsabile, rispettando i diritti e le preferenze degli utenti e le leggi come il GDPR. 

La seconda sfida è legata alle attuali leggi sulla proprietà intellettuale, scritte in un mondo in cui non esisteva l’AI generativa. Probabilmente nei prossimi anni sarà necessario riconsiderare argomenti come la determinazione dell’autore, l’originalità delle opere, il titolare dei diritti di proprietà intellettuale, e la retribuzione degli artisti con cui è stato fatto il training degli algoritmi.  

Come si può usare l’AI generativa nei diversi settori? 

È difficile fornire una risposta aggiornata a questa domanda. Il settore è in forte fermento e ogni settimana nascono nuove applicazioni e modelli di business basati su questa tecnologia. I casi d’uso dipendono inoltre dal contenuto specifico che viene generato dalle AI (testo, audio, video, codice, immagini). L’elenco seguente contiene una lista non esaustiva di possibili applicazioni per i diversi settori: 

Retail: 

• Creazione di descrizioni di prodotti e contenuti promozionali. 
• Assistenza clienti automatizzata attraverso chatbot.
• Generazione di design di prodotti innovativi.
• Shopping conversazionale per i clienti.

 Health:

• Analizzare rapidamente la letteratura medica e identificare ricerche e studi rilevanti.
• Formazione e supporto agli operatori sanitari attraverso la generazione di risorse informative e formative basate su LLM.
• Creazione di piani di trattamento personalizzati.
• Fornire l’accesso a “medici AI” alle aree più povere del mondo.

Finance: 

• Analisi dei mercati finanziari e di notizie per la generazione di insight a supporto delle decisioni di investimento.
• Creazione di report finanziari e analisi dettagliate basate su LLM per migliorare la trasparenza e la comprensione dei risultati finanziari.
• Finanza conversazionale attraverso chatbot con cui i correntisti possono controllare il conto corrente, fare ricerche e operazioni come i bonifici. 

Legal: 

• Analizzare rapidamente e accuratamente grandi quantità di documenti legali e identificare informazioni rilevanti.
• Creazione di bozze di contratti e documenti legali basati su LLM per garantire conformità e accuratezza.
• Assistenza nella ricerca giurisprudenziale per individuare precedenti e legislazioni pertinenti.

Come introdurre l’AI generativa in azienda?

Se desideri introdurre l’AI generativa nella tua azienda ci sono tre approcci diversi che puoi considerare: utilizzare un prodotto esistente, sfruttare le API fornite dai giganti tech come OpenAI, Google e Microsoft o sviluppare un tuo modello personalizzato. Ogni approccio ha i suoi vantaggi e svantaggi:

1. Utilizzare prodotti esistenti: Un metodo rapido ed efficace per sfruttare l’AI generativa è utilizzare strumenti già disponibili sul mercato, come ad esempio ChatGPT, Midjourney o GitHub Copilot. Questi strumenti forniscono accesso a modelli pre-addestrati e strumenti che possono essere introdotti nei processi aziendali senza dover gestire direttamente le API. Questo approccio può essere utile per la produttività del lavoro ma ha una serie di limiti legati alla personalizzazione e alla possibilità di integrare le soluzioni nei propri prodotti o sistemi. 
2. Utilizzare API: Aziende come OpenAI, Amazon e Google offrono l’accesso diretto a reti neurali addestrate. Questo approccio permette alle aziende di integrare facilmente l’AI generativa nelle loro applicazioni e servizi senza dover investire ingenti somme di denaro e risorse nella creazione e nella formazione di modelli personalizzati. Questo approccio è più complesso dal punto di vista tecnico ma offre maggiori opportunità di personalizzazione e di integrazione con i prodotti e processi aziendali. 
3. Addestrare modelli personalizzati: Il terzo approccio prevede l’addestramento di un modello personalizzato. Per addestrare un modello personalizzato servono dei dataset puliti, ampi e pertinenti, un modello di AI da addestrare e ottimizzare. Questo approccio è il più flessibile e fornisce un maggiore controllo sulla proprietà intellettuale dei dati e del modello, tuttavia richiede competenze specifiche, molti dati e risorse da investire. 

Se stai pensando di implementare l’intelligenza artificiale nella tua azienda non esitare a contattarci. In Sinesy aiutiamo le aziende ad affrontare le sfide della digitalizzazione. Compilando il modulo di richiesta informazioni potrai parlare con un esperto, che risponderà alle tue domande e ti supporterà nella scelta della tecnologia più adatta al tuo progetto. 

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Quali sono le prospettive future dell’AI generativa?

Il tasso di adozione dell’intelligenza artificiale da parte delle aziende è in rapida crescita. Secondo una ricerca di Accenture, il 98% dei dirigenti concorda che i modelli basati sull’AI svolgeranno un ruolo importante nelle strategie delle loro organizzazioni nel corso dei prossimi 3-5 anni. L’intelligenza artificiale generativa verrà sempre più utilizzata dalle aziende per migliorare i processi interni e per ideare o sviluppare nuovi prodotti. 

Gli avanzamenti tecnologici del settore permetteranno di ridurre le allucinazioni delle AI e di migliorare la qualità di immagini, video, audio e oggetti 3D generati dagli algoritmi. La crescente disponibilità di API consentirà alle aziende di integrare a basso costo questa tecnologia nei propri prodotti e servizi. 

Con il passare del tempo è probabile che l’impatto dell’AI generativa continui a crescere e ad espandersi in aree ancora inesplorate. Le prospettive future sono estremamente promettenti: l’adozione diffusa di queste tecnologie potrebbe portare a un incremento significativo della produttività, alla creazione di nuovi modelli di business e alla nascita di soluzioni innovative che migliorano la qualità della vita e rendono il nostro mondo più connesso e dinamico. 

Di fronte a queste prospettive entusiasmanti, è fondamentale affrontare al contempo le nuove sfide etiche, di sicurezza e legislative che pone questa tecnologia, per garantire un futuro in cui l’AI generativa sia un motore di progresso sostenibile e inclusivo.