L’IA generativa ci ha riempito di meraviglia nel 2023 – ma ogni magia ha un prezzo
L'intelligenza artificiale generativa ci ha stupito nel 2023 - ma ogni potere ha un costo
Con tutti i progressi e l’impatto culturale dell’intelligenza artificiale (IA) di quest’anno, sembrerebbe giusto dichiarare il 2023 come “L’anno dell’IA” — tranne che è tutto già stato fatto in passato.
Come riporta questa rivista accademica, l'”anno dell’IA” è stato dichiarato 43 anni fa, nel 1980. L’IA è con noi da molto tempo. Decenni fa, ho fatto una tesi accademica sull’etica dell’IA. Nel 1986, ho scritto un articolo per la defunta rivista Computer Design intitolato “L’intelligenza artificiale come componente di sistema”. E poi, nel 1988, ho introdotto due prodotti basati sull’IA per Mac.
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E anche allora, l’IA aveva più di 30 anni. Possiamo risalire ad alcune delle prime attività di IA al professor John McCarthy di Stanford, MIT e Dartmouth. Nel 1955, ha fondato SAIL, il laboratorio di IA di Stanford, e nel 1958, ha inventato il bellissimo LISP (uno dei miei linguaggi di programmazione preferiti di sempre).
Quindi, entro il 2023, l’IA esiste da almeno 68 anni. E questo senza considerare la fantascienza speculativa. Isaac Asimov ha iniziato a contemplare l’etica dell’IA 25 anni prima, nel 1940.
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Eppure, sarei impossibilitato a sostenere che il 2023 non sia l’Anno dell’IA. È stato un anno davvero eccezionale.
Cosa è cambiato?
L’IA è stata utilizzata per molto tempo. Che si tratti di sistemi esperti, strumenti diagnostici, videogiochi, sistemi di navigazione o molte altre applicazioni, l’IA è stata impiegata in modo produttivo per decenni.
Ma non è mai stata utilizzata come quest’anno. Questo è l’anno in cui la vera IA generativa ha mostrato il suo valore. Molti anni (1980, ti sto guardando) potrebbero vantare il titolo di “Anno dell’IA”, ma non c’è dubbio che il 2023 è l'”Anno dell’IA Generativa”.
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La grande differenza, quella che ha portato all’enorme esplosione di un’IA davvero utile quest’anno, è stata la nostra capacità di addestrare le AI. Fino ad ora, la maggior parte dell’addestramento delle AI è stato supervisionato. Ciò significa che ogni AI è stata alimentata con informazioni specifiche dagli sviluppatori di AI, che compongono il corpus di conoscenze dell’IA. Questo limitato pre-addestramento supervisionato ha limitato ciò che l’AI sa e cosa può fare.
Al contrario, ora ci troviamo in un’epoca di grandi modelli di linguaggio (LLM), in cui il pre-addestramento avviene in modo non supervisionato. Piuttosto che alimentare un insieme limitato di informazioni specifiche del dominio e dichiarare che è sufficiente, i fornitori di IA come OpenAI stanno alimentando le AI praticamente con tutto — l’intero Internet e quasi tutti i contenuti digitali a loro disposizione.
Questo processo consente all’IA di produrre materiale sorprendentemente vario con una vastità che prima era impossibile.
Per agevolare questo processo ci sono state notevoli miglioramenti nelle prestazioni dei processori e nella memorizzazione dei dati. Tornando indietro al 1986, quando scrissi il mio articolo sull’IA come componente dei sistemi, potevi acquistare un hard disk delle dimensioni di due forni a microonde e con il peso di un frigorifero completo al costo di $10.000 (circa $27.000 oggi). Conteneva 470 megabyte. Non gigabyte, non terabyte, ma megabyte.
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Oggi, al contrario, puoi acquistare un hard disk interno enterprise NAS da 20TB su Amazon al costo di $279. La combinazione del cloud, della banda larga, dei processori decisamente più veloci sotto forma di CPU e GPU, e delle memorie RAM molto più grandi rendono possibile la potenza di calcolo dei LLM (Linguaggio Naturale Basato su Modelli Linguistici).
Un esempio
Per darti un esempio di questa differenza, utilizziamo uno dei prodotti che ho introdotto tutti quegli anni fa. House Plant Clinic era un sistema esperto che veniva addestrato in base alle conoscenze di un orticoltore. Il mio altro prodotto dell’epoca era l’ambiente di sviluppo di sistemi esperti, Intelligent Developer, utilizzato per costruire House Plant Clinic.
Il processo era laborioso. Attraverso una lunga serie di interviste, io e un altro ingegnere abbiamo raccolto regole, fatti e migliori pratiche espresse dall’esperto di piante, e le abbiamo codificate nella base di conoscenza. Su indicazione dell’esperto di piante, abbiamo anche prodotto illustrazioni per situazioni in cui gli utenti potevano necessitare di un supporto visivo.
La conoscenza di House Plant Clinic riguardava solo ciò che avevamo codificato nel sistema esperto, né di più né di meno. Ma funzionava. Se avevi una domanda e la tua domanda rientrava nei confini delle conoscenze che avevamo codificato, potevi ottenere una risposta e essere certo che fosse corretta. Dopo tutto, le informazioni fornite erano state vagliate da un esperto di piante.
Ora, guardiamo a ChatGPT. Ho posto a ChatGPT questa domanda:
Ho una pianta d’appartamento malata. Fammelo sapere passo dopo passo, richiedendo una sola risposta per domanda.
Ha fatto un buon lavoro nel fare domande, chiedendo del grado di umidità del terreno, delle condizioni delle foglie, e così via. Sebbene non abbia volontariamente mostrato un’immagine, quando gli ho chiesto di mostrarmi un’immagine degli insetti che potrebbero essere trovati su una pianta d’appartamento, ho ottenuto un’immagine molto avanzata:
Ciò detto, nessuno, nemmeno Google, sa cosa sia un “KRIDEFLIT”. Come abbiamo visto più e più volte, l’IA generativa ha un problema di credibilità.
Così, mentre ChatGPT può parlare in modo sicuro su quasi tutti gli argomenti, il nostro progetto basato su un sistema esperto molto più vecchio aveva molte più probabilità di essere accurato. Uno era stato creato e vagliato da un vero esperto nella materia, mentre l’attuale chatbot genera informazioni da un enorme pool di dati non qualificati.
L’IA generativa che abbiamo usato quest’anno può fare molto di più, ma ogni magia ha un prezzo.
Scatola di Pandora
L’IA generativa è incredibile. Quest’anno, come parte del mio processo di apprendimento e di test di questa tecnologia per fornirvi un resoconto, ho utilizzato l’IA generativa per aiutarmi a creare un negozio Etsy, per studiare l’arte degli album per il mio EP, per aiutare l’azienda di e-commerce di mia moglie creando immagini personalizzate per il marketing sui social media, per creare un plugin di WordPress, per verificare il codice, per analizzare in modo approfondito il sentiment e molto altro ancora.
Ma l’IA generativa non è priva di problemi. Come abbiamo dimostrato, ha un grave problema di precisione. Non puoi fidarti di ciò che l’IA produce. Poiché è stata addestrata su un così vasto corpus di conoscenza, è incredibile. Ma poiché è stata addestrata su un così vasto corpus di conoscenza, è stata contaminata da ciò che noi esseri umani scriviamo e pubblichiamo.
Questo problema ci porta a temi come pregiudizio e discriminazione. Questo articolo sta diventando lungo, quindi anziché cercare di riformulare ciò che hanno scritto i miei colleghi, vi indicherò alcuni dei loro eccellenti articoli di pensiero su questo argomento:
- Il boom dell’IA di oggi amplificherà i problemi sociali se non agiamo ora, afferma un eticista dell’IA
- Sicurezza e pregiudizio dell’IA: Slegare la catena complessa dell’addestramento dell’IA
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E poi ci sono i posti di lavoro. Fin da sei anni fa, mi sono seduto con il mio collega di stampa tecnologica Bob Reselman per discutere delle preoccupazioni. E questo è stato molto prima che ChatGPT convincesse attivamente i lavoratori colletti bianchi a preoccuparsi del loro futuro. Più di recente, all’inizio dell’anno, ho discusso una preoccupazione reale su come ChatGPT e simili tenderanno a sostituire massicciamente i lavoratori della conoscenza.
Oggi, ChatGPT si comporta come uno stagista particolarmente talentuoso con un problema di atteggiamento. È disponibile ad aiutare, ma solo quando vuole. Ma man mano che questa tecnologia evolve, sarà in grado di gestire problemi più grandi con più sfumature, e allora avremo problemi più grandi.
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Una cosa è che io, un ragazzo con una società di due persone, mi affidi all’IA per aiutare a moltiplicare la mia produttività. Ma quando le grandi aziende decidono di risparmiare denaro e utilizzare servizi di IA, molte persone perderanno il lavoro.
Questa tendenza inizierà con le posizioni di livello base, perché ChatGPT è essenzialmente un lavoratore di livello base. Ma poi seguiranno tre altre tendenze:
- Ci saranno sempre meno lavoratori esperti perché non ci saranno abbastanza principianti in grado di entrare nel mondo del lavoro.
- L’IA diventerà sempre più sofisticata e le aziende si sentiranno a loro agio nel sostituire lavoratori che guadagnano $ 100.000 all’anno con abbonamenti AI da $ 100 al mese, anche se l’output di lavoro dell’IA non sarà altrettanto pulito, sofisticato, sfumato o accurato come il lavoro prodotto dai professionisti retribuiti.
- La qualità e l’output del lavoro diminuiranno, insieme all’accuratezza, con un effetto a catena sull’economia e sulla società.
In un articolo recente, ho detto quanto segue:
Siamo sull’orlo di una nuova era, tanto trasformativa, diversa, potente e problematica quanto la rivoluzione industriale, la rivoluzione dei PC e l’alba di Internet. Gli strumenti e le metodologie di cui ci fidavamo stanno evolvendo, e insieme ad essi crescono le nostre responsabilità e le considerazioni etiche.
Il buono, il cattivo e il brutto
Abbiamo iniziato il 2023 con wow, posso farlo scrivere una storia di Star Trek, e wow, posso farlo parlare come un pirata. Alla fine dell’anno, avevamo un quadro molto più chiaro del buono, del cattivo e del brutto.
Dal lato positivo, ora abbiamo un assistente personale utile, sebbene poco affidabile, che può risparmiarci tempo, aiutarci a risolvere problemi e svolgere più lavoro.
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Dal lato negativo, abbiamo una minaccia esistenziale per tutti i lavoratori della conoscenza e un riflesso automatico di pregiudizi che si collega al nostro zeitgeist collettivo e a volte sceglie la strada con il diavolo anziché quella con i nostri migliori pensieri.
Per quanto riguarda il brutto, c’è lavoro da fare:
- Trovare un modo per aumentare l’accuratezza senza limitare l’efficacia con troppe limitazioni.
- Presentare informazioni utili ed illustrazioni senza plagiare le persone il cui lavoro viene messo a rischio.
- Prevenire l’abuso dell’IA per alterare le elezioni e altre attività malvagie.
- Ricevere input e generare output abbastanza lungo da avere un significato reale.
- Passare ad altri media, come la generazione di video, che siano sorprendenti come gli strumenti di generazione di immagini.
- Aiutare gli studenti a imparare senza dar loro un modo imbattibile per copiare nei compiti.
- E così via, e così via, e così via.
L’IA è sbocciata nel 2023 come mai prima d’ora, dopo mezzo secolo o più che è con noi. La tecnologia ha aperto la porta a strumenti potenti, ma anche a conseguenze spaventose.
Cosa ne pensi del 2023 e cosa ti aspetti, speri e temi per il 2024? Facci sapere nei commenti qui sotto. Sto scrivendo solo sulla trasformazione generativa dell’IA del 2023. Se vuoi prendere in considerazione alcune tendenze più ampie, questo articolo su ENBLE è un ottimo punto di partenza.
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