Cos’è l’IA generativa e perché è così popolare? Ecco tutto ciò che devi sapere.
'What is generative AI and why is it popular? Here's everything you need to know.
Cosa è l’AI generativa?
L’AI generativa si riferisce a modelli o algoritmi che creano nuovi output, come testo, foto, video, codice, dati o rendering 3D, partendo dalle enormi quantità di dati su cui sono addestrati. I modelli “generano” nuovi contenuti facendo riferimento ai dati su cui sono stati addestrati, facendo nuove previsioni.
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Lo scopo dell’AI generativa è creare contenuti, a differenza di altre forme di AI che potrebbero essere utilizzate per scopi diversi, come l’analisi dei dati o l’aiuto nel controllo di un’auto a guida autonoma.
Perché l’AI generativa è un argomento caldo in questo momento?
Il termine AI generativa sta creando un buzz a causa della crescente popolarità di programmi di AI generativa, come il chatbot conversazionale di OpenAI ChatGPT e il generatore di immagini AI DALL-E. Questi e strumenti simili utilizzano l’AI generativa per produrre nuovi contenuti, inclusi codice informatico, saggi, e-mail, didascalie per i social media, immagini, poesie, formule di Excel e altro ancora in pochi secondi, il che ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui le persone fanno attualmente le cose.
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ChatGPT è diventato estremamente popolare, accumulando più di un milione di utenti una settimana dopo il lancio. Molte altre aziende si sono affrettate a competere nello spazio dell’AI generativa, tra cui Google, Bing di Microsoft e Anthropic. Il buzz intorno all’AI generativa è destinato a crescere ulteriormente man mano che sempre più aziende si uniscono e trovano nuovi casi d’uso mentre la tecnologia viene sempre più integrata nei processi quotidiani.
Che cosa c’entra l’apprendimento automatico con l’AI generativa?
L’apprendimento automatico si riferisce alla sottosezione dell’AI che insegna a un sistema a fare previsioni basate sui dati su cui è stato addestrato. Un esempio di questo tipo di previsione è quando DALL-E è in grado di creare un’immagine in base alla frase di input, comprendendo il significato effettivo della frase.
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L’AI generativa è quindi un framework di apprendimento automatico, ma non tutti i framework di apprendimento automatico sono AI generativa.
Quali sistemi utilizzano l’AI generativa?
L’AI generativa viene utilizzata in qualsiasi algoritmo o modello di AI che utilizza l’AI per produrre un nuovo attributo. Gli esempi più noti che hanno originariamente suscitato l’interesse di massa per l’AI generativa sono ChatGPT e DALL-E.
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Tuttavia, dopo aver visto il clamore intorno all’AI generativa, molte aziende hanno sviluppato i propri modelli di AI generativa. Questa lista in continua crescita di strumenti include (ma non si limita a) Google Bard, Bing Chat, Claude, PaLM 2, LLaMA e altri.
Cosa è l’arte generativa AI?
L’arte generativa AI viene creata da modelli di AI che sono addestrati su opere d’arte esistenti. Il modello viene addestrato su miliardi di immagini trovate in tutto Internet. Il modello utilizza questi dati per apprendere gli stili delle immagini e utilizza queste informazioni per generare nuove opere d’arte quando sollecitato da un individuo attraverso il testo.
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Un esempio popolare di un generatore d’arte AI è DALL-E. Tuttavia, ci sono molti altri generatori di AI sul mercato che sono altrettanto validi, se non più capaci, e che possono essere utilizzati per diverse esigenze. L’Image Generator di Bing è la versione avanzata di DALL-E 2 sviluppata da Microsoft ed è attualmente considerato il miglior generatore d’arte AI secondo ENBLE.
Su cosa sono addestrati i modelli di AI generativa basati su testo?
I modelli basati su testo, come ChatGPT, vengono addestrati fornendo loro enormi quantità di testo in un processo noto come apprendimento autosupervisionato. Qui, il modello apprende dalle informazioni che gli vengono fornite per fare previsioni e fornire risposte in futuro.
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Una preoccupazione riguardo ai modelli di IA generativa, specialmente quelli che generano testo, è che vengono addestrati su dati provenienti da tutto Internet. Questi dati includono materiale con copyright e informazioni che potrebbero non essere state condivise con il consenso del proprietario.
Quali sono le implicazioni dell’arte generata da IA?
I modelli di arte generata da IA sono addestrati su miliardi di immagini provenienti da Internet. Queste immagini sono spesso opere d’arte prodotte da un artista specifico, che vengono poi reinterpretate e riutilizzate dall’IA per generare la tua immagine.
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Anche se non si tratta della stessa immagine, la nuova immagine presenta elementi dell’opera originale di un artista, che non vengono attribuiti a lui. Uno stile specifico unico dell’artista può quindi finire per essere replicato dall’IA e utilizzato per generare una nuova immagine, senza che l’artista originale lo sappia o lo approvi. Il dibattito su se l’arte generata da IA sia davvero “nuova” o addirittura “arte” probabilmente continuerà per molti anni.
Quali sono alcune delle limitazioni dell’IA generativa?
I modelli di IA generativa prendono una vasta quantità di contenuti da Internet e poi utilizzano le informazioni su cui sono addestrati per fare previsioni e creare un output per il prompt che inserisci. Queste previsioni si basano sui dati con cui i modelli vengono alimentati, ma non ci sono garanzie che la previsione sarà corretta, anche se le risposte sembrano plausibili.
Le risposte potrebbero anche incorporare pregiudizi presenti nei contenuti che il modello ha assorbito da Internet, ma spesso non c’è modo di sapere se questo sia il caso. Entrambe queste limitazioni hanno causato preoccupazioni significative riguardo al ruolo dell’IA generativa nella diffusione di disinformazione.
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I modelli di IA generativa non sanno necessariamente se le cose che producono sono accurate e, per la maggior parte, abbiamo pochi modi per sapere da dove provengono le informazioni e come sono state elaborate dagli algoritmi per generare contenuti.
Ci sono molti esempi di chatbot, ad esempio, che forniscono informazioni errate o che inventano semplicemente cose per riempire le lacune. Mentre i risultati dell’IA generativa possono essere intriganti e divertenti, sarebbe imprudente, certamente nel breve termine, fare affidamento sulle informazioni o sui contenuti che creano.
Alcuni modelli di IA generativa, come Bing Chat o GPT-4, stanno cercando di colmare questa lacuna fornendo note a piè di pagina con le fonti che consentono agli utenti non solo di sapere da dove proviene la loro risposta, ma anche di verificare l’accuratezza della risposta.
