Che cos'è l'AI generativa?
L'AI generativa è una forma di intelligenza artificiale in grado di produrre testi, immagini e contenuti vari in base ai dati sui quali viene addestrata.
L'AI generativa in sintesi
L'AI generativa fa riferimento a modelli di intelligenza artificiale studiati per generare contenuti inediti sotto forma di testo scritto, audio, immagini o video. Le applicazioni e i casi d'uso ricoprono gli ambiti più vari. L'AI generativa può essere utilizzata per creare una breve storia basata sullo stile di un particolare autore, generare l'immagine realistica di una persona che non esiste, comporre una sinfonia nello stile di un celebre compositore o per creare un video clip a partire da una semplice descrizione testuale.
Per capire meglio l'unicità dell'AI generativa può essere utile metterla a confronto con altre forme di intelligenza artificiale, programmazione e machine learning:
L'AI tradizionale si riferisce ai sistemi di intelligenza artificiale che possono eseguire compiti specifici seguendo regole o algoritmi predeterminati. Si tratta sostanzialmente di sistemi basati su regole che non sono in grado di apprendere dai dati, né di migliorare nel tempo. L'AI generativa, invece, ha la capacità sia di imparare dai dati, sia di generare nuove istanze di dati.
Il machine learning permette a un sistema di imparare dai dati anziché tramite un'apposita programmazione. In altre parole, il machine learning è il processo mediante il quale un programma informatico riesce ad adattarsi e ad apprendere da nuovi dati in modo autonomo, dando luogo al riconoscimento di tendenze e insight. L'AI generativa sfrutta tecniche di machine learning per apprendere dai dati e crearne di nuovi.
L'AI conversazionale permette alle macchine di capire il linguaggio umano e di rispondere in modo analogo a un essere umano. Nonostante le apparenti similitudini, in particolare quando l'AI generativa viene utilizzata per generare testo di tipo umano, l'AI conversazionale e l'AI generativa differiscono principalmente nello scopo. L'AI conversazionale viene infatti utilizzata per creare sistemi interattivi capaci di condurre un dialogo di tipo umano, mentre l'AI generativa ha finalità più ampie, che abbracciano la creazione di vari tipi di dati, non solo testuali.
L'intelligenza generale artificiale (AGI) si riferisce a sistemi altamente autonomi, allo stato attuale ancora ipotetici, in grado di superare gli esseri umani nella maggior parte dei lavori che hanno un valore economico. Se realizzata, l'AGI sarebbe in grado di capire, imparare, adattarsi e implementare conoscenze in un'ampia gamma di attività. L'IA generativa non equivale all'AGI, ma può essere vista come una componente di tali sistemi. L'AI generativa è focalizzata infatti sulla creazione di nuove istanze di dati, mentre l'AGI si caratterizza per un più ampio spettro di autonomia e capacità.
Quali sono i tratti distintivi dell'AI generativa?
L'AI generativa ha la capacità di generare nuove istanze di dati non solo testuali, ma anche di altre svariate tipologie. Questo la rende particolarmente indicata per progettare assistenti virtuali capaci di formulare risposte di tipo umano, sviluppare videogiochi con contenuti dinamici e in evoluzione, e persino per generare dati sintetici con cui addestrare altri modelli di intelligenza artificiale, specie in scenari in cui la raccolta dei dati reali potrebbe risultare complessa o impraticabile.
L'AI generativa sta già creando un profondo impatto sulle applicazioni aziendali. Può stimolare l'innovazione, automatizzare attività creative e offrire customer experience personalizzate. Numerose aziende vedono nell'AI generativa un nuovo potente strumento per creare contenuti, risolvere problemi complessi e trasformare il modo di interagire con la tecnologia da parte di clienti e lavoratori.
Come funziona l'AI generativa
Il funzionamento dell'AI generativa si basa sui principi del machine learning, la branca dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di imparare dai dati. Tuttavia, a differenza dei modelli tradizionali di machine learning, che assimilano modelli e formulano previsioni o decisioni basate su tali modelli, l'AI generativa compie un ulteriore passo avanti, perché non si limita a imparare dai dati, ma ne crea anche nuove istanze che imitano le proprietà dei dati ricevuti come input.
In tutti i principali modelli generativi di AI, di cui daremo conto più ampiamente nel prosieguo, il flusso di lavoro generale che presiede al funzionamento dell'intelligenza artificiale è il seguente:
Raccolta dati: viene assemblato un ampio set di dati contenente esempi del tipo di contenuti da generare. Per esempio, un insieme di dati di immagini per la generazione di fotografie realistiche o un set di dati di testo per generare frasi coerenti.
Addestramento del modello: si procede alla costruzione del modello di AI generativa utilizzando reti neurali. Il modello viene istruito sul set di dati raccolto affinché possa apprendere i modelli sottostanti e le strutture presenti nei dati.
Generazione: una volta addestrato, il modello può generare nuovi contenuti prelevando campioni dallo spazio latente o attraverso una rete di generatori, a seconda del modello adottato. Il contenuto generato è una sintesi di ciò che il modello ha appreso dai dati dell'addestramento.
Perfezionamento: a seconda del compito e dell'applicazione, il contenuto generato può essere sottoposto a ulteriore perfezionamento o post-elaborazione al fine di migliorarne la qualità o per soddisfare requisiti specifici.
La chiave di volta dell'AI generativa è il deep learning, una forma di machine learning che imita i meccanismi del cervello umano nell'elaborazione dei dati e nella creazione di modelli per il processo decisionale. I modelli di questo apprendimento "profondo" sfruttano architetture complesse che prendono il nome di reti neurali artificiali. Tali reti sono composte da un gran numero di strati interconnessi che elaborano e trasferiscono informazioni, replicando l'operato dei neuroni nel cervello umano.
Tipi di AI generativa
L'AI generativa esiste in forme diverse, ciascuna con caratteristiche proprie e adatte ad applicazioni diverse. Questi modelli rientrano principalmente nelle tre categorie seguenti:
- Modelli basati su trasformatori: i modelli basati su trasformatori come GPT-3 e GPT-4 si sono rivelati di fondamentale importanza per la generazione di testo. L'architettura che utilizzano permette loro di tenere conto dell'intero contesto del testo di input, ponendo quindi le basi per generare un testo altamente coerente e contestualmente appropriato.
- Reti generative avversarie (GAN): le GAN sono costituite da due elementi: un generatore e un discriminatore. Il generatore crea nuove istanze di dati, mentre il discriminatore ne valuta l'autenticità. In pratica, i due elementi si attivano in un gioco in cui il generatore si impegna a creare dati che il discriminatore non possa distinguere dai dati reali, mentre quest'ultimo si sforza per diventare più bravo a riconoscere i dati falsi. Con il passare del tempo, il generatore affina la capacità di creare istanze di dati altamente realistiche.
- Autocodificatori variazionali (VAE): i VAE rappresentano una ulteriore forma di modello generativo che sfrutta i principi dell'inferenza statistica. Operano codificando i dati di input in uno spazio latente (rappresentazione compressa dei dati) per poi decodificare questa rappresentazione latente allo scopo di generare nuovi dati. L'introduzione di un fattore di casualità nel processo di codifica consente ai VAE di generare istanze di dati diverse ma simili.
Oltre ai modelli basati sui trasformatori, ai VAE e alle reti GAN, che rappresentano sicuramente le tipologie più note di modelli generativi di AI attualmente in uso, esistono anche altri modelli. Due che vale la pena menzionare sono i modelli autoregressivi, che prevedono i punti di dati futuri sulla base dei precedenti, e i modelli a flusso normalizzante, che utilizzano una serie di trasformazioni per modellare complesse distribuzioni di dati
Esplora le ultime novità sull'AI generativa
Ai creatori di contenuti e ai dirigenti d'azienda si apre un vasto panorama di nuove possibilità. Scopri come utilizzare l'AI generativa per creare non solo testo, ma molto di più.
Esplora le ultime novità sull'AI generativa
Ai creatori di contenuti e ai dirigenti d'azienda si apre un vasto panorama di nuove possibilità. Scopri come utilizzare l'AI generativa per creare non solo testo, ma molto di più.
Esempi e casi di utilizzo dell'AI generativa
Gli esempi e le casistiche di utilizzo dell'AI generativa crescono a ritmo incalzante. Grazie alla capacità unica di creare nuove istanze di dati, l'AI generativa sta dando vita ad applicazioni diverse e interessanti nei seguenti settori:
Arte e intrattenimento: l'AI generativa è stata utilizzata per creare opere d'arte originali, comporre brasi musicali e persino generare sceneggiature di film. Sono state create piattaforme specializzate che sfruttano gli algoritmi generativi per trasformare immagini inviate dagli utenti in opere d'arte nello stile di celebri pittori. Altre piattaforme ricorrono alle reti neurali convoluzionali per generare immagini oniriche e altamente complesse. I modelli del deep learning possono generare composizioni musicali con più strumenti, andando a coprire una vasta gamma di stili e generi. Opportunamente istruita, l'AI generativa può essere utilizzata anche per generare sceneggiature cinematografiche, romanzi, poesie e praticamente qualsiasi forma di letteratura immaginabile.
Tecnologia e comunicazioni: nel campo della tecnologia e delle comunicazioni, l'AI generativa trova impiego nella produzione di risposte testuali di tipo umano, rendendo il chatbot più interattivo e capace di condurre conversazioni più naturali e prolungate. Viene anche utilizzato per creare assistenti virtuali più interattivi e coinvolgenti. La capacità del modello di generare testo di tipo umano rende questi assistenti virtuali molto più sofisticati e utili di quanto non fossero le precedenti generazioni di tecnologia di assistenti virtuali.
Progettazione e architettura: l'AI generativa viene utilizzata per produrre opzioni e idee di design con cui assistere i grafici nella creazione di modelli unici in meno tempo. L'AI generativa è stata anche adottata dagli architetti per generare planimetrie originali ed efficienti basate su dati di addestramento pertinenti.
Scienza e medicina: nel settore life sciences ci si avvale dell'AI generativa per progettare nuovi farmaci candidati, riducendo le fasi di discovery a pochi giorni anziché anni. Nella diagnostica per immagini, oggi si ricorre alle GAN per generare immagini di sintesi della risonanza magnetica del cervello ai fini dell'addestramento dell'AI. Si tratta di una risorsa particolarmente utile nelle situazioni di scarsità di dati per via di problemi legati alla privacy.
E-commerce: le aziende si affidano alle GAN per elaborare modelli in 3D iperrealistici a scopi pubblicitari. Questi modelli generati dall'AI possono essere personalizzati in funzione delle diverse esigenze demografiche ed estetiche auspicate. Gli algoritmi generativi vengono sfruttati anche per produrre contenuti di marketing personalizzati, aiutando le aziende a comunicare in modo più efficace con i propri clienti.
Le sfide per l'implementazione dell'AI generativa
L'implementazione dell'IA generativa si scontra con una serie di problematiche di ordine tecnico ed etico che devono essere affrontate man mano che la tecnologia sarà adottata sempre più diffusamente. In questa sede ci soffermeremo su alcuni dei nodi principali che le organizzazioni sono chiamate a sciogliere oggi.
Fabbisogno di dati: per un addestramento efficace, i modelli generativi di AI richiedono una quantità significativa di dati pertinenti di alta qualità. Procurarsi tali dati non è sempre facile, in particolare nei settori in cui sono scarsi, sensibili o protetti, quali per esempio l'assistenza sanitaria o la finanza. Compito altrettanto complesso può rivelarsi garantire la diversità e la rappresentatività dei dati per evitare distorsioni nell'output generato. Una soluzione a questa sfida potrebbe essere l’uso di dati di sintesi, ossia dati creati artificialmente che imitano le caratteristiche dei dati reali. Esistono aziende di dati di nicchia che si specializzano in misura crescente nella generazione di dati sintetici da utilizzare per l'addestramento dell'AI nel rispetto della privacy e della riservatezza.
Complessità dell'addestramento: l'istruzione dei modelli generativi di AI, e in particolare dei modelli più complessi come le GAN o i modelli basati su trasformatori, è un'operazione a utilizzo intensivo di calcoli, lunga e costosa. Richiede un impegno notevole in termini di risorse e competenze, che non sempre le organizzazioni più piccole o ancora digiune in fatto di AI possono sobbarcarsi. Per accelerare il processo si può allora optare per l'addestramento distribuito, in cui il processo è suddiviso su più computer o GPU. Sempre per ridurre la complessità dell'addestramento e il fabbisogno di risorse è possibile ricorrere al transfer learning, una tecnica in cui un modello pre-addestrato viene specializzato su un task specifico.
Controllo dell'output: il controllo dell'output dell'AI generativa si può rivelare un compito difficile. I modelli generativi potrebbero infatti produrre contenuti indesiderati o non pertinenti. I modelli di AI, per esempio, potrebbero creare testo inverosimile, scorretto, offensivo o parziale. Migliorare l'addestramento del modello fornendo dati più diversificati e rappresentativi può concorrere a gestire il problema. Anche l'introduzione di meccanismi atti a filtrare o controllare i contenuti generati può essere un modo per garantirne la pertinenza e l'adeguatezza.
Preoccupazioni di natura etica: l'AI generativa solleva diverse preoccupazioni etiche, soprattutto in termini di autenticità e integrità dei contenuti generati. I deepfake creati dalle GAN possono essere utilizzati impropriamente per diffondere disinformazione o per attività fraudolente. I modelli di testo generativi possono essere utilizzati per redigere articoli di stampa fuorvianti o false recensioni. È quindi fondamentale stabilire solide linee guida etiche per l'uso dell'AI generativa. Tecnologie come la filigranatura digitale o la blockchain possono rivelarsi utili in tal senso, tracciando e autenticando i contenuti generati dall'AI. Ad attenuare i rischi di disinformazione o frode potrà inoltre giovare una più diffusa alfabetizzazione in materia di AI presso il grande pubblico.
Ostacoli normativi: mancano chiare linee guida a livello normativo per l'uso dell'AI generativa. A fronte di un' intelligenza artificiale che continua a evolversi rapidamente, le leggi e i regolamenti faticano a tenere il passo, dando origine a incertezze e potenziali controversie giuridiche.
Per definire quadri normativi organici ed efficaci è necessario istituire un dialogo e una collaborazione continui tra esperti in tecnologie, responsabili politici, giuristi e la società civile nel suo complesso. Insieme, questi interlocutori dovrebbero mirare a promuovere l'uso responsabile dell'AI attenuandone al contempo i rischi.
Storia dell'AI generativa
La storia dell'AI generativa è costellata da una sequenza articolata di sviluppi chiave e importanti tappe. Negli anni Ottanta, i data scientist che cercavano di andare oltre le regole e gli algoritmi predefiniti dell'AI tradizionale iniziarono a gettare i semi di un approccio generativo con lo sviluppo di semplici modelli come il classificatore Naive Bayes.
Verso la fine degli anni '80 e nel decennio successivo furono introdotti modelli come le reti di Hopfield e le macchine di Boltzmann, con l'obiettivo di creare reti neurali in grado di generare nuovi dati. L'ostacolo era però raggiungere proporzioni adatte ai grandi set di dati, oltre a difficoltà quali il problema della scomparsa del gradiente che rendevano difficile l'addestramento delle reti profonde.
Nel 2006, la macchina Boltzmann ristretta (RBM) risolveva il problema della scomparsa del gradiente, rendendo possibile il pre-addestramento dei vari strati della rete neurale profonda. Questo approccio portò allo sviluppo delle reti di credenze profonde, uno dei primissimi modelli generativi profondi.
Nel 2014 è stata poi la volta della rete avversaria generativa (GAN), che ha dato prova di una strabiliante capacità di generare dati realistici, soprattutto immagini. Allo stesso periodo risale l'introduzione dell'autocodificatore variazionale (VAE), con un approccio probabilistico che supportava un quadro dai principi più solidi per la generazione di dati.
La fine degli anni 2010 ha visto l'ascesa dei modelli basati su trasformatori, in particolare nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP, Natural Language Processing). Modelli come i trasformatori generativi pre-addestrati (GPT) e le rappresentazioni di encoder bidirezionali da trasformatori (BERT) hanno rivoluzionato l'NLP con la capacità di comprendere e generare testi simili a quelli umani.
Oggi l'AI generativa è una disciplina dinamica, animata da una ricerca particolarmente attiva e da applicazioni in svariati campi. La tecnologia continua ad evolversi, con i modelli più recenti come GPT-4 e DALL-E che spingono sempre più avanti i limiti di ciò che l'AI può generare. Cresce parallelamente anche l'attenzione a rendere l'AI generativa più controllabile ed eticamente responsabile.
La storia dell'AI generativa è una testimonianza degli enormi progressi compiuti in questo ambito negli ultimi decenni, sottolineando in particolare le enormi potenzialità che si concretizzano quando solide basi teoriche si sposano ad applicazioni pratiche innovative. In prospettiva, gli insegnamenti di questa storia serviranno da guida per un utilizzo tanto responsabile quanto efficace delle possibilità dell'AI generativa, delineando un futuro in cui la macchina rafforzerà la creatività e la produttività umana in modi che non hanno precedenti.
Conclusioni
Se un tempo poteva suonare come un concetto appartenente al mondo dalla fantascienza, l'intelligenza artificiale generativa è ormai diventata parte integrante della nostra vita quotidiana. La sua affermazione all'interno del più ampio ambito dell’AI segna un notevole salto in avanti, aggiungendo la potenza della creazione alle capacità dell'AI tradizionale di imparare dai dati, assumere decisioni e automatizzare i processi. Questa innovazione apre la strada ad applicazioni un tempo inimmaginabili.
Per le aziende di tutti i settori, l'AI generativa sta facendo da traino per l'introduzione di una vera e propria "business AI", capace di aiutare le aziende ad automatizzare i processi, migliorare le interazioni con i clienti e promuovere efficienze nei modi più diversi. Dalla generazione di immagini e animazioni realistiche per l'industria dei videogiochi alla creazione di assistenti virtuali in grado di redigere e-mail o scrivere codice fino alla produzione di dati sintetici per scopi di ricerca e formazione, la business AI può aiutare le aziende a migliorare le performance in tutti i loro rami e favorire la crescita per un futuro anche lontano.