Che cos’è l’intelligenza artificiale generativa?

ChatGPT, deepfake e voci artificiali: ormai ne sentiamo parlare tutti i giorni. Ma esattamente che cos’è l’intelligenza artificiale generativa? È la stessa cosa dell’intelligenza artificiale? Ed è proprio vero che dovrebbe importare a ognuno di noi? In questo 2024 ci sono ancora molti dubbi intorno a questo argomento, alcuni giustificati e altri frutto di una narrativa un po’ fuorviante. E dobbiamo ammettere che anche i giornalisti – me compresa – troppo spesso danno per scontato che tutti i lettori, ascoltatori o spettatori sappiano di che cosa si stia parlando.

Ma la verità è che la maggior parte delle persone ha cominciato a essere consapevole delle sfide e delle opportunità poste dall’intelligenza artificiale soltanto di recente e soprattutto nell’ultimo anno, benché questo mondo ci supporti ormai da decenni. Andiamo allora a esplorare insieme i fondamenti dell’IA generativa, le applicazioni e le problematiche. Con uno sguardo ampio e un linguaggio chiaro e accessibile, dedicato a chiunque sia curioso di scoprire di più su questa tecnologia all’avanguardia.

E leggi fino in fondo: troverai un dizionario con pochi, ma importanti termini legati al mondo dell’IA generativa, spiegati in modo semplice.

Teresa Potenza

Ciao! Sono Teresa, sono una giornalista e supporto i freelance nei loro progetti editoriali. Faccio parte di JournalismAI, network di giornalisti che usano l’IA in modo etico, sostenuto dalla London School of Economics e del Constructive Network.

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Cominciamo dalle basi: che cos’è l’intelligenza artificiale generativa?

Partiamo dall’inizio: l’intelligenza artificiale è la capacità di una macchina di imitare alcuni compiti che prima erano svolti solo dagli esseri umani, come il ragionamento, l’apprendimento e la risoluzione di problemi: dal robot che pulisce casa agli assistenti vocali, fino alle auto a guida autonoma.

L‘IA generativa – secondo le definizioni che forniscono le stesse IA generative – è invece “una branca dell’intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di contenuti nuovi, come testo, musica, immagini e video.” È quindi l’evoluzione dell’intelligenza artificiale: non si limita più ad analizzare i dati per trarre conclusioni, ma rielabora dati esistenti per generare contenuti che, in un certo senso, sono originali.

Come funziona l’IA generativa?

Alla base ci sono algoritmi di apprendimento automatico e di deep learning. Ed è proprio qui il grande passo avanti: i modelli vengono addestrati su enormi quantità di dati ogni giorno, dati che arrivano da noi esseri umani e che sono fatti di informazioni, vere ma anche false, delle nostre opinioni e dei nostri pregiudizi. Ed è così che i chatbot, cioè appunto i modelli di IA generativa, apprendono a produrre contenuti che imitano quello umano.

Questo apprendimento automatico è la base di tutto, perché è così che i modelli possono evolvere di giorno in giorno. Ma nota bene: i contenuti generati non saranno necessariamente migliori, perché dipenderà proprio dai dati che avranno ricevuto. Di qui la sfida che ci aspetta nei prossimi mesi e anni: la lotta alla disinformazione e alla manipolazione dell’opinione pubblica, che passa anche attraverso i contenuti che ci rimanda l’IA generativa.

Il ruolo dei nostri pregiudizi e dei nostri stereotipi nei contenuti generati dai modelli artificiali è molto più potente di quanto forse immaginiamo. Se vuoi cominciare ad approfondire l’argomento ti consiglio di leggere gli articoli “Gli stereotipi nell’intelligenza artificiale: rischi e soluzioni” e “Stereotipi di genere nell’intelligenza artificiale: come rilevarli?“.

Pic by Nasa via @unsplash

Quali sono le applicazioni dell’intelligenza artificiale generativa?

Le applicazioni sono quasi infinite e abbracciano ormai ogni settore. Vediamo i più comuuni:

  • Produzione di contenuti.
  • Arte e design.
  • Marketing e pubblicità.
  • Media e intrattenimento.
  • Sviluppo di codici.
  • Medicina.

L’IA generativa e la creazione di contenuti.

L’IA generativa sta aprendo nuove frontiere nella creazione di contenuti, dai social media all’informazione. Le sfide che si trovano oggi ad affrontare i giornalisti, per esempio, sono importanti – la disinformazione su tutte, come abbiamo visto – ma i tool di IA generativa offrono anche un supporto reale: come? Per esempio, se “deleghiamo” task come la generazione di scalette bozze, avremo più tempo da dedicare alla parte creativa, alla ricerca di fonti e informazioni e alla loro verifica.

Che cosa c’è oltre ChatGPT?

Gli infiniti modi in cui l’intelligenza artificiale generativa può aiutarci vanno ben oltre la generazione di testi e immagini con ChatGPT, anche se questo è lo strumento forse più conosciuto oggi. Ma oltre a ChatGPT c’è…un universo. Qualche esempio? Ecco alcuni, giusto per dare un’idea di quanto ci offre il web:

  • Gemini: l’evoluzione di Bard di Microsoft, sta raggiungendo ottimi livelli nella generazione di testi e analisi di dati.
  • MuseNet: un sistema che compone musica originale in diversi generi e stili.
  • Sudowrite: un modello di linguaggio che scrive testi realistici e creativi, come articoli di blog, poesie e sceneggiature.

Privacy e sicurezza dei dati.

La privacy e la sicurezza dei dati rappresentano un’altra, cruciale sfida etica posta dall’intelligenza artificiale generativa (ma se vuoi saperne di più sulla cybersecurity, ti invito a leggere l’articolo “Cybersecurity e giornalismo: intervista ad Alberto Giuffré“). In particolare, dobbiamo sempre ricordare che tutto ciò che mettiamo in rete diventa di tutti – e diventano anche materia di addestramento dei chatbot: ecco perché è bene evitare di inserire dati sensibili o comunque di una certa rilevanza.

In questo contesto possiamo far rientrare anche la questione del copyright e della proprietà intellettuale dei contenuti generati dall’intelligenza artificiale, che è un tema ancora dibattuto. Certo è che la responsabilità di ciò che pubblichiamo è sempre nostra, che si tratti di testi o immagini.

Pic by Rodion Kutsaiev via @unsplash

Vocabolario…artificiale

Qui trovi un breve elenco dei termini più usati, legati all’universo dell’intelligenza artificiale generativa.

  1. Intelligenza artificiale: la capacità di una macchina di imitare le capacità cognitive umane, come il ragionamento, l’apprendimento e la risoluzione di problemi.
  2. Intelligenza artificiale generativa: ramo dell’intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di nuovi contenuti.
  3. Intelligenza artificiale generale (AGI): forma di intelligenza artificiale (ancora ipotetica al momento) in grado di svolgere qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può svolgere.
  4. Chatbot (o modelli di IA): programmi software o interfacce web progettati per simulare una conversazione umana attraverso interazioni testuali o vocali.
  5. Algoritmo: insieme di istruzioni che un computer segue per svolgere un compito.
  6. Apprendimento automatico (ML): campo dell’intelligenza artificiale che si occupa di algoritmi in grado di imparare dai dati e migliorare le loro prestazioni nel tempo.
  7. Apprendimento profondo: sottoinsieme dell’apprendimento automatico, che utilizza reti neurali profonde per imparare da grandi quantità di dati.
  8. Deepfake: Immagini, video o audio artificialmente manipolati in modo tale da far sembrare che qualcuno stia dicendo o facendo qualcosa che non ha mai detto o fatto.

Ci sono altri termini su cui hai dubbi? Scrivimeli nei commenti e li aggiungerò all’elenco!

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