La rivoluzione dell’intelligenza artificiale generativa sta già trasformando il mondo del lavoro come lo conosciamo. Mentre questa tecnologia continua a evolversi a ritmi vertiginosi, sta aprendo la strada a innumerevoli innovazioni che promettono di ridisegnare il panorama professionale in numerosi campi.
Fornire una formazione di base su queste tecnologie è quindi cruciale per prepararsi a un futuro in cui l’intelligenza artificiale sarà sempre più integrata nelle nostre attività quotidiane.
Assistenti virtuali vs. agenti AI
I termini “assistente virtuale AI” e “agente AI” sono spesso presenti nelle discussioni tecnologiche, ma non sempre è chiaro quali siano le differenze precise tra i due. Entrambi fanno uso di tecnologie avanzate di intelligenza artificiale, ma servono scopi diversi e funzionano in maniere leggermente differenti. Chiariamo meglio la questione.
Assistente virtuale AI
Un assistente virtuale AI è progettato specificamente per assistere gli utenti nell’esecuzione di compiti pratici tramite comandi vocali o testuali. Questi assistenti sono comunemente utilizzati in contesti personali o di ufficio per facilitare interazioni semplici e compiti routinari. Esempi noti di assistenti virtuali AI includono Siri di Apple, Alexa di Amazon e l’Assistente Google.
Questi sistemi sono ottimizzati per comprendere domande naturali e fornire risposte o azioni basate su una varietà di funzioni, come impostare sveglie, riprodurre musica, controllare dispositivi smart home, fornire aggiornamenti sul meteo, e molto altro.
Agente AI
L’agente AI, invece, è spesso orientato verso applicazioni più specifiche e può operare in ambienti più complessi e variabili. Questi agenti sono programmati per eseguire compiti autonomi o semi-autonomi con un grado di proattività e adattabilità. Gli agenti AI possono essere trovati in settori come l’automazione industriale, la robotica, i sistemi di trading finanziario e i videogiochi, dove gestiscono task come la manutenzione di macchinari, il monitoraggio di flussi finanziari o la simulazione di comportamenti umani complessi.
Sono in grado di apprendere dall’ambiente circostante e migliorare le proprie performance nel tempo senza necessariamente richiedere un intervento umano diretto.
Assistenti virtuali e agenti AI: le differenze chiave
Scopo e complessità: gli assistenti virtuali sono generalmente focalizzati su task di interazione umana diretta e hanno obiettivi relativamente semplici. Gli agenti AI, d’altra parte, spesso operano in contesti che richiedono una maggiore complessità decisionale e autonomia.
Interazione umana: mentre gli assistenti virtuali sono progettati per comunicare con gli utenti in modo intuitivo e naturale, gli agenti AI possono non avere necessariamente un’interfaccia utente diretta o potrebbero operare interamente in background.
Adattabilità e apprendimento: gli agenti AI sono tipicamente più avanzati in termini di funzionalità di machine learning e adattabilità. Possono apprendere in modo più dinamico dall’ambiente e modificare i loro comportamenti di conseguenza.
Ambiente operativo: gli assistenti AI operano in ambienti relativamente statici e controllati, come dispositivi domestici o smartphones. Gli agenti AI, invece, possono funzionare in ambienti dinamici e spesso imprevedibili che richiedono continui aggiustamenti e decisioni in tempo reale.
Le potenzialità dell’AI generativa
L’intelligenza artificiale generativa, infatti, non si limita semplicemente a automatizzare i compiti ripetitivi; va ben oltre, portando con sé la capacità di creare contenuti, disegnare schemi, generare codice software e persino formulare strategie complesse. Queste capacità rendono l’AI non solo uno strumento di supporto, ma un vero e proprio collaboratore creativo che può contribuire attivamente al processo di lavoro.
Per esempio, nel campo della redazione e del giornalismo, l’AI generativa può aiutare a scrivere articoli, personalizzare i contenuti in base alle preferenze del lettore e analizzare grandi volumi di dati per estrarre storie rilevanti. Nel settore della progettazione grafica, le AI possono generare modelli visivi o aiutare nella creazione di prototipi digitali, accelerando il processo creativo e permettendo agli umani di concentrarsi su aspetti più innovativi e problem solving.
I cambiamenti nel mondo del lavoro
Questo profondo cambiamento implica un inevitabile aggiustamento nelle competenze richieste nel mondo del lavoro. Non si tratta più solamente di sapere come eseguire un compito, ma di comprendere e saper interagire con le tecnologie AI. La conoscenza di base sull’utilizzo, le potenzialità e i limiti della tecnologia AI diventerà essenziale. Questo fondamentale set di competenze aiuterà i professionisti a collaborare efficacemente con gli strumenti AI, ottimizzando il flusso di lavoro e incentivando l’innovazione.
Pertanto, per restare competitivi e efficaci nel proprio campo, sia le istituzioni educative che le aziende stanno iniziando a integrare programmi di formazione dedicati all’apprendimento delle competenze necessarie per lavorare a fianco di queste tecnologie avanzate. Con una solida comprensione dell’intelligenza artificiale, i lavoratori saranno meglio equipaggiati per sfruttare le opportunità offerte da questa rivoluzione tecnologica, trasformando sfide in vantaggi competitivi.
Perché i modelli AI devono essere sempre aggiornati
Uno dei principali problemi che si affrontano quando si lavora con intelligenza artificiale, in particolare con i modelli di linguaggio di grandi dimensioni, è garantire che essi abbiano accesso a dati e informazioni sempre aggiornati. In un mondo che cambia rapidamente, l’efficacia di un modello AI dipende fortemente dalla sua capacità di riflettere il contesto attuale e i dati pertinenti.
Senza un flusso costante di informazioni fresche, anche il più sofisticato dei modelli linguistici può rapidamente divenire obsoleto, riproducendo informazioni datate o mancando di riconoscere nuovi sviluppi e tendenze. Mantenere i modelli AI aggiornati non è solo una questione di raccogliere nuovi set di dati, ma implica anche la sfida di integrare questi dati nel modello esistente in modo efficace e efficiente, senza la necessità di riaddestrare completamente il sistema da zero.
Questo compito richiede di bilanciare l’esigenza di aggiornamento continuo con la gestione di risorse e costi, assicurando che l’intelligenza artificiale possa essere utilizzata come uno strumento affidabile e al passo con i tempi nel contesto del suo impiego.
Uno dei modi standard di fornire nuove informazioni agli LLM è quello di usare una tecnica chiama Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Retrieval-Augmented Generation (RAG), i vantaggi
L’addestramento di un modello linguistico di grande dimensione come ChatGPT avviene in due fasi principali. La pre-formazione è la prima, dove il modello viene allenato su una vasta gamma di testi disponibili online (libri, articoli, siti web, ecc.). Qui, l’obiettivo è imparare le strutture della lingua, la grammatica, le relazioni tra parole, e altri pattern del testo. Poi c’è la personalizzazione, una fase in cui il modello viene ulteriormente addestrato su un corpus specifico per affinare le sue capacità in determinati ambiti o stili.
Addestrare un LLM ha un costo eccessivo: si parla di centinaia di milioni di dollari, sino a superare tranquillamente il miliardo.
Una volta che un LLM è stato addestrato e messo in funzione, di solito non viene addestrato da capo; piuttosto, può essere aggiornato o raffinato. Il motivo è pratico: riaddestrare interamente questi giganti ogni volta che si presentano nuovi dati sarebbe proibitivo sia in termini di costi che di tempo. Tuttavia, possono essere implementati meccanismi per aggiornamenti continui o per adattare il modello a nuovi dati o esigenze, senza dover ricominciare tutto da zero.
Come si può, quindi, aggiornare un LLM con le ultime notizie o i dati aziendali, senza spendere cifre esorbitanti?
Il Retrieval-Augmented Generation (RAG) è un’innovazione nel campo dell’intelligenza artificiale, specificamente progettata per migliorare la capacità dei sistemi di generare risposte precise e pertinenti a partire da ampie basi di conoscenza. Questa tecnologia combina due componenti fondamentali: il recupero di informazioni e la generazione di contenuti basati su testo, sviluppando così un approccio più accurato e contestualizzato rispetto ai modelli precedenti.
RAG, i vantaggi chiave
La scelta di utilizzare il RAG invece di riaddestrare completamente un sistema di intelligenza artificiale da zero presenta diversi vantaggi chiave:
Efficienza di tempo e risorse: riaddestrare un modello di intelligenza artificiale su nuovi dati può richiedere un notevole dispendio di tempo e risorse computazionali. Il RAG, d’altra parte, si avvale delle informazioni esistenti per integrare e aggiornare le sue risposte, riducendo così significativamente sia il tempo che le risorse necessarie.
Aggiornamento dinamico delle informazioni: in ambienti in cui le informazioni cambiano o si evolvono rapidamente, come le notizie o la ricerca scientifica, il RAG permette di mantenere il sistema di risposta aggiornato, conferendo la capacità di adattarsi a nuovi dati senza la necessità di un completo riaddestramento.
Precisione e pertinenza migliorate: attraverso l’uso di informazioni specifiche recuperate durante il processo di retrieval, il RAG è in grado di generare risposte che non solo sono accurate, ma anche altamente pertinenti al contesto specifico della query. Questo supera i limiti di alcuni modelli di generazione di testo che potrebbero produrre risposte genericamente corrette ma meno contestualizzate.
Scalabilità: il RAG permette di scalare più facilmente le soluzioni AI a vasti corpora di conoscenza. Mentre riaddestrare un modello potrebbe richiedere rivedere e reintegrare l’intero dataset di formazione, il RAG permette al modello di accedere a nuovi blocchi di informazioni all’occorrenza, migliorando la scalabilità del sistema senza compromettere le performance.
RAG, un passo significativo per il machine learning
Il funzionamento del RAG inizia con la fase di “retrieval” o recupero, durante la quale il sistema cerca nelle sue estese “memorie” le informazioni più rilevanti rispetto alla query presentata. Successivamente, nella fase di “generation”, utilizza le informazioni raccolte come fondamenta per costruire una risposta coerente e dettagliata.
Questa tecnologia rappresenta un passo avanti significativo per il machine learning, poiché permette di integrare ed elaborare informazioni in modo più simile al processo cognitivo umano. Originariamente sviluppato dai ricercatori di Facebook AI, il RAG trova applicazioni pratiche che vanno dai sistemi di assistenza virtuale fino ai servizi di customer support, dove è essenziale fornire risposte rapide e accuratamente informate.
