Entro il 2025, l’intelligenza artificiale per l’analisi di video, audio, testo, emozioni e altri contenuti darà il via a importanti innovazioni e trasformazioni nel 75% delle aziende globali (fonte Gartner). All’inizio del 2024 la rivoluzione annunciata dell’AI generativa è stata la sua versione multimodale, ovvero la capacità di andare oltre l’analisi e la produzione del testo, includendo immagini, video, audio etc.
La multimodalità è la caratteristica a cui si sta lavorando costantemente, base di tutte le nuove features a cui stiamo assistendo e che avvicina ancora di più l’AI a essere piena emulazione della modalità di elaborazione della realtà propriamente umana.
L’importanza della componente visiva
La componente visiva richiama la nostra attenzione e stimola la nostra curiosità, ha un impatto positivo sulla memoria e risposte emozionali continue. Le immagini possono racchiudere significati importanti, veicolare messaggi in modo diretto, sia in ambito di marketing e comunicazione ma non solo.
Anche i grafici rappresentano un veicolo di comunicazione importante in svariati contesti e l’AI, oggi, può trasformare agglomerati di dati strutturati e non strutturati in grafici facili da visualizzare anche attraverso una semplice richiesta vocale o testuale.
Immaginiamo di voler visualizzare i dati di vendita di un’azienda, suddivisi per prodotto, per periodo o altro, grazie alla multimodalità dei più avanzati software di AI si potrà chiedere di aggregare e raggruppare questi dati in grafici con un semplice comando vocale.
Cerchiamo di capire come lavora l’AI con le immagini, prima di esaminare dei casi pratici.
Come funziona la tecnologia di generazione di immagini AI
Deep learning e reti neurali convoluzionali
La generazione di immagini AI si basa su tecniche avanzate di deep learning, in particolare sulle reti neurali convoluzionali (CNN). Queste reti sono progettate per analizzare e comprendere le strutture visive, consentendo ai modelli di apprendere le caratteristiche essenziali delle immagini.
Algoritmi generativi e architetture di modelli
Gli algoritmi generativi, come le Generative Adversarial Networks (GAN) e i Variational Autoencoders (VAE), sono alla base della creazione di nuove immagini. Queste architetture permettono ai modelli di generare contenuti visivi originali partendo da input testuali o altre forme di dati.
Dataset e training dei modelli
I modelli di generazione di immagini AI vengono addestrati su vasti dataset di immagini etichettate. Questo processo di training permette ai modelli di apprendere le relazioni tra testo e immagini, consentendo loro di generare contenuti visivi coerenti con le descrizioni fornite.
L’immagine illustra il processo di analisi e generazione di immagini tramite AI. Il sistema, basato su reti neurali addestrate su vasti dataset, funziona in modo probabilistico. Ricevuto un prompt testuale, analizza i concetti chiave e li traduce in rappresentazioni visive. Attraverso un processo iterativo, genera l’immagine partendo da rumore casuale, raffinandola progressivamente per produrre un risultato coerente con la richiesta. La qualità dipende dal dataset, dall’architettura del modello e dalla precisione del prompt.
Strumenti e piattaforme per la generazione di immagini AI
DALL-E 2 e Imagen
Come illustrato da Gartner, le evoluzioni multimodali sono partite proprio dai testi e dalle immagini per poi oggi, sfociare in generazione di video altamente avanguardistici.
DALL-E di OpenAI e Imagen di Google rappresentano lo stato dell’arte nella generazione di immagini AI. Questi strumenti sono in grado di creare immagini fotorealistiche e artistiche partendo da prompt tesuali dettagliati. Ma oggi possiamo contare innumerevoli tool da poter utilizzare per generare immagini secondo ogni nostra esigenza
NightCafe e Artbreeder: piattaforme creative per la generazione di immagini
Le piattaforme di AI generativa per immagini posso distinguere il loro utilizzo anche in base al proprio livello di prompt engineering, ovvero la capacità di scrivere prompt dettagliati. Ad esempio, tool come NightCafe e Artbreeder offrono interfacce user-friendly per la creazione di immagini AI dando la possibilità anche ad utenti meno esperti di sperimentare con queste tecnologie.
Runway: strumenti per la sperimentazione avanzata con l’AI
Per gli utenti più avanzati, invece, Runway fornisce ambienti di sviluppo flessibili per mettere alla prova modelli di generazione di immagini AI personalizzati. Per non parlare di Midjourney che, attraverso discord, permette una generazione di prompt e relative immagini davvero professionale.
Applicazioni concrete dell’AI per la creazione di immagini
A cosa serve quindi l’AI per le immagini e quali settori possono giovarne?
Marketing e pubblicità
È indubbio che il primo utilizzo possibile riguarda il mondo del marketing e della pubblicità, soprattutto quando si tratta di product advertising. Le immagini riprodotte dall’AI, personalizzabili in vari modi, posso essere una base essenziale per proporre contenuti altamente fedeli alla realtà su cui applicare e promuovere il proprio prodotto. Inoltre, la velocità con cui queste immagini vengono generate permettono una piena scalabilità, adattando i contenuti visivi a specifici target di pubblico e aumentando l’engagement.
Un esempio recentissimo è quello di McDonald’s Giappone, che ha lanciato il primo spot pubblicitario generato dall’intelligenza artificiale, con un video interamente creato con l’AI.
Ad oggi i risultati della generazione dei video sono sì sorprendenti ma non completamente realistici, eppure con questo video McDonald’s ha comunicato chiaramente la sua attenzione all’AI e la capacità aziendale di saper cavalcare le novità.
Media e comunicazione
Il connubio tra AI generativa per i testi e quella per le immagini è una combinazione altamente sfidante per tutti i canali media e comunicazione, per creare in modo veloce contenuti, avere idee nuove e perfezionare le proprie campagne in modo veloce. I dettagli dei volti generati dall’AI sono così sorprendenti che possono sostituire interi shooting e servire a creare un contenuto specifico senza notevole dispendio di tempo.
Cinema e animazione
L’industria cinematografica può sfruttare l’AI per creare effetti visivi sempre più realistici e per progettare ambientazioni nuove in maniera veloce ed economica. Con i nuovi tool di generazione video anche il cinema è chiamato all’utilizzo sapiente di questa tecnologia.
Pubblica amministrazione
Per le amministrazioni pubbliche l’intelligenza artificiale diventa un vero e proprio cavallo di battaglia, uno strumento da adottare il più presto possibile in maniera massiva e su più fronti. Per automatizzare e velocizzare i processi interni l’AI potrebbe essere adatto per creare infografiche e visualizzazioni che rendono i dati complessi più accessibili ai funzionari e rendono più rapide tutte le operazioni.
Sanità
Nel settore sanitario, l’AI migliora l’interpretazione delle immagini diagnostiche e assiste i medici nel processo decisionale.
Logistica e produzione
Le aziende manifatturiere e logistiche utilizzano l’AI per visualizzare dati complessi e ottimizzare i processi produttivi.
Automotive
L’industria automobilistica sfrutta l’AI per accelerare il processo di design, generando rapidamente prototipi virtuali di interni ed esterni dei veicoli.
Formazione
Nel settore educativo, l’AI può essere utilizzata per creare nuovi percorsi di apprendimento con immagini che rievocano la storia e le ambientazioni, che fanno visualizzare concetti complessi e rendono più veloce e interattivo lo studio.
Aspetti etici e legali da considerare
Diritti d’autore e proprietà intellettuale
Inevitabile la discussione aperta su AI immagini e diritti d’autore. Se ho generato un’immagine con l’AI ma ho scritto io il prompt di chi è la proprietà? Considerando che l’AI per fornire il risultato ha messo insieme tutti i dati (e quindi le immagini) su cui è stato addestrato, l’immagine è mia, dell’AI o di altri?
Una risposta definitiva non c’è ma sicuramente si stanno facendo passi avanti, per adesso il semplice watermark che segnala che l’immagini è creata con l’AI, in futuro magari anche la firma di chi ci ha messo invece le informazioni creative.
Questo è un territorio tutto da esplorare.
Discriminazione e rappresentazione equa
I bias sono sicuramente una ferita aperta dell’AI, ancor più quando si tratta di immagini. Hai mai provato a creare una figura femminile, magari chiedendo all’AI che sia curvy o in carne? I risultati sembrano ignorare queste istruzioni e restituire così immagini di donne idealizzate e perfette, ancora troppo lontane dalla realtà. E se invece chiedessi di realizzare l’immagine di un CEO? Questo sarà rappresentato nella maggioranza dei casi da un uomo bianco e brizzolato.
OpenAI ha dichiarato di star lavorando per limitare i bias, così come altri concorrenti, ma la questione è davvero complessa. Non è impossibile ridurre questi problemi per la generazione di immagini più inclusive ma sicuramente ci vorrà del tempo.
Trasparenza e tracciabilità delle immagini generate dall’AI
La crescente diffusione di immagini generate dall’AI richiede meccanismi di tracciabilità per distinguere le immagini artificiali da quelle reali, preservando l’integrità dell’informazione visiva. Anche qui però la questione è scottante per la complessità della realizzazione di un sistema di tracciabilità e trasparenza.
I dati che ormai sono stati dati in pasto dall’AI e che sono la base dei risultati che abbiamo oggi sono probabilmente impossibili da tracciare e questo crea un problema già alla base. Sicuramente le azioni future potranno richiedere protocolli specifici nella costruzione dei dataset che includano tutte le informazioni dei dati e quindi delle immagini usate per l’addestramento. Ma questo può solo mitigare e non risolvere in toto il problema.
La generazione di immagini AI offre opportunità rivoluzionarie per le aziende di ogni settore, ma richiede anche una riflessione attenta sugli aspetti etici e legali. Con l’evoluzione di queste tecnologie, sarà fondamentale bilanciare innovazione e responsabilità per sfruttare appieno il potenziale dell’AI.
