L’AI generativa rappresenta oggi una risorsa preziosa per la creazione di prodotti e servizi innovativi. Fino a poco tempo fa, questi modelli erano principalmente utilizzati come strumenti di ricerca, ma grazie all’evoluzione tecnologica e alla crescita esponenziale delle capacità di calcolo, sono diventati parte del quotidiano di persone e aziende.
L’evoluzione dell’AI generativa: dalle reti neurali alle reti generative avversarie (GAN)
Il primo modello matematico di neurone artificiale risale agli anni ’40 dello scorso secolo. Il progresso computazionale degli anni ’50 e ’60 ha portato all’evoluzione di questi modelli di calcolo, ma le limitazioni tecnologiche esaurirono presto le possibilità di ricerca.
Nel 1980, l’algoritmo di backpropagation diede un nuovo impulso alla ricerca sulle reti neurali, ma le risorse computazionali non erano ancora sufficienti a garantire tempi di addestramento accettabili per modelli di grandi dimensioni. Nonostante questi limiti, l’AI generativa iniziò a prendere forma con lo sviluppo dei sistemi esperti, programmi progettati per rispondere a domande in un dominio di conoscenza specifico. Questi sistemi rappresentarono un passo importante verso la creazione di macchine in grado di “generare” risposte o soluzioni intelligenti basate su un insieme di regole predefinite.
La svolta si ebbe nel 2012, con la vittoria di AlexNet, una rete neurale convoluzionale, in un importante concorso di riconoscimento di immagini. Da quel momento, grazie anche alle considerevoli capacità computazionali fornite dalle GPU, le reti neurali artificiali sono diventate lo strumento principale nel machine learning e nell’intelligenza artificiale, portando a notevoli progressi in vari campi, dal riconoscimento di immagini e suoni, alla traduzione automatica, fino all’elaborazione del linguaggio naturale.
Il concetto di GAN (Generative Adversarial Network) è stato introdotto per la prima volta in un paper del 2014, redatto da I. Goodfellow et al. durante il suo dottorato di ricerca presso l’università di Montreal. Le reti generative avversarie hanno rappresentato un notevole passo avanti, specialmente nella generazione di immagini. Questo sistema prevede due reti concorrenti, un generatore e un discriminatore. Il generatore crea i contenuti partendo da una serie di numeri casuali. Successivamente, il discriminatore valuta la credibilità dell’output, basandosi su un numero considerevole di esempi reali. Se l’output viene valutato negativamente, il generatore cerca di capire dove ha sbagliato, provando a migliorare nell’iterazione successiva. Dopo una lunga fase di training, il generatore diventa così in grado di generare contenuti sempre più realistici.
Un’altra milestone nello sviluppo delle AI generative sono i modelli Transformer, come GPT di OpenAI. Queste AI trasformano un insieme di input (come frasi o parole) in uno o più output (come la traduzione di una frase in un’altra lingua o la predizione della parola successiva in una frase). Un aspetto chiave dei Transformer è l’uso dell’attenzione, un meccanismo che permette al modello di concentrarsi su differenti parti dell’input a seconda dell’importanza che hanno per l’output corrente. Questo è particolarmente utile nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), perché consente al modello di comprendere il contesto di una parola rispetto alle altre parole nella frase.
Utilizzare l’AI generativa per ottimizzare la produzione di contenuti aziendali
In molti campi, il potenziale dell’AI è quello di poter ridurre giorni (o mesi) di lavoro in ore. Ma per sfruttare questo potenziale, bisogna conoscere gli strumenti a disposizione e imparare a utilizzarli in modo da ottenere sempre l’output desiderato.
Uno degli ambiti applicativi principali per l’AI generativa è la scrittura e la generazione di testi. Con il giusto prompt, è possibile creare contenuti originali che imitano uno stile preciso, come quello utilizzato nelle comunicazioni aziendali. I modelli di apprendimento automatico possono essere usati anche per creare riassunti efficaci di contenuti complessi o per gestire semplici rapporti con la clientela grazie ai chatbot. La revisione umana resta comunque un processo insostituibile. I testi generati dall’AI sono frutto di calcoli statistici, non della comprensione delle parole e delle richieste dell’utente. Ciò comporta la possibilità che i testi generati contengano errori grammaticali e di forma o, addirittura, palesi inesattezze e affermazioni infondate.
I contenuti di testo creati da sistemi autonomi possono diventare più efficaci se accompagnati da immagini e illustrazioni. Utilizzare l’AI generativa per ottenere contenuti multimediali aziendali presenta molti vantaggi. Si possono generare centinaia di immagini con un costo irrisorio, affinando il risultato durante il processo. L’abbattimento dei costi permette ad aziende di modeste dimensioni di aumentare il numero e la qualità dei contenuti aziendali proposti online. L’AI diventa così uno strumento promozionale molto efficace.
L’AI generativa è utile non solo nella creazione di contenuti, ma anche nella simulazione e nell’ottimizzazione di operazioni aziendali complesse. Ad esempio, potrebbe identificare nuovi modi per ridurre gli scarti di produzione o per migliorare l’efficienza dei processi. I modelli generativi possono anche proporre nuove “idee” basate sui dati di ingresso, sperimentando nuove configurazioni o metodi di processo che potrebbero non essere stati considerati in precedenza.
AI generativa e opere creative
La creatività è la capacità di generare nuove idee e soluzioni originali. Coinvolge pensiero laterale, innovazione e fantasia. È un’abilità chiave negli ambiti dell’arte, della scienza, dell’educazione e dell’imprenditoria. Ma può un’AI essere creativa?
Il processo creativo delle reti neurali generative è guidato dalla statistica e dalla casualità. Il seme, ossia la condizione di partenza, è composta da una matrice contenente una serie di valori numerici pseudo-casuali, generati da un algoritmo.
L’intelligenza artificiale generativa ha aperto un incredibile campo di possibilità artistiche. Questa tecnologia può produrre immagini inusuali e uniche che sfidano le nostre concezioni tradizionali di arte e design. Le AI possono apprendere da una vasta serie di immagini per poi generare nuove opere basandosi sulle informazioni apprese. Questo comporta una serie di quesiti, ancora irrisolti, sull’attribuzione dei diritti d’autore e sulla liceità della raccolta massiva di immagini artistiche online.
Dopo un apposito addestramento su grandi quantità di melodie, le AI generative sono anche in grado di produrre musica. L’AI può creare brani originali emulando le caratteristiche distintive di musicisti di qualsiasi epoca. Questi sistemi sono anche in grado di fondere generi e stili per creare pezzi radicalmente innovativi. Capacità simili possono cambiare nel breve termine il modo in cui pensiamo al processo di creazione e fruizione della musica.
Questa capacità creativa può essere applicata anche al settore della moda. Diverse maison hanno presentato delle creazioni che sono state interamente progettate da un’intelligenza artificiale. È possibile affidare a una rete neurale la creazione di un’intera linea di prodotti unici, che traggono ispirazione degli stili e dai trend preferiti dagli acquirenti. Personalizzazione ed esperienza d’acquisto ai massimi livelli.
Le possibilità cinematografiche dell’AI sono ancora tutte da esplorare. Teoricamente, un’AI generativa può esaminare migliaia di film per apprendere specifici stili di regia, tecniche di recitazione e trame narrative, ricreando successivamente incarnazioni uniche basate su questi modelli di apprendimento. La scrittura delle sceneggiature, la realizzazione delle scenografie e perfino la creazione di personaggi realistici che recitano le parti potrebbero, in futuro, non richiedere alcun intervento umano.
AI generativa e etica
Tutte queste possibilità appena descritte aprono la via a una serie di sfide etiche ancora da comprendere. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel quotidiano ha implicazioni filosofiche e pratiche a cui la società non è ancora pronta. Le istituzioni stanno cercando di regolamentare la progettazione, l’addestramento e l’uso dell’AI, ma trovare l’equilibrio tra tutti gli interessi in gioco sembra molto complesso. Da un lato, ci sono gli enormi interessi economici di tutte le aziende che investono gradi quantità di denaro per lo sviluppo di servizi AI-Powered, mentre dall’altro ci sono gli interessi dei singoli individui, delle nazioni e della comunità internazionale.
La prima azione correttiva per un uso appropriato dell’AI riguarda la consapevolezza degli utenti. Ad esempio, diventano sempre più comuni le discussioni online riguardanti immagini distopiche generate dall’AI che vengono considerate reali da un numero considerevole di persone. Diversi utenti poco consapevoli delle potenzialità dell’intelligenza artificiale scambiano questi artefatti per foto autentiche, dando luogo a vere e proprie battaglie sui social media. La diffusione di questi contenuti, spesso fake-news involontarie, è uno dei grandi problemi che la società si trova ad affrontare.
Un altro tema delicato riguarda i training set e la privacy dei navigatori del web. Le AI hanno bisogno di enormi quantità di dati durante la fase di addestramento e i training set in, molti casi, vengono generati partendo da contenuti disponibili online. Spesso, sono gli stessi utenti che concedono, pur senza esserne consapevoli, i propri dati alle big tech, accettando le condizioni di servizio senza analizzarle accuratamente. È stato già ampiamente dimostrato che tutte queste informazioni, anche se anonimizzate, rappresentano un rischio per la privacy degli utenti.
L’AI cambierà molti aspetti della nostra società. Non possiamo prevedere esattamente quanto tempo ci vorrà né quali settori saranno rivoluzionati, ma il cambiamento è inevitabile. Con l’innovazione arriverà anche la necessità di sviluppare nuovi paradigmi per approcciarci a un mondo sempre più veloce e sempre più avvolto intorno alle tecnologie. Forse una delle sfide più grandi che la nostra specie dovrà affrontare.
