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Intelligenza artificiale generativa: cos’è, cosa può fare, le sfide legali ed etiche



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L’intelligenza artificiale generativa si riferisce a sistemi AI che possono generare immagini, testi, suoni e video nuovi e spesso sorprendentemente simili a opere umane. Ecco come si mette in pratica, i vantaggi e le problematiche

Pubblicato il 25 gen 2024



Intelligenza artificiale generativa
AiOps

L’intelligenza artificiale (AI) ha compiuto progressi esponenziali negli ultimi decenni, spostando i confini tra ciò che è umanamente e artificialmente concepibile e arrivando fino alla rivoluzione portata dall’intelligenza artificiale generativa, una branca dell’AI che si distingue per la sua capacità di creare contenuti inediti ed è al centro delle curiosità e degli interrogativi di molti.

Che significa intelligenza artificiale generativa?

L’intelligenza artificiale generativa si riferisce a sistemi AI che possono generare dati precedentemente non esistenti, quali immagini, testi, suoni e video, che sono nuovi e spesso sorprendentemente simili a opere umane. Questi sistemi utilizzano tecniche di apprendimento automatico, come le reti neurali, per apprendere da grandi quantità di dati esistenti e produrre nuovi esempi che rispettino le stesse statistiche dei dati di addestramento.

I livelli dell’intelligenza artificiale

La distinzione tra i vari livelli dell’intelligenza artificiale riflette il tentativo di classificare le capacità e le potenzialità delle AI in base alla loro complessità e al loro grado di somiglianza con l’intelligenza umana. Questa classificazione non è stabilita da un’autorità singola o da una convenzione universale, ma piuttosto emerge dalla letteratura scientifica e dai contributi di diversi esperti nel campo dell’intelligenza artificiale. I livelli servono a orientare la ricerca, lo sviluppo e il dibattito etico riguardo all’AI.

AI e capacità cognitive: 4 livelli

I 4 livelli dell’intelligenza artificiale sono spesso usati per descrivere una scala graduale di capacità cognitive delle AI, che va da sistemi molto semplici e specializzati fino a sistemi autoconsapevoli:

  1. Automazione reattiva: Sistemi che rispondono a stimoli specifici senza usare esperienze passate.
  2. Memoria limitata: Sistemi che possono trarre vantaggio da dati storici, come i sistemi di assistenza alla guida che utilizzano dati sensoriali recenti.
  3. Teoria della mente: Un livello ancora ipotetico in cui le AI sarebbero in grado di comprendere e interpretare le emozioni e i pensieri degli altri, influenzando le proprie decisioni.
  4. Autoconsapevolezza: Un livello avanzato e ancora teorico in cui le AI avrebbero una propria coscienza e comprensione del sé.
    AI e autonomia: 3 livelli

I 3 livelli di intelligenza artificiale sono una semplificazione che raggruppa le AI in base alla loro autonomia e alla loro vicinanza all’intelligenza umana:

  1. AI debole o stretta (Narrow AI): Sistemi progettati per eseguire un compito specifico senza la capacità di andare oltre quello. Esempi includono i chatbot e i sistemi di riconoscimento vocale.
  2. AI generale (AGI, Artificial General Intelligence): AI con la capacità di apprendere, capire e applicare l’intelligenza a un livello comparabile a quello umano, in grado di svolgere qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può fare.
  3. AI superintelligente: Sistemi che superano le capacità intellettive umane in tutti i campi, dalla creatività alla soluzione di problemi e al giudizio.

I livelli sono stati proposti per fornire una struttura di riferimento che aiuti a comprendere lo sviluppo corrente e futuro dell’AI. Non rappresentano fasi fisse o obbligatorie che ogni sistema di AI deve attraversare, ma piuttosto categorie concettuali per discutere le possibili traiettorie della tecnologia AI e i relativi impatti sulla società.

Come funziona l’intelligenza artificiale generativa?

La generative AI funziona attraverso algoritmi complessi che imparano da grandi set di dati. Uno degli approcci più noti è l’uso di Generative Adversarial Networks (GANs), dove due reti neurali lavorano in contrapposizione: una rete genera nuovi dati, mentre l’altra valuta la loro qualità comparandoli con dati reali. Attraverso questo processo iterativo, la rete generatrice impara a produrre risultati sempre più convincenti.

Cosa fare con l’intelligenza artificiale generativa

Ma cosa si può fare con l’intelligenza artificiale generativa? Il potenziale è vasto: dalle applicazioni creative come la composizione musicale e la generazione di opere d’arte, alla scrittura di testi e all’elaborazione di scenari di gioco.

Nel B2B, l’AI generativa può rivoluzionare il marketing con annunci personalizzati, migliorare la simulazione di prodotti e ambienti per la formazione e la progettazione, e persino automatizzare la generazione di codice software.

Le sfide legali ed etiche

L’AI generativa ha sollevato anche questioni etiche importanti, in particolare sulla proprietà intellettuale e sulla possibile diffusione di notizie false. La sfida per il futuro sarà quindi non solo tecnologica ma anche normativa, per assicurare che il potere creativo dell’AI venga utilizzato in modo responsabile e benefico per la società.

In conclusione, l’intelligenza artificiale generativa rappresenta un fronte emozionante e in costante evoluzione del campo dell’AI, promettendo di esplorare nuove frontiere della creatività e dell’innovazione. Tuttavia, da un grande potere deriva anche una grande responsabilità: sarà cruciale per i professionisti, i legislatori e il pubblico comprendere e indirizzare le sue applicazioni verso un futuro sostenibile e etico.

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