L’AI Generativa è una delle applicazioni dell’Intelligenza Artificiale (IA) più conosciute. Se ne è iniziato a fare un gran parlare con ChatGPT che, dal momento del suo lancio, ha diviso i pareri tra i molti sostenitori che hanno visto in questo chatbot sviluppato da OpenAI, delle grandi potenzialità, e altrettanti scettici preoccupati per i rifletti negativi che il suo impiego può avere. 

Le possibili ripercussioni sul mondo del lavoro dell’Intelligenza Artificiale Generativa, i problemi legati al copyright dei testi prodotti tramite AI, le possibili violazioni della privacy, il rischio che vengano diffusi deepfake e fakenews, sono alcuni dei temi che sono stati, e sono ancora, al centro del dibattito. 

La necessità che l’Intelligenza Artificiale, inclusa l’Intelligenza Artificiale Generativa, sia sviluppata ed utilizzata in modo sicuro ed etico ha portato il Parlamento Europeo ad approvare l’AI Act, la prima legge al mondo che disciplina la materia.

Nonostante si tratti di temi che sono quotidianamente al centro dell’attenzione, secondo i dati diffusi nel febbraio 2024 dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, tre italiani su quattro hanno sentito parlare di ChatGPT ma solo il 57% conosce il termine “Intelligenza Artificiale Generativa”.

Vediamo allora di capire cosa si intende con questa espressione, come funziona l’AI Generativa e cosa è in grado di fare.

Che significa Intelligenza Artificiale Generativa?

​L’Intelligenza Artificiale Generativa, detta più brevemente IA Generativa o Generative AI o anche AI Generativa, è un ramo dell’Intelligenza Artificiale (IA) in grado di creare nuovi contenuti ed idee. 

Cos’è e come funziona l’IA Generativa?

​L’AI Generativa, attraverso l’uso di algoritmi di Machine Learning (apprendimento automatico) e Deep Learning (apprendimento profondo) è in grado di generare, in modo autonomo, testi, audio, immagini, video e codice informatico del tutto nuovi.​

Il funzionamento, dal punto di vista dell’utente, è molto semplice: basta dare all’Intelligenza Artificiale un input di testo, denominato prompt, con il quale viene specificato l’output che si intende ottenere. Sulla base dei dati forniti, l’IA genera un contenuto inedito, proprio come farebbe un individuo.

Ma cerchiamo di capire come fa l’AI Generativa a produrre contenuti originali. 

Nella maggior parte dei casi l’Intelligenza Artificiale Generativa si basa su tre momenti:

  • una prima fase di formazione che serve a creare un foundation model;
  • una fase di apprendimento che consente di assestare il foundation model ad una specifica applicazione di AI Generativa;
  • e la fase nella quale si va a generare i contenuti e valutarli in modo da migliorare costantemente la qualità del modello.

I foundation model sono modelli di IA addestrati su una grande quantità di dati che prendono il nome di set di apprendimento. L’algoritmo esegue milioni di esercizi di fill the blanks, ovvero di riempimento di spazi: essi consistono nel cercare di prevedere l’elemento successivo di una sequenza che può essere la parola successiva in una frase o l’elemento successivo di un’immagine o ancora l’istruzione successiva in una riga di codice, in modo da cercare di ridurre sempre più la differenza che c’è tra ciò che l’algoritmo ha previsto e quello che è il dato reale mancante nella frase o nell’immagine o nel codice.

Cosa può fare l’IA Generativa?

I campi di applicazione dell’Intelligenza Artificiale Generativa sono molti:

  • testi. È forse il campo più noto. I chatbot come ChatGPT sono in grado di simulare una conversazione con un essere umano. Grazie ai sistemi di IA Generativa è possibile scrivere testi per un siti web o per racconti, redigere e-mail e brochure, riassumere documenti;
  • immagini. Partendo da un set di immagini con didascalie di testo, i sistemi di IA Generativa, come Midjourney e DALL-E, sono in grado di creare nuove immagini;
  • video: con un input di testo, sistemi come Gen1 di RunwayML, generano nuove sequenze video;
  • videogiochi: l’IA Generativa può essere impiegata per creare ambienti di gioco, personaggi non giocanti e trame narrative dinamiche;
  • codice. Uno dei campi nei quali l’IA Generativa può risultare molto utile è il settore della programmazione. OpenAI Codex, ad esempio, è un sistema di GenAI capace di generare codice sorgente;
  • musica. Anche nel campo della musica possono essere impiegati sistemi di Intelligenza Artificiale Generativa. Questi prendono in esame un elevato numero di registrazioni e riescono a creare una composizione musicale nuova. Un esempio è dato da MusicLM;
  • ricerca: i sistemi di IA Generativa possono contribuire alla scoperta di nuovi farmaci grazie alla possibilità di essere addestrati su sequenze di amminoacidi o rappresentazioni molecolari.

Esistono anche sistemi di IA Generativa multimodali capaci di combinare diverse modalità di input e di output: testo, immagini, suoni.

All’interno delle imprese, l’Intelligenza Artificiale Generativa può contribuire alla loro trasformazione digitale: ad esempio gli agenti virtuali sono in grado di fornire, in tempo reale, risposte personalizzate e avviare azioni per conto dei clienti migliorando la loro esperienza.

L’uso dell’AI Generativa permette di semplificare e rendere più rapido lo sviluppo di nuovo software come pure l’aggiornamento di applicazioni già esistenti. Il suo impiego, inoltre, può rendere più rapida la redazione e la revisione di contratti, fatture e altri documenti.

AI Generativa e sicurezza informatica

Un altro interessante campo di applicazione dell’AI Generativa è quello della sicurezza informatica.

Molte aziende, infatti, la stanno utilizzando per rilevare codice open-source dannoso e per identificare eventuali attacchi informatici, proprio per la sua capacità di esaminare un grandissimo numero di dati.

Tuttavia, l’Intelligenza Artificiale Generativa si rivela un’arma a doppio taglio: se da una parte viene impiegata per combattere eventuali minacce informatiche, dall’altra è spesso usata dai cyber criminali per generare codice malevolo.