Il dibattito pubblico sulle Intelligenze Artificiali Generative ha preso il volo con il lancio di Chat GPT, che ha inaspettatamente conquistato un milione di utenti in soli cinque giorni dal lancio e ha raggiunto il traguardo record di 100 milioni in tre mesi.
Da allora quello che era un tema di nicchia tra addetti ai lavori ha iniziato a dominare le prime pagine dei media mentre, seguendo l’ondata di questa rivoluzione tecnologica, giganti tecnologici come Google, Adobe e Microsoft si affrettavano ad integrare queste tecnologie nei loro prodotti.
Nel frattempo, servizi innovativi basati su questa tecnologia – dalla creazione di testi, immagini e video alla generazione di codice e altro ancora – vengono lanciati quasi ogni giorno.
Ma da cosa nasce tutto questo fermento? Al centro di tutto c’è la sorprendente abilità delle AI Generative di creare contenuti originali a partire da un semplice input testuale (prompt).
In pratica basta scrivere la propria richiesta al software per creare qualcosa di nuovo in pochi secondi.
Sembra magia, ma cos’è esattamente e come funziona l’Intelligenza Artificiale Generativa?
L’Intelligenza Artificiale Generativa, in sintesi, è un ramo dell’AI che utilizza tecniche avanzate (n.d.r. le reti neurali generative antagoniste) per generare nuovi dati o contenuti, piuttosto che analizzare quelli esistenti.
Questo processo si basa su algoritmi di apprendimento automatico (n.d.r. machine learning) che digeriscono enormi quantità di dati per creare nuovi contenuti.
Prendiamo ad esempio GPT-3, il motore che alimenta Chat GPT, che è stato addestrato su un set di dati di oltre 45 terabyte, una quantità che potrebbe sembrare modesta a prima vista, ma che in realtà è monumentale, soprattutto se consideriamo che l’intero contenuto di Wikipedia rappresenta solo il 3% del totale dei dati testuali utilizzati per il suo addestramento.
Se dovessimo paragonare le AI Generative ai motori di ricerca, potremmo dire che, come Google analizza e cataloga le pagine web per fornire risposte pertinenti alle ricerche degli utenti, Chat GPT impara e crea dai dati che assorbe fornendo risposte basate su quello che ha imparato.
Quando effettuiamo una ricerca online, Google non va a setacciare l’intero Web alla ricerca di risposte, ma cerca nel suo database le pagine che ritiene più in linea con quella richiesta, in base ad un complesso processo di indicizzazione dei contenuti.
Google lavora essenzialmente in due fasi: la fase di spidering e raccolta dati in cui scandaglia il web e classifica i contenuti, e la fase di ricerca dell’utente, dove restituisce risultati pertinenti alla ricerca.
ChatGPT funziona più o meno allo stesso modo. La fase di raccolta dei dati e apprendimento è chiamata training, mentre la fase di risposta è chiamata inferenza.
Il motivo dietro l’ascesa improvvisa delle AI Generative è che la fase di training è diventata enormemente scalabile, grazie ad hardware sempre più potenti e alle innovazioni nel cloud computing.
Non si tratta comunque di una tecnologia matura, ma anzi ben lontana dalla perfezione: sono ancora tante le sfide da affrontare e i margini di miglioramento. Dai problemi di imparzialità legati al processo di apprendimento automatico, all’accuratezza nelle risposte, fino alle spinose controversie relative al plagio, dovuti all’utilizzo massivo di materiale protetto dal diritto d’autore nei processi di training.
Poi c’è il dibattito etico sul ruolo dell’AI nel panorama lavorativo, sociale e nei processi decisionali: questa tecnologia potrebbe sostituire l’uomo e cancellare posti di lavoro? Potrebbe diventare senziente e autonoma dal controllo umano?
Molti di questi timori nascono dalla crescente capacità delle macchine computer di svolgere compiti finora riservati a specialisti umani in campi come il diritto, la programmazione o il giornalismo, per fare alcuni esempi.
Questo genera ovviamente preoccupazione per l’occupazione e per la coesione sociale, ma un aspetto spesso trascurato da queste analisi è il grande potenziale dell’IA di potenziare e affiancare la creatività umana, piuttosto che sostituirla.
Nel mondo della comunicazione, ad esempio, le tecnologie AI, in particolare l’Intelligenza Artificiale Generativa, hanno il potenziale di rivoluzionare il processo creativo se usate come strumento di brainstorming, a disposizione di team di ogni livello, per amplificare la creatività umana e produrre risultati di qualità superiore.
Pensiamo alla possibilità di generare rapidamente molteplici varianti di un’idea o di un design, ampliando le opzioni creative tra cui scegliere o da cui ripartire nel processo creativo, di prototipazione o di design.
Attività creative come la stesura di copioni, sceneggiature, storyboard, la pianificazione di scatti fotografici possono trarre spunti inediti dall’uso dell’AI generativa e aiutare i professionisti a guardare la realtà da prospettive nuove e inusuali.
Anche l’analisi e lo studio dei dati possono trarre giovamento dall’uso dell’AI per analizzare rapidamente grandi quantità di informazioni. L’AI può essere di supporto nell’individuare tendenze emergenti e pattern nascosti e offrire approfondimenti strategici che possono ispirare idee innovative. Il tutto permettendo di risparmiare tempo prezioso e aiutando a ridurre gli errori.
Altre attività in cui l’AI potrebbe fornire assistenza sono la pianificazione dei social media, la creazione di report o l’invio di e-mail, ma anche fornire ai professionisti strumenti di apprendimento e formazione personalizzati, aiutandoli a migliorare le loro competenze e a adattarsi all’evoluzione del mercato.
In definitiva l’Intelligenza Artificiale può essere un prezioso alleato, liberando i professionisti dalla fatica dei compiti più monotoni e di basso livello e consentendo loro di concentrarsi su sfide più creative, strategiche e stimolanti.
Seppure sussista una certa diffidenza verso questa nuova tecnologia, la visione prevalente tra gli esperti è che le tecnologie AI non riusciranno a sostituire completamente il lavoro umano, ma affiancheranno le persone integrandosi negli attuali flussi di lavoro, elevando la qualità e l’efficienza.
L’approccio vincente in azienda? Utilizzarla non per ridurre i costi, ma per alzare l’asticella della qualità, creando output di livello più elevato, in meno tempo.