Nell’ultimo anno, l’intelligenza artificiale generativa ha attirato l’attenzione del mondo intero. Questo tipo di intelligenza artificiale (IA) avanzata è in grado di creare nuovi contenuti sulla base di schemi appresi da dati esistenti. I dati sono variabili, ma possono includere foto, canzoni, testi e altri contenuti. L’IA generativa può creare immagini di fantasia, scrivere poesie o codice e persino produrre musica rap paragonabile a un brano originale.
Presto l’IA generativa sarà un elemento centrale delle nostre vite al pari dello smartphone. Eppure, per molte persone è ancora un mistero. Scopriamo insieme cos’è l’IA generativa, cosa non è e come potrebbe cambiare la nostra vita quotidiana sul lavoro e a casa.
Comprendere l’IA generativa.
L’IA generativa sembra funzionare come per magia, ma è supportata da molte tecnologie complesse e ricche di sfumature. Se andiamo a scomporla pezzo per pezzo, possiamo iniziare a comprendere i meccanismi che rendono possibile la “magia”.
Definizione di IA generativa.
La chiave per capire perché l’IA generativa rappresenta una svolta rivoluzionaria sta nel suo nome. Si tratta di un’intelligenza artificiale in grado di generare nuovi contenuti che prima non esistevano.
L’IA generativa non si limita ad analizzare dati esistenti: crea nuovi contenuti. Immagina di chiedere a un chatbot generativo basato sull’IA, ad esempio ChatGPT, di suggerirti uno slogan per la tua nuova azienda di caffè. Nel giro di qualche secondo, il chatbot esamina decenni di slogan a tema caffè e ne formula uno nuovo: “Dà la carica alla tua giornata, un sorso alla volta”. È già un buon inizio per la ricerca del tuo slogan.
L’IA generativa ha il potere di spingersi ben oltre i giochi di parole. Può analizzare milioni di linee di dati sul DNA e creare nuove proteine da zero. I medici stanno utilizzando l’IA generativa anche per migliorare il trattamento del cancro, delimitando con precisione i bersagli tumorali da irradiare. Gli artisti, invece, utilizzano applicazioni di IA generativa come Adobe Firefly per esprimersi e creare progetti commerciali.
Prompt: uccellino altamente dettagliato su una strada di ciottoli con le palme
IA e IA generativa.
L’intelligenza artificiale, come dice il nome stesso, è alimentata da macchine che imitano l’intelligenza umana per eseguire dei compiti. Esempi comuni sono gli assistenti vocali come Siri e Alexa oppure i chatbot del servizio clienti che compaiono su Amazon quando chiedi informazioni su un pacco smarrito.
L’intelligenza artificiale non generativa è senz’altro utile, ma l’IA generativa rappresenta un cambiamento rivoluzionario. Abbiamo appena iniziato a sperimentare come e in quali ambiti ci aiuterà a raggiungere risultati che avrebbero richiesto molto più tempo o che non sarebbero stati nemmeno possibili.
Perché l’intelligenza generativa è così intelligente.
In passato, le applicazioni informatiche potevano eseguire un’attività solo se gli esseri umani fornivano istruzioni esplicite su come completarla. Tali istruzioni sono la cosiddetta “programmazione”. Una programmazione sofisticata può produrre risultati sorprendenti, ma un’applicazione informatica tradizionale non può fare qualcosa che gli esseri umani non abbiano previsto nella sua programmazione.
I sistemi di IA generativa sono più flessibili perché si basano sull’apprendimento automatico, che non richiede una programmazione esplicita. In questo caso, gli esseri umani forniscono ai computer l’accesso a grandi quantità di dati. Le macchine si allenano a riconoscere schemi in quei dati e, soprattutto, a trarre conclusioni da ciò che hanno appreso (è qui che entra in gioco la parte di apprendimento del “machine learning”). Le dimensioni e la qualità del set di dati sono importanti. Infatti, la qualità dell’IA dipende da quella dei dati su cui viene addestrata.
Rispondere alla domanda “Come funziona l’IA generativa?” è complesso e comprenderla a fondo è impegnativo. Tuttavia, il bello dell’IA generativa è che non è necessario conoscere tutti i suoi segreti per sfruttarne i vantaggi. Ti basta trovare un’app, come Firefly, e digitare ciò che vuoi vedere, ad esempio “tre cuccioli di labradoodle corrono sull’erba”. Et voilà! Ora sei un utente dell’IA generativa. Senza una laurea in programmazione.
Prompt: tre cuccioli di labradoodle che corrono sull’erba
Applicazioni dell’IA generativa.
L’intelligenza artificiale ci ha portato gli assistenti virtuali. Con l’IA generativa, invece, abbiamo a disposizione esperti virtuali (con alcune limitazioni che vedremo più avanti).
Imprese e IA generativa.
L’IA generativa può apportare un valore aggiunto ottimizzando il modo in cui le aziende gestiscono le conoscenze interne. Ad esempio, può consentire agli esperti di strategie delle catene di abbigliamento di effettuare ricerche nei registri di magazzino dell’azienda, ponendo domande del tipo: “Abbiamo venduto più short o pantaloni la scorsa estate?”. L’accesso a tali informazioni può accelerare i processi decisionali e lo sviluppo della strategia.
Privati e IA generativa.
Le persone usano già l’IA generativa per rispondere a domande generali e condurre ricerche (ma è bene notare che l’affidabilità e veridicità di tali risposte e ricerche devono essere sempre verificate personalmente: ulteriori informazioni su questi e altri svantaggi sono disponibili nella sezione “Limiti e sfide dell’IA generativa” di seguito).
Un’altra attività diffusa tra le persone comuni è la creazione di contenuti artistici con l’IA generativa, che consente di testare rapidamente idee, creare moodboard e dar vita a scene straordinarie utilizzando il linguaggio di tutti i giorni. Anche qui possono emergere dei problemi, perché molti generatori di arte IA sono addestrati su immagini protette da copyright.
Infine, un’altra possibile preoccupazione riguarda i diritti d’autore. Adobe ha scelto di affrontare questo aspetto addestrando Firefly su immagini con licenza disponibili in Adobe Stock, contenuti con licenza libera e contenuti di dominio pubblico il cui copyright è scaduto. Dal momento che Firefly è progettato per un utilizzo commerciale, le sue potenzialità possono essere sfruttate in molti altri ambiti, tra cui grafiche commerciali, design, giochi, ambienti virtuali e tanto altro.
Prompt: interior design, una prospettiva di un soggiorno e una cucina con un’isola, grandi finestre con luce naturale, colori chiari, vegetazione, mobili moderni, lucernario, design moderno minimalista
Vantaggi e svantaggi dell’IA generativa.
L’IA generativa è in grado di comprendere grandi quantità di dati complessi molto più velocemente di quanto possa fare l’essere umano. Questo determina due potenziali vantaggi chiave dell’IA generativa:
1. Maggiore produttività
2. Miglioramento dell’efficienza
Immagina di lavorare in un’azienda che archivia le informazioni proprietarie in report scritti, fogli di calcolo, database relazionali e persino diagrammi grafici. Puoi sfruttare l’IA generativa per analizzare i dati sparsi in tutte queste fonti, creare connessioni tra loro e rispondere alle tue domande. L’IA può anche condividere dei suggerimenti in base alla propria sintesi.
È probabile registrare aumenti della produttività e dell’efficienza in molti settori. Se lavori come responsabile marketing in una piccola impresa, l’IA generativa può aiutarti a ridimensionare rapidamente un annuncio online in base alle specifiche dei numerosi canali in cui verrà visualizzato. Puoi anche usare l’IA generativa per generare report sulle prestazioni delle risorse, individuando tendenze e opportunità su cui far leva nelle prossime campagne marketing.
L’IA generativa offre anche un terzo potenziale vantaggio chiave:
3. Creatività ai massimi livelli
Le persone hanno senz’altro grandi capacità creative, ma anche i migliori talenti possono restare imprigionati nella routine. Ad esempio, chi si occupa di graphic design può sfruttare l’IA come partner per il brainstorming. Può produrre idee nuove e portarti in direzioni diverse, come un caleidoscopio che trasforma un’immagine familiare in un gioco di forme e colori originali. In questi casi, l’IA non è tanto un esperto virtuale quanto il tuo co-pilota creativo.
Limiti e sfide dell’IA generativa.
Le capacità dell’IA generativa sono talmente sorprendenti che è facile perdere di vista i suoi limiti. Vediamo insieme una serie di sfide da superare.
L’IA non ha sempre ragione.
Come abbiamo visto nella sezione “Applicazioni dell’IA generativa”, gli strumenti di IA generativa come ChatGPT non sempre sono oggettivamente accurati. Arriverà il momento in cui avremo set di dati e algoritmi ottimizzati che ridurranno il rischio, ma nel frattempo noi esseri umani dobbiamo adottare un approccio scettico nei confronti di tutto ciò che leggiamo. Dunque, occorre sempre convalidare le informazioni confrontandole con una fonte attendibile.
Le discriminazioni possono essere ovunque.
La verifica dei fatti è relativamente facile. Garantire che i risultati dell’IA generativa siano esenti da pregiudizi sociali, come quelli legati al genere o all’origine etnica, è più difficile. Eppure anche questo è necessario. Per evitare che i risultati dell’IA generativa contengano discriminazioni sociali, le persone responsabili di questa tecnologia devono identificare e mitigare eventuali pregiudizi dalle fasi di progettazione e sviluppo fino all’implementazione, oltre a impegnarsi in una supervisione continua.
Come utenti, possiamo anche contribuire a smascherare le discriminazioni. Immagina di inserire il prompt di testo “scienziato in camice da laboratorio con una provetta in mano" in un generatore di arte IA. I risultati mostrano solo un tipo di persona, indipendentemente da quante volte fai clic sul pulsante “Genera”? Potresti inviare un messaggio ai creatori del generatore per segnalare questo punto cieco e poi perfezionare il tuo prompt di testo per produrre risultati più diversificati.
Prompt: scienziato in camice da laboratorio con una provetta in mano
L’IA generativa può essere energivora.
Le aziende che sviluppano strumenti di IA generativa dovrebbero essere consapevoli dell’energia attualmente necessaria per addestrare e mantenere questi strumenti. Il settore sta iniziando a riconoscere la necessità di ridurre il proprio impatto ambientale, ma c’è ancora molta strada da fare.
I diritti di proprietà intellettuale sono un problema.
I creator professionisti sono giustamente preoccupati per la violazione del copyright, un aspetto che è attualmente all’attenzione dei tribunali. Adobe è un esempio di azienda che lavora per supportare i creator. Oltre a sviluppare in modo responsabile l’IA generativa di Firefly, Adobe sta contribuendo a creare standard di settore attraverso la Content Authenticity Initiative (CAI) e sta cercando di ottenere un tag universale “Do Not Train” che consenta ai creator di autorizzare o meno l’addestramento dei modelli di IA sui loro lavori.
Integrare l’IA generativa nei flussi di lavoro.
L’IA generativa è potente. Ma anche tu hai potere. E la tua massima priorità deve essere quella di informarti. Controlla le politiche di privacy prima di utilizzare uno strumento di IA generativa. Se non ti convincono, evita di usarlo. Dopo aver effettuato la registrazione a qualsiasi strumento di IA generativa, pensaci bene prima di caricare informazioni personali. Se vuoi che un contenuto rimanga confidenziale, tienilo fuori dallo strumento. Se intendi utilizzare i risultati a scopi commerciali, assicurati che lo strumento sia configurato per evitare violazioni del copyright. Le aziende che adottano l’IA generativa dovrebbero sempre esaminare i risultati generati per verificarne l’accuratezza e rilevare eventuali discriminazioni o violazioni del copyright.
Insieme agli aggiornamenti sull’evoluzione delle normative, questi accorgimenti rappresentano il modo migliore per proteggere l’azienda dai rischi legali e di immagine. Sono le persone che devono alimentare le idee e la strategia. Ricorda che l’IA è la tua assistente. Il capo sei tu.
Guardare al futuro della progettazione con l’IA generativa di Adobe Firefly.
L’IA generativa sta già cambiando le nostre vite. In veste di esperto virtuale, può migliorare l’efficienza e la produttività in molti settori. Come partner per il brainstorming, può portare la nostra creatività ai massimi livelli.
L’evoluzione tecnologica è così rapida che l’IA generativa di domani potrebbe essere molto diversa da quella di oggi. Esplorare questi strumenti con curiosità e prudenza è il giusto approccio per mettere a frutto i loro vantaggi ed evitare possibili insidie.
Prompt: un giardino del tè giapponese
Le risposte a ogni tua domanda.
L’intelligenza artificiale generativa è una branca dell’intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione o produzione di nuovi contenuti, come immagini, musica o testo, attraverso algoritmi e modelli di apprendimento automatico. Solitamente, l’IA generativa richiede l’input dell’utente, ad esempio un prompt di testo, per generare un output corrispondente, tra cui testo, immagini, musica o video.
Esistono numerose applicazioni pratiche dell’IA generativa, tra cui la scrittura di codice informatico, la creazione di immagini e video, la sintesi di report, l’analisi dei dati di vendita e l’assistenza ai clienti.
L’intelligenza artificiale è generalmente definita come la capacità delle macchine di imitare l’intelligenza umana per eseguire determinati compiti. L’IA generativa si concentra sulla creazione o produzione di nuovi contenuti, come immagini, musica o testo, attraverso algoritmi e modelli di apprendimento automatico, e solitamente richiede l’input dell’utente per generare un output corrispondente.
I potenziali vantaggi chiave dell’intelligenza artificiale includono migliore efficienza, maggiore produttività e creatività ai massimi livelli. I limiti includono informazioni imprecise, promozione di discriminazioni, violazione del copyright e consumo di energia.
Aziende e privati possono analizzare i loro flussi di lavoro per vedere quali punti potrebbero beneficiare di maggiore efficienza, produttività o creatività. Le aziende che adottano l’IA generativa dovrebbero sempre esaminare i risultati generati per verificarne l’accuratezza e rilevare eventuali discriminazioni o violazioni del copyright, consentendo al tempo stesso al personale di dare impulso allo sviluppo di nuove idee e strategie. I privati possono utilizzare gli strumenti di IA generativa per lavoro o nel tempo libero, prestando attenzione alle proprie informazioni personali.
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