Immagina di poter creare un’immagine o un testo in pochi secondi, senza disegnare o scrivere, e ti rapporti con un software che capisce e risponde come farebbe un essere umano. Questo è il mondo dell’IA generativa, una tecnologia che fino a pochi anni fa sembrava fantascienza e che oggi è accessibile a tutti. Oggi, l’IA generativa è ormai ovunque, dai social alla sanità, dal marketing all’intrattenimento.
Ma come funziona davvero? E, soprattutto, come può una persona senza esperienza tecnica capire e sfruttare questa innovazione? In questa guida per non esperti ti spiegheremo in modo semplice e chiaro come funziona l’IA generativa, quali sono i suoi limiti e le potenzialità nel rivoluzionare il nostro mondo.
Che cos’è l’IA generativa
L’IA generativa (o Generative AI) è una branca dell’intelligenza artificiale che funziona grazie a modelli avanzati che imparano dai dati e sono in grado di creare nuovi contenuti. Tra questi modelli troviamo le reti neurali generative e i modelli di linguaggio come GPT. Questi modelli vengono addestrati su grandi quantità di dati (come testi, immagini o suoni) per riconoscere modelli e schemi.
Ad esempio, se chiediamo a un modello come GPT di continuare una frase o di raccontare una storia, è in grado di rispondere in modo rapido e fluido, quasi come farebbe una essere umano. Questo è possibile perché il modello ha “imparato” la struttura del linguaggio facendo pratica su una grande quantità di testi.
I dati e l’addestramento: il segreto dell’IA generativa
Il segreto dell’IA generativa sta nei dati che utilizza. Più dati di alta qualità il modello può elaborare, migliori saranno i risultati. La fase di addestramento prevede che il modello “legga” moltissimi testi o immagini, imparando a riconoscere i modelli che poi riutilizzerà per rispondere alle richieste.
Esistono due principali fasi di addestramento:
- il pre-addestramento, in cui il modello impara le basi, come le strutture grammaticali e le relazioni tra le parole in una frase.
- l’apprendimento fine-tuning, fase più specifica, in cui il modello viene addestrato per migliorare in un determinato settore.
Un tour nelle applicazioni pratiche dell’IA generativa
Le applicazioni dell’IA generativa sono già moltissime e continuano ad aumentare. Ecco alcune delle principali:
- Generazione di testo: da assistenti virtuali in grado di conversare come un esseri umani a strumenti che scrivono veri e propri articoli, l’IA generativa è utile per supportare la comunicazione, velocizzare mansioni e svolgere compiti ripetitivi.
- Creazione di immagini: modelli come DALL-E o Midjourney possono creare immagini realistiche o artistiche a partire da una semplice descrizione (prompt), diventando così un supporto per designer e creators.
- Composizione musicale e audio: l’IA generativa può dare vita a musica o effetti sonori, aprendo nuove possibilità per la produzione musicale e l’intrattenimento.
- Assistenza alla programmazione con modelli di linguaggio come Codex, i quali possono scrivere codice informatico a partire da semplici istruzioni.
Inoltre, andando più in profondità, esistono altre applicazioni dove questa tecnologia trova spazio come la gestione avanzata della manutenzione, ad esempio per comprendere lo stato di usura di componenti industriali, o come supporto a dipendenti di un’azienda per la gestione documentale, per ottenere informazioni rapidamente.
Ma quali sono i limiti?
Nonostante i continui progressi tecnologici, i sitemi di IA generativa presentano alcuni limiti e perciò è bene per l’utente prestare massima attenzione per non cadere in contenuti distorti o imprecisi. Proprio per risolvere problematiche come queste e supportare un uso consapevole dei modelli di intelligenza artificiale, entrerà in vigore, entro il 2026, l’AI Act.
Bias e problemi etici
L’IA generativa può rispecchiare pregiudizi eventualmente presenti nei dati su cui è stata addestrata, portando a risposte ingiuste o problematiche.
Difficoltà nel controllo del contenuto
A volte i modelli generativi producono risultati inaspettati o inappropriati, perché non comprendono davvero il significato dei contenuti o delle richieste fatte.
Questioni di copyright
Poiché viene addestrata su dati esistenti, l’IA generativa potrebbe produrre contenuti simili al lavoro di altre persone, creando problemi di proprietà intellettuale.
Riservatezza dei dati
L’IA generativa può comportare rischi per la privacy e la sicurezza dei dati, soprattutto quando utilizza informazioni sensibili o personali che vengono gestite in server di cui non conosciamo la localizzazione. Se i dati su cui è addestrato un modello includono informazioni riservate, potrebbe accidentalmente generare contenuti che le richiamano, compromettendo la riservatezza.
Prospettive future dell’IA generativa: cosa ci aspetta?
Secondo l’Osservatorio del Politecnico di Milano, l’IA generativa nel 2023 è stata utilizzata solo dal 5% delle aziende italiane. Inoltre, esiste un grande gap tra grandi imprese che investono in strumentazioni avanzate e personale preparato, e PMI che non faticano a cimentarsi in questo mondo sia per la mancanza di risorse (solo il 20% delle aziende italiane riesce ad assumere personale con le adeguate competenze) sia per poca conoscenza e sfiducia nel settore IA (66%).
Un altro freno allo sviluppo di queste tecnologie è rappresentato dal timore legato alla gestione dei dati per complessità e frammentazione e soprattutto alla sicurezza.
Secondo la Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale 2024-2026, per ottenere un piano ottimizzato per il nostro paese, è necessario pianificare i passi giusti per ricerca, PA, imprese e formazione. Solamente stabilendo una strategia per ognuno di questi attori sarà possibile avere uno sviluppo tecnologico avanzato e al passo con gli altri Stati del mondo.
Tra i limiti e le preoccupazioni legate all’IA generativa abbiamo dunque individuato nella nostra guida: problematiche legate al contesto cui si riferiscono i modelli e la privacy del dato. E se ti dicessimo che abbiamo una soluzione che fa fronte a entrambi? Non ti resta che dare un’occhiata a Nebula, il nostro assistente virtuale avanzato e privato!
