Intelligenza Artificiale Generativa: una sfida etica

L’intelligenza artificiale generativa (IA generativa) rappresenta una delle frontiere più avanzate dell’innovazione tecnologica. In questo articolo, esploreremo cosa sia l’IA generativa, come funziona e quali sono le sue applicazioni nel mondo reale.

Cos’è l’IA Generativa?

L’IA Generativa è un tipo di Intelligenza Artificiale che utilizza algoritmi di Machine Learning (ossia apprendimento automatico) per generare nuovi contenuti che in precedenza si basavano sulla creatività dell’uomo. Questi contenuti possono essere ad esempio testo, audio, immagini, video e codice informatico.

Come funziona l’IA generativa?

La generazione di contenuti è possibile grazie ad avanzati sistemi di Machine Learning addestrati su enormi quantità di dati, progettati per creare nuovi contenuti che sembrano prodotti da esseri umani. Il Machine Learning, una branca dell’Intelligenza Artificiale, consente ai sistemi di apprendere automaticamente dai dati e migliorare con l’esperienza senza essere esplicitamente programmati. All’interno di questo dominio, il Deep Learning rappresenta un approccio particolarmente potente che utilizza reti neurali artificiali con numerosi strati nascosti (da cui il termine “deep”, profondo), per creare i cosiddetti foundation model, alla base dell’IA generativa. Proviamo a capire meglio cosa sono e come funzionano questi modelli.

I foundation model

Come abbiamo appena accennato, il Deep Learning ha permesso lo sviluppo dei cosiddetti foundation model, vale a dire modelli di AI addestrati su enormi quantità di dati. Questi modelli analizzano pattern nei dati di addestramento per apprendere le relazioni statistiche tra elementi (come parole, pixel o note musicali). Durante il processo di generazione, il modello predice quale dovrebbe essere l’elemento successivo nella sequenza, basandosi sul contesto fornito. Ad esempio, quando genera testo, il modello prevede la parola successiva più probabile data la sequenza precedente, creando così contenuti coerenti e contestualmente appropriati.

Sebbene tramite l’IA Generativa si spazi dalla generazione di codici alla progettazione di nuove proteine, i foundation model sono emersi in ambito linguaggio naturale e immagini. I foundation model per l’interpretazione del linguaggio naturale prendono il nome di Large Language Model (LLM) famiglia di cui fanno parte gli stessi GPT4 e Gemini. Dopo un pre-addestramento è possibile adattare i LLM a diverse esigenze specifiche, rendendoli utilizzabili per una vasta gamma di applicazioni, come la traduzione o il riassunto.

Tipologie di modelli Generativi

Esistono diversi tipi di modelli generativi, tra cui:

• Generative Adversarial Networks (GAN): due reti neurali che competono tra loro per migliorare la qualità del contenuto generato.
• Variational Autoencoders (VAE): modelli che apprendono a rappresentare i dati in uno spazio latente per generare nuove istanze simili ai dati originali.
• Transformers: architetture innovative che hanno rivoluzionato il campo del NLP (Natural Language Processing).

Anche se l’IA generativa ha già fatto passi da gigante, ci sono ancora molte aree in cui possiamo aspettarci progressi significativi. Le ricerche future potrebbero concentrarsi sulla creazione di modelli più sofisticati in grado di comprendere meglio il contesto culturale e sociale nelle loro produzioni artistiche e comunicative.

Implicazioni etiche della IA generativa

L’IA generativa ha enormi potenzialità, ma presenta gravi rischi sociali, tra cui la diffusione di fake news, la violazione della privacy e la concentrazione del potere. Questo comporta sfide etiche, legali e di sicurezza, da affrontare con urgenza. Tale mezzo è veramente rivoluzionario per la produzione dei media, tuttavia bisogna fare attenzione proprio per la sua portata trasformativa. La generazione di contenuti fake è il rischio socialmente più pericoloso in quanto potenzialmente in grado di togliere ogni credibilità ai contenuti dell’informazione.

Il deepfake, in particolare, è una tecnica inquietante, in quanto permette la sintesi dell’immagine umana e la sua utilizzazione per combinare e sovrapporre immagini e video esistenti, con video o immagini originali creati con la tecnica GAN. Esistono tuttavia attive ricerche su algoritmi che riescono a identificare contenuti fake anche in immagini, riuscendo a svelare la struttura probabilistica con cui i prodotti sono stati ottenuti. Questo è ottenuto utilizzando come strumento la stessa AI1. L’intelligenza artificiale deve essere strumento per l’uomo non sostituzione, sta al singolo valutarne potenzialità e pericoli, per non perdere la propria capacità critica di pensiero.

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