{"id":11917,"date":"2025-09-15T09:00:00","date_gmt":"2025-09-15T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.stampasi.it\/blog\/?p=11917"},"modified":"2025-10-22T11:10:25","modified_gmt":"2025-10-22T10:10:25","slug":"intelligenza-artificiale-generativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.stampasi.it\/blog\/intelligenza-artificiale-generativa\/","title":{"rendered":"Intelligenza Artificiale Generativa: una sfida etica"},"content":{"rendered":"\n

L’intelligenza artificiale generativa<\/strong> (IA generativa) rappresenta una delle frontiere pi\u00f9 avanzate dell’innovazione tecnologica. In questo articolo, esploreremo cosa sia l’IA generativa, come funziona e quali sono le sue applicazioni nel mondo reale.<\/p>\n\n\n\n

Cos’\u00e8 l’IA Generativa?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L\u2019IA Generativa \u00e8 un tipo di Intelligenza Artificiale che utilizza algoritmi di Machine Learning <\/a><\/em>(ossia apprendimento automatico) per generare nuovi contenuti che in precedenza si basavano sulla creativit\u00e0 dell\u2019uomo. Questi contenuti possono essere ad esempio testo, audio, immagini, video e codice informatico.<\/p>\n\n\n\n

Come funziona l’IA generativa?<\/h2>\n\n\n\n

La generazione di contenuti \u00e8 possibile grazie ad avanzati sistemi di Machine Learning addestrati su enormi quantit\u00e0 di dati, progettati per creare nuovi contenuti che sembrano prodotti da esseri umani. Il Machine Learning, una branca dell\u2019Intelligenza Artificiale, consente ai sistemi di apprendere automaticamente dai dati e migliorare con l\u2019esperienza senza essere esplicitamente programmati. All\u2019interno di questo dominio, il Deep Learning<\/strong> rappresenta un approccio particolarmente potente che utilizza reti neurali artificiali con numerosi strati nascosti (da cui il termine \u201cdeep\u201d, profondo), per creare i cosiddetti foundation model<\/strong><\/em>, alla base dell\u2019IA generativa. Proviamo a capire meglio cosa sono e come funzionano questi modelli.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

I foundation model<\/h3>\n\n\n\n

Come abbiamo appena accennato, il Deep Learning ha permesso lo sviluppo dei cosiddetti foundation model<\/strong>, vale a dire modelli di AI addestrati su enormi quantit\u00e0 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\u2019elemento successivo nella sequenza, basandosi sul contesto fornito. Ad esempio, quando genera testo<\/strong>, il modello prevede la parola successiva pi\u00f9 probabile data la sequenza precedente, creando cos\u00ec contenuti coerenti e contestualmente appropriati.<\/p>\n\n\n\n

Sebbene tramite l\u2019IA Generativa<\/strong> 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\u2019interpretazione del linguaggio naturale prendono il nome di Large Language Model <\/em>(LLM) famiglia di cui fanno parte gli stessi GPT4 e Gemini. Dopo un pre-addestramento \u00e8 possibile adattare i LLM a diverse esigenze specifiche, rendendoli utilizzabili per una vasta gamma di applicazioni, come la traduzione o il riassunto.<\/p>\n\n\n\n

Tipologie di modelli Generativi<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Esistono diversi tipi di modelli generativi, tra cui:<\/p>\n\n\n\n