L’intelligenza artificiale (IA) è una delle tecnologie più rivoluzionarie e promettenti del nostro tempo. Negli ultimi anni, abbiamo assistito a progressi straordinari nell’ambito dell’IA, soprattutto grazie alle tecniche di apprendimento profondo (deep learning) che permettono alle macchine di apprendere da grandi quantità di dati e di svolgere compiti sempre più complessi e sofisticati.
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Tra le applicazioni più impressionanti dell’IA, spiccano quelle legate alla generazione di contenuti, ovvero la capacità di creare testi, immagini, audio e video in modo automatico e realistico. Queste applicazioni si basano su modelli di IA generativi, che sono in grado di produrre nuovi dati a partire da quelli esistenti, seguendo una certa distribuzione di probabilità.
Uno dei modelli di IA generativi più famosi e potenti è ChatGPT, sviluppato da OpenAI, una organizzazione di ricerca no-profit dedicata a creare e promuovere un’IA etica e benefica per l’umanità. ChatGPT è un modello di linguaggio, ovvero un modello che apprende le regole e le strutture della lingua naturale a partire da miliardi di parole provenienti da diverse fonti, come libri, articoli, siti web, social media, ecc. ChatGPT è in grado di generare testi coerenti e fluenti su qualsiasi argomento, semplicemente ricevendo una parola o una frase di input. Inoltre, ChatGPT è in grado di adattarsi al contesto e allo stile del testo, imitando il tono, il vocabolario e la personalità di un autore specifico.
ChatGPT ha dimostrato di essere uno strumento versatile e utile per diverse applicazioni, come la scrittura creativa, il giornalismo, l’istruzione, il divertimento, l’assistenza virtuale, ecc. Tuttavia, ChatGPT ha anche dei limiti e delle sfide, come la qualità e la veridicità dei testi generati, la responsabilità e l’etica dell’uso dell’IA, la sicurezza e la privacy dei dati, ecc.
Per questo motivo, la ricerca e lo sviluppo nell’ambito dell’IA generativa non si sono fermati, ma anzi si sono intensificati, con l’obiettivo di creare modelli sempre più avanzati, affidabili e sicuri. In questo articolo, vi presentiamo le principali tendenze e novità che ci aspettano nel 2024 nel campo dell’IA generativa, grazie alla testimonianza di un imprenditore del settore, Marco Rossi, fondatore e CEO di GenAI, una startup italiana che si occupa di creare e offrire soluzioni di IA generativa personalizzate per diversi settori e clienti.
Multimodalità e interattività
Una delle tendenze più importanti e interessanti nell’ambito dell’IA generativa è la multimodalità, ovvero la capacità di integrare e combinare diversi tipi di dati e di contenuti, come testo, immagine, audio e video. Questa capacità permette di creare applicazioni più ricche e coinvolgenti, che sfruttano le diverse modalità sensoriali e cognitive degli utenti.
“La multimodalità è una sfida e un’opportunità per l’IA generativa, perché richiede di modellare e comprendere le relazioni e le interazioni tra diversi tipi di dati, che possono essere complementari o contrastanti, espliciti o impliciti, statici o dinamici, ecc.”, ci spiega Marco Rossi. “Per esempio, possiamo pensare a un’applicazione che genera una storia a partire da una immagine, o a un’applicazione che crea una immagine a partire da una descrizione testuale, o a un’applicazione che sincronizza il movimento delle labbra di un personaggio con il testo che pronuncia, ecc. Queste applicazioni richiedono di integrare diverse competenze e conoscenze, come la visione artificiale, il trattamento del linguaggio naturale, la sintesi vocale, l’analisi delle emozioni, ecc.”
Un altro aspetto importante e correlato alla multimodalità è l’interattività, ovvero la capacità di coinvolgere e interagire con gli utenti, ricevendo e fornendo feedback, adattandosi alle preferenze e ai bisogni, e creando esperienze personalizzate e coinvolgenti.
“L’interattività è fondamentale per rendere l’IA generativa più utile e divertente, perché permette di creare una comunicazione bidirezionale e collaborativa tra l’utente e il modello, e di generare contenuti dinamici e adattivi, che cambiano in base al contesto e alla situazione”, ci dice Marco Rossi. “Per esempio, possiamo pensare a un’applicazione che genera una canzone a partire da un testo o da una melodia forniti dall’utente, o a un’applicazione che crea un videogioco a partire da una trama o da un genere scelti dall’utente, o a un’applicazione che genera una conversazione con un personaggio virtuale, ecc. Queste applicazioni richiedono di integrare diverse abilità e funzionalità, come la generazione di contenuti, la comprensione del linguaggio, la gestione del dialogo, la personalizzazione, ecc.”
Qualità e veridicità
Un’altra tendenza e sfida nell’ambito dell’IA generativa è la qualità e la veridicità dei contenuti generati, ovvero la capacità di produrre contenuti coerenti, corretti, rilevanti e veri, che rispettino le aspettative e le intenzioni degli utenti e che non contengano errori, incongruenze, falsità o distorsioni.
“La qualità e la veridicità sono aspetti cruciali per l’IA generativa, perché influenzano la credibilità, l’affidabilità e l’utilità dei contenuti generati, e perché implicano delle responsabilità e delle implicazioni etiche e sociali”, ci dice Marco Rossi. “Per esempio, possiamo pensare a un’applicazione che genera un articolo giornalistico a partire da una notizia o da un tema, o a un’applicazione che crea un curriculum vitae a partire da una persona o da una professione, o a un’applicazione che genera una recensione di un prodotto o di un servizio, ecc. Queste applicazioni richiedono di garantire la qualità e la veridicità dei contenuti generati, che devono essere basati su fonti affidabili e verificabili, che devono rispettare i fatti e le evidenze, e che non devono ingannare, manipolare o influenzare gli utenti in modo negativo o illecito.”
Per garantire la qualità e la veridicità dei contenuti generati, sono necessari diversi meccanismi e strumenti, come la verifica e la validazione dei dati, la supervisione e il controllo umano, la trasparenza e la spiegabilità dei modelli, la protezione e la sicurezza dei dati, la regolamentazione e la normativa dell’uso dell’IA, ecc.
L’IA generativa è una delle aree più affascinanti e innovative dell’IA, che offre enormi potenzialità e opportunità per creare e offrire contenuti di qualità e valore per diversi settori e scopi. Tuttavia, l’IA generativa presenta anche delle sfide e dei rischi, che richiedono di affrontare e risolvere problemi tecnici, etici e sociali. Nel 2024, ci aspettiamo di vedere nuovi progressi e sviluppi nell’ambito dell’IA generativa, che renderanno questa tecnologia sempre più avanzata, affidabile e sicura, e che apriranno nuove frontiere e possibilità per la creatività e l’innovazione..