Cos’è l’intelligenza artificiale generativa e come utilizzarla nel 2023?

L’intelligenza artificiale generativa (AI) è pronta a trasformare molti settori nel 2023. Alimentata dai progressi nel deep learning e nelle reti neurali, l’intelligenza artificiale generativa consente ai computer di generare nuovi contenuti come testo, immagini, video e audio che sono indistinguibili dalle opere create dall’uomo . Sebbene l’intelligenza artificiale generativa mostri enormi promesse, pone anche domande impegnative su etica, legalità e impatto sociale che devono essere attentamente considerate.

Questo articolo fornisce una panoramica dello stato attuale dell'intelligenza artificiale generativa, come funziona a livello tecnico, esempi delle sue applicazioni in diversi ambiti, indicazioni su come utilizzarla in modo responsabile e uno sguardo al futuro su ciò che potrebbe riservare il futuro a questa tecnologia. continua rapidamente ad evolversi.

Che tu sia un leader aziendale che sta valutando come sfruttare l'intelligenza artificiale generativa, un decisore politico che sta valutando come governarla o un utente quotidiano che cerca di comprenderne le capacità, questo articolo funge da guida informativa al panorama attuale dell'intelligenza artificiale generativa nel 2023.

Cos’è l’intelligenza artificiale generativa?

L’intelligenza artificiale generativa si riferisce a modelli di apprendimento automatico in grado di generare nuovi contenuti sintetici come output. A differenza dei sistemi di intelligenza artificiale tradizionali che si concentrano su attività di analisi o classificazione, i modelli di intelligenza artificiale generativa creano artefatti completamente nuovi come testo, immagini, audio, video e altro ancora. La caratteristica chiave dell’intelligenza artificiale generativa è che non si limita a riorganizzare o trasformare i contenuti esistenti, ma crea effettivamente contenuti nuovi e originali basati su modelli appresi dai dati di addestramento.

Create Amazing Websites

Con il miglior generatore di pagine gratuito Elementor

Parti ora

Alcuni degli esempi più importanti di IA generativa oggi includono:

• Modelli di generazione di testo come GPT-3 che possono scrivere testo simile a quello umano su un determinato prompt o argomento.
• Modelli di generazione di immagini come DALL-E 2 che possono creare immagini fotorealistiche da descrizioni di testo.
• Modelli di generazione video in grado di produrre videoclip sintetici basati su input narrativi testuali.
• Generazione audio per attività come la sintesi vocale e la generazione di musica.
• Generazione di modelli 3D utilizzando il deep learning per progettare oggetti.

Il processo di formazione per l’intelligenza artificiale generativa prevede l’alimentazione del modello con un enorme set di dati relativo al compito da svolgere. Ad esempio, un modello di generazione di immagini verrebbe addestrato su milioni di immagini. Il modello impara quindi a riconoscere modelli e relazioni tra i dati di addestramento attraverso tecniche come le reti neurali e il deep learning. Ciò gli consente di generare output nuovi e realistici simili ai dati di addestramento quando viene fornito un testo o altro input.

Il vantaggio principale dell’intelligenza artificiale generativa è la sua versatilità e capacità di aumentare la creatività umana. I possibili casi d'uso spaziano dalla creazione di contenuti, alla progettazione, alla risoluzione dei problemi e altro ancora. Tuttavia, comporta anche rischi legati alla distorsione dei dati, all’uso improprio e a problemi di legalità. Nel complesso, l’intelligenza artificiale generativa rappresenta una nuova entusiasmante frontiera nel machine learning con un potenziale immenso.

Sviluppo dell'intelligenza artificiale generativa

L’intelligenza artificiale generativa è progredita gradualmente, basandosi sui precedenti progressi nel campo dell’intelligenza artificiale. All’inizio, l’apprendimento automatico ha consentito ai sistemi di apprendere e migliorarsi dall’esperienza senza la necessità di una programmazione esplicita.

Con il maturare delle tecniche di apprendimento automatico, sono emerse le reti neurali. Modellate liberamente sul cervello umano, le reti neurali possono digerire enormi set di dati per diventare potenti strumenti per attività come il riconoscimento delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e la creazione di contenuti.

L’intelligenza artificiale generativa ha compiuto importanti passi avanti con l’invenzione delle reti generative avversarie (GAN). Un GAN utilizza due componenti concorrenti: un generatore e un discriminatore. Il generatore produce nuovi output sintetici, mentre il discriminatore li analizza rispetto ai dati di addestramento reali cercando di identificare i falsi. Questa collaborazione contraddittoria consente al generatore di migliorare in modo iterativo creando dati sempre più realistici e simili a quelli umani.

Con queste e altre innovazioni che operano dietro le quinte, l’intelligenza artificiale generativa si è insinuata in varie applicazioni consumer e aziendali. Dai sistemi di consigli personalizzati agli strumenti creativi per la scrittura, l’arte e la musica, la persona media può ora beneficiare dell’intelligenza artificiale generativa senza bisogno di competenze nella tecnologia sottostante.

In sintesi, i progressi nell’intelligenza artificiale generativa sono stati guidati da traguardi chiave nell’apprendimento automatico, nelle reti neurali e nei GAN. Man mano che la tecnologia continua ad avanzare rapidamente, sbloccherà nuovo potenziale creativo richiedendo al tempo stesso una governance attenta.

Applicazione dell'intelligenza artificiale generativa

Elaborazione e scrittura del linguaggio

L’intelligenza artificiale generativa sta davvero cambiando le regole del gioco quando si tratta di elaborazione e scrittura del linguaggio. Strumenti come ChatGPT (che utilizza il modello GPT-3) e Copy.ai stanno diventando indispensabili per creare contenuti, ottimizzare i flussi di lavoro, redigere e-mail e documenti, scrivere articoli e rispondere a domande. Questi strumenti possono aumentare notevolmente la produttività e la creatività.

Attraverso la nostra ricerca sulla scrittura dell'intelligenza artificiale e sull'elaborazione del linguaggio naturale (PNL), abbiamo trovato alcuni dei migliori strumenti che sfruttano questi modelli di intelligenza artificiale basati su testo. Questi includono:

• Assistenti di scrittura e software AI che aiutano nella stesura, nella modifica, nella riscrittura e altro ancora
• Strumenti di parafrasi e riepilogo basati sull'intelligenza artificiale che riformulano il testo in modo più naturale
• Chatbot AI per servizio clienti , vendite e altre conversazioni
• Controllori di contenuti e plagio tramite intelligenza artificiale che cercano duplicati
• Assistenti di codifica AI che suggeriscono e completano automaticamente il codice
• Costruttori di siti Web AI che richiedono meno lavoro manuale
• Strumenti SEO AI che ottimizzano pagine web e contenuti
• Strumenti di marketing AI per generare annunci, e-mail, post sui social

Come puoi vedere, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’intelligenza artificiale basata sul linguaggio vengono rapidamente adottate dalle aziende per tutti i tipi di applicazioni. Ma il linguaggio è solo una delle capacità dell’intelligenza artificiale generativa. Ha molti altri casi d'uso attuali e potenziali oltre al lavoro con il testo.

Arte visiva e valorizzazione

L’intelligenza artificiale generativa sta davvero rivoluzionando le cose quando si tratta di creatività e miglioramento visivo. Con modelli di base come Stable Diffusion, l’intelligenza artificiale può ora generare immagini e opere d’arte uniche semplicemente utilizzando istruzioni di testo. Sta creando opere d'arte sbalorditive, video realistici e assistendo nel fotoritocco. Strumenti come Midjourney e Photoshop sono all’avanguardia nell’utilizzo di questo tipo di intelligenza artificiale.

Abbiamo scritto molto sui migliori strumenti di intelligenza artificiale per le immagini. Questi includono:

• Strumenti di progettazione AI che creano loghi, grafica, illustrazioni e altro ancora
• Generatori artistici AI che producono opere d'arte originali dal testo
• Generatori video AI che creano videoclip dall'aspetto realistico
• Miglioratori di foto AI che migliorano la qualità, l'upscaling e la modifica delle immagini
• Upscaler delle immagini AI che aumentano la risoluzione e la nitidezza

Come puoi vedere, l’intelligenza artificiale generativa sta rimodellando ciò che è possibile in termini di creatività visiva e produzione multimediale. Le applicazioni vanno ben oltre il semplice lavoro con testo e lingua. L’intelligenza artificiale sta sbloccando un nuovo potenziale per generare e migliorare tutti i tipi di media digitali e contenuti visivi.

Generazione audio ed elaborazione vocale

L’intelligenza artificiale generativa sta trasformando anche il mondo dell’audio. Ora può generare musica nello stile che desideri. Oppure puoi usarlo come strumento di sintesi vocale per convertire le parole scritte in un discorso dal suono naturale. Ciò rende i contenuti più accessibili per gli utenti ipovedenti. D'altro canto, gli strumenti di sintesi vocale possono trascrivere file audio, rendendoli ricercabili e più facili da analizzare.

Alcuni dei migliori strumenti AI focalizzati sull'audio sono:

• Strumenti di generazione vocale AI che creano voci realistiche dal testo
• Creatori di musica con intelligenza artificiale che generano brani, ritmi e altro ancora originali
• Strumenti di sintesi vocale AI che leggono il testo ad alta voce in modo naturale

In sintesi, l’intelligenza artificiale generativa sta rimodellando ciò che è possibile lavorare con audio, musica e parlato. Può sintetizzare voci dal suono naturale, musica unica e trascrivere accuratamente l'audio. Ciò espande il potenziale per la creazione e il consumo di contenuti uditivi.

Come funziona l’intelligenza artificiale generativa?

I sistemi di intelligenza artificiale generativa utilizzano una tecnica computazionale complessa chiamata deep learning per esaminare grandi set di dati e identificare modelli e disposizioni comuni. Questa conoscenza viene quindi sfruttata per creare risultati nuovi e convincenti. I modelli raggiungono questo obiettivo attraverso l’integrazione di metodi di apprendimento automatico noti come reti neurali. Le reti neurali imitano vagamente il modo in cui il cervello umano assorbe le informazioni nel tempo e impara da esse.

Ad esempio, inserendo grandi quantità di testi di narrativa, nel tempo un’intelligenza artificiale generativa potrebbe riconoscere e ricreare le componenti principali di una storia: struttura della trama, personaggi, temi, strumenti narrativi, ecc.

I modelli di intelligenza artificiale generativa diventano più avanzati quanto più dati ingeriscono e producono. Questo miglioramento continuo deriva dalle tecniche fondamentali del deep learning e delle reti neurali. Man mano che questi modelli generano più contenuti, i loro risultati diventano sempre più realistici e simili a quelli umani. Attraverso l’apprendimento iterativo, i sistemi acquisiscono un rafforzamento della consapevolezza linguistica e contestuale.

In sintesi, l’intelligenza artificiale generativa sfrutta metodi computazionali come il deep learning e le reti neurali per estrarre informazioni da grandi set di dati. Quindi utilizza questi apprendimenti per creare contenuti nuovi e convincenti che migliorano in termini di qualità nel tempo. Questa tecnologia emergente è molto promettente in molti settori e applicazioni.

Come utilizzare l'intelligenza artificiale generativa in modo responsabile

L’intelligenza artificiale generativa ha un potenziale straordinario con la sua capacità di produrre contenuti simili a quelli umani. Ma la potenza di questa tecnologia solleva anche questioni etiche e il rischio di abusi. È fondamentale affrontare queste sfide in modo responsabile. Questo è il modo migliore per sfruttare tutto il potenziale dell’intelligenza artificiale generativa riducendo al minimo i danni. Che tu stia utilizzando strumenti di intelligenza artificiale per i consumatori, costruendo un modello più ampio o creandone uno tuo, tutti abbiamo un ruolo da svolgere nell'utilizzo etico dell'intelligenza artificiale.

Al di là delle previsioni negative sull’intelligenza artificiale, ci sono rischi reali ma difficili da definire legati al suo utilizzo.

Il cielo non sta necessariamente cadendo. Ma dobbiamo considerare attentamente come indirizzare questa tecnologia in una direzione che avvantaggi la società proteggendola al tempo stesso da potenziali svantaggi. Se vogliamo godere dei vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa, spetta a tutti noi usarla in modo responsabile ed etico.

Rischi intrinseci e critiche

Come ogni tecnologia potente, l’intelligenza artificiale generativa presenta sfide e potenziali svantaggi. Una grande preoccupazione è che questi modelli di intelligenza artificiale non verificano intrinsecamente i fatti delle informazioni che generano. Potrebbero produrre contenuti basati su dati imprecisi o fuorvianti, diffondendo di conseguenza informazioni false. Ancora peggio, quando commettono un errore, non è sempre ovvio che lo abbiano fatto.

Ciò è particolarmente preoccupante per settori come il giornalismo o il mondo accademico in cui la precisione è fondamentale. Anche nella scrittura casuale, l’intelligenza artificiale può “allucinare” o inventare fatti, soprattutto quando fatica a completare il suo output.

Un altro rischio riguarda l’autenticità dei contenuti. Man mano che i contenuti generati dall’intelligenza artificiale diventano più comuni, vengono sviluppati strumenti di rilevamento dell’intelligenza artificiale per segnalarli. Gli editori o gli individui che utilizzano ampiamente l’intelligenza artificiale potrebbero subire gravi danni alla reputazione, soprattutto se il contenuto dell’intelligenza artificiale non è chiaramente etichettato.

La chiave è essere consapevoli che l’intelligenza artificiale generativa non ha il giudizio umano. Può inavvertitamente diffondere disinformazione o plagiare. Dobbiamo utilizzare questi modelli in modo responsabile e trasparente. La verifica dei fatti e la citazione delle fonti sono ancora fondamentali, anche quando l’intelligenza artificiale è coinvolta nella creazione di contenuti.

Esempi di IA generativa

Nel 2023, la popolarità dell'intelligenza artificiale generativa è esplosa in gran parte grazie a scoperte come Chat GPT e DALL-E di OpenAI. I rapidi progressi nelle tecnologie sottostanti come l’elaborazione del linguaggio naturale hanno reso l’intelligenza artificiale generativa accessibile anche a consumatori e creatori.

Le principali aziende tecnologiche sono rapidamente entrate nello spazio, con Google, Microsoft, Amazon, Meta e altre che hanno rilasciato i propri strumenti di intelligenza artificiale generativa nel giro di pochi mesi.

Sebbene i modelli di testo e immagini siano ben noti, esistono numerosi tipi di intelligenza artificiale generativa. In genere un utente fornisce una richiesta per guidare il modello a produrre l'output desiderato, che si tratti di testo, immagini, video, musica o altro.

Esempi notevoli includono:

• ChatGPT : un modello linguistico AI di OpenAI che genera risposte testuali simili a quelle umane ai prompt.
• DALL-E 2 - Sempre di OpenAI, questo modello crea immagini e grafica da descrizioni di testo.
• Google Bard : un chatbot AI generativo rivale di ChatGPT, basato sul modello linguistico PaLM di Google.
• Midjourney - Sviluppato da Midjourney Inc., interpreta i suggerimenti per generare immagini e arte.
• GitHub Copilot : un assistente di codifica AI che suggerisce il completamento del codice.
• Llama 2 - Modello linguistico open source di Meta per l'intelligenza artificiale conversazionale come i chatbot.
• xAI - Una nuova società di intelligenza artificiale generativa fondata da Elon Musk dopo aver lasciato OpenAI.

In sintesi, i principali progressi nell’intelligenza artificiale generativa stanno abilitando nuovi strumenti ed esperienze creative in tutti i settori. Ma una governance attenta rimane vitale poiché le applicazioni continuano a proliferare.

Avvolgendo

L’intelligenza artificiale generativa è molto più di un semplice progresso tecnologico; funge da catalizzatore per la creatività, l’efficienza e l’innovazione. Man mano che approfondiamo il suo potenziale, un fatto diventa evidente: l’intelligenza artificiale generativa non sta semplicemente modellando il nostro futuro; è già parte integrante della nostra realtà attuale.