Caro amico ti scrivo così mi distraggo un po’,
e siccome sei molto lontano più forte ti scriverò.
Da quando sei partito c’è una grande novità,
l’anno vecchio è finito ormai ma qualcosa ancora qua non va.
Si è svegliata l’intelligenza, artificiale sì, ma pur sempre intelligenza,
e in questo anno volato via, ha imparato a vivere e forse anche a sognare.
Con le sue reti neurali ha scritto poesie,
ha composto melodie che Lucio non avrebbe immaginato mai.
E noi che siamo ancora qui, un po’ più vecchi e più distratti o forse no,
guardiamo questa novità, con occhi pieni di stupore e un po’ di timore.
Ma tu amico mio dove sei? E che ne pensi tu?
Di questa nuova era che ci ha portato qui, dove tutto sembra possibile.
Caro amico ti scrivo e ti racconto che,
quello che era fantascienza ora è realtà e vive con noi.
E mentre il mondo corre veloce, e l’AI ci sorprende ogni dì,
ti penso qui davanti al mio spartito, che ora scrive quasi da sé.
Ma in fondo in fondo quello che spero,
è che questa mente artificiale non dimentichi il cuore.
Che possa aiutarci a capire, che non è la perfezione a commuovere,
ma quel tocco d’umanità che in ogni nota deve esserci.
E allora caro amico ti dico che,
anche se un anno è passato e tutto sembra cambiare,
la musica che scorre in me, quella vera, sarà sempre la stessa.
Perché l’anima di chi suona, non la può imitare nessun’altra intelligenza.
L’Alba dell’Intelligenza Artificiale: Come il 2023 ha cambiato tutto
Nel 2023, si è verificato un notevole cambiamento con l’incredibile ascesa dell’intelligenza artificiale (IA). Quest’anno sarà ricordato come il momento in cui l’IA ha superato i confini della tecnologia di nicchia per diventare una forza onnipresente, influenzando ogni aspetto della nostra vita quotidiana. L’Intelligenza Artificiale (IA) ha raggiunto un livello di maturità e pervasività che ha superato le previsioni più ottimistiche, uscendo dai laboratori di ricerca per diventare una presenza quotidiana, trasformando industrie, influenzando culture e ridefinendo il nostro modo di vivere e lavorare.
All’inizio dell’anno, molti erano scettici. L’AI era vista come un aiuto marginale, buona per automatizzare compiti ripetitivi o per stupire con qualche trucco da salotto. Ma nel giro di pochi mesi, la realtà ha superato la finzione. Sistemi di apprendimento profondo hanno cominciato a diagnosticare malattie con una precisione che ha messo in ombra anni di esperienza medica. Algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale hanno iniziato a comprendere e generare testi con una fluidità umana, aprendo nuovi orizzonti nella comunicazione e nell’educazione.
Ma è stata forse l’arte a testimoniare la più sorprendente metamorfosi. L’AI ha iniziato a dipingere, comporre musica e scrivere poesie con una sensibilità che ha sfidato la nostra concezione di creatività. I confini tra l’arte generata dall’uomo e quella generata dalla macchina sono diventati sempre più sfumati, sollevando questioni filosofiche complesse.
Nel mondo del lavoro, l’AI ha creato nuove professioni mentre ne rendeva obsolete altre. La paura iniziale del “grande sostituto” si è trasformata in un dialogo su come l’intelligenza umana e quella artificiale possano coesistere e potenziarsi a vicenda.
Uno degli esempi più lampanti di questo progresso è stato l’ascesa delle piattaforme di assistenza basate su AI, capaci di condurre ricerche complesse, redigere documenti legali, programmare software e persino comporre musica e arte che rispecchiano le sfumature dell’espressione umana. Queste piattaforme sono diventate strumenti indispensabili per professionisti di tutti i settori, democratizzando l’accesso a competenze che prima erano appannaggio di pochi.
L’AI nel 2023 ha anche giocato un ruolo cruciale nello sviluppo sostenibile. Con l’elaborazione di enormi set di dati, ha permesso di ottimizzare la produzione di energia, ridurre gli sprechi e prevedere con maggiore accuratezza gli eventi climatici estremi. Questo ha avuto un impatto diretto sulla lotta contro il cambiamento climatico, fornendo agli scienziati e ai policy maker strumenti più efficaci per prendere decisioni basate su dati.
Nel campo della medicina, l’AI ha contribuito a rivoluzionare la diagnosi e il trattamento delle malattie. Algoritmi avanzati hanno iniziato a fornire aiuti diagnostici con un livello di precisione che pareggia – e talvolta supera – quello dei medici esperti. La personalizzazione dei trattamenti medici, basata sull’analisi di dati genetici e biometrici, è diventata una prassi comune, portando a terapie più efficaci e a una riduzione degli effetti collaterali.
Tuttavia, il rapido avanzamento dell’AI ha sollevato questioni etiche e preoccupazioni sulla privacy. Il dibattito pubblico si è intensificato attorno alla regolamentazione dell’AI, con un crescente consenso sulla necessità di bilanciare innovazione e diritti umani. Gli esperti hanno chiamato a un approccio olistico che consideri gli impatti sociali dell’AI, promuovendo un uso responsabile e inclusivo delle tecnologie. Nel 2023, governi e organizzazioni internazionali si sono mossi per regolamentare l’uso responsabile dell’AI, affrontando questioni etiche, normative e di privacy, bias algoritmici e autonomia delle macchine.
Il 2023 ha visto anche una crescente consapevolezza dell’importanza dell’educazione all’AI. Le istituzioni educative hanno iniziato ad adattare i loro curricula per preparare gli studenti a un futuro in cui la collaborazione uomo-macchina sarà la norma. Questo ha incluso non solo l’insegnamento delle competenze tecniche ma anche l’etica dell’AI e la gestione del cambiamento.
In conclusione, il 2023 sarà ricordato come l’anno in cui l’intelligenza artificiale è diventata una forza onnipresente, con un impatto profondo e duraturo su ogni aspetto della vita umana. Mentre ci avventuriamo in questa nuova era, è imperativo che continuiamo a navigare le acque inesplorate dell’AI con saggezza, prevedenza e un impegno incrollabile verso il bene comune.
Un nuovo linguaggio ricco di nuovi significati
In questo contesto rivoluzionario, la nostra stessa lingua si è evoluta. Il 2023 ci ha insegnato nuove parole e concetti, riflettendo l’influenza crescente dell’AI. “Apprendimento profondo”, “reti neurali”, “generative adversarial networks” (GAN) e “natural language processing” (NLP) sono termini che una volta appartenevano esclusivamente al gergo tecnico e che ora si trovano nei discorsi quotidiani, nelle aule scolastiche e persino nelle conversazioni a cena.
La “democratizzazione dell’AI” è diventata un mantra per le aziende che sviluppano tecnologie accessibili al grande pubblico, mentre la “trasparenza algoritmica” e l'”etica dell’AI” sono diventate questioni centrali nei dibattiti politici e nelle regolamentazioni governative. Abbiamo imparato a parlare di “bias” non solo in termini di pregiudizi umani, ma anche in riferimento alle tendenze discriminatorie che possono essere codificate negli algoritmi.
Il termine “co-botting”, che descrive la collaborazione tra umani e robot, ha iniziato a sostituire il concetto obsoleto di automazione, enfatizzando un’interazione simbiotica piuttosto che una sostituzione diretta. E con l’emergere di nuove forme di arte e letteratura AI-assistite, parole come “autores”, un ibrido tra autore e algoritmo, hanno iniziato a sfumare i confini tra creatore e creatura.
Mentre ci avviciniamo alla fine del 2023, è chiaro che l’intelligenza artificiale non è più un fenomeno da osservare da lontano. È diventata una parte integrante del nostro linguaggio, della nostra cultura e della nostra esistenza quotidiana. Con ogni nuova parola che impariamo, ci avviciniamo a comprendere e plasmare questo nuovo mondo che l’AI sta aiutando a costruire.
L’evoluzione della governance dell’Intelligenza Artificiale: un glossario aggiornato
L’intelligenza artificiale (IA) sta rapidamente evolvendo in diversi settori e industrie, lasciando professionisti aziendali, tecnologici e governativi senza un lessico comune e una comprensione condivisa dei termini e delle frasi utilizzati nella governance dell’IA.
Da HAL 9000 di “2001: Odissea nello spazio” a Midjourney e l’arte generativa DALL-E, fino alla correzione automatica delle e-mail e le mappe mobili, i casi d’uso e le applicazioni dell’IA continuano a crescere ed espandersi in tutti gli aspetti della vita.
Per affrontare questa sfida, l’International Association of Privacy Professionals (IAPP) ha recentemente aggiornato il suo glossario dei “Termini chiave per la governance dell’IA”.
Questo glossario, originariamente pubblicato a giugno 2023, è stato sviluppato con riferimento a numerosi materiali e progettato per fornire definizioni e spiegazioni concise, ma sfumate, per alcuni dei termini più comuni relativi all’IA oggi. La stessa metodologia è stata mantenuta anche per i nuovi aggiornamenti.
Il glossario mira a presentare prospettive sia politiche che tecniche e ad arricchire il solido discorso sulla governance dell’IA.
Sebbene esistano alcuni termini e definizioni condivisi, questo glossario è separato dal glossario ufficiale IAPP dei termini sulla privacy.
L’IA sta già cambiando in meglio le nostre vite in molti modi, come il supporto alla traduzione di 1.000 lingue nel mondo, la ricerca multipla, la visualizzazione immersiva di Google Maps, e il monitoraggio degli eventi in tempo reale. Tuttavia, la sua rapida evoluzione e la sua applicazione in una vasta gamma di settori rendono essenziale una governance efficace e una comprensione chiara dei termini chiave.
Il glossario dell’IAPP è un passo importante in questa direzione, fornendo un riferimento prezioso per i professionisti in vari settori. Con l’aggiunta di nuovi termini e modifiche ai termini esistenti, il glossario continua a evolversi insieme al campo dell’IA, contribuendo a promuovere una comprensione condivisa e un dialogo produttivo sulla governance dell’IA.ù
I termini e suoi significati
Responsabilità
L’obbligo e la responsabilità dei creatori, operatori e regolatori di un sistema di IA di garantire che il sistema operi in modo etico, giusto,
trasparente e conforme alle norme e ai regolamenti applicabili (vedere equità e trasparenza). La responsabilità garantisce che le
azioni, le decisioni e i risultati di un sistema di IA possano essere ricondotti all’entità responsabile.
La governance dell’intelligenza artificiale
Un sistema di leggi, politiche, quadri, pratiche e processi a livello internazionale, nazionale e organizzativo. La governance
dell’intelligenza artificiale aiuta le varie parti interessate a implementare, gestire e supervisionare l’uso della tecnologia
dell’intelligenza artificiale. Aiuta inoltre a gestire i rischi associati per garantire che l’intelligenza artificiale sia in linea con gli
obiettivi delle parti interessate, sia sviluppata e utilizzata in modo responsabile ed etico e conforme ai requisiti applicabili.
Algoritmo
Una procedura o un insieme di istruzioni e regole progettate per eseguire un compito specifico o risolvere un problema
particolare, utilizzando un computer come per esempio eseguire una diagnosi interpretando dati di laboratorio.
Intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale (IA) è un campo dell’informatica che si occupa dello sviluppo di sistemi capaci di eseguire compiti che richiederebbero l’intelligenza umana, come il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività. Questi sistemi sono progettati per comprendere l’ambiente, interagire con esso, risolvere problemi e agire per raggiungere obiettivi specifici.
L’IA può essere vista sia come una scienza che come un’ingegneria. Come scienza, cerca di comprendere i principi dietro l’intelligenza e il comportamento intelligente attraverso la simulazione con sistemi artificiali.
Come ingegneria, si concentra sulla creazione di prodotti che emulano o superano le capacità umane in determinati compiti.
Le applicazioni dell’IA sono ampie e varie, includendo assistenti virtuali, analisi di immagini, motori di ricerca, sistemi di riconoscimento facciale e vocale, robot, veicoli autonomi, droni e l’internet delle cose.
L’IA è già integrata nella vita quotidiana e continua a espandersi in nuovi settori, migliorando l’efficienza e la sicurezza in molte aree, come il traffico ferroviario e la produzione industriale.
Processo decisionale automatizzato
Il processo decisionale automatizzato si riferisce a decisioni prese utilizzando mezzi tecnologici, come macchine o algoritmi, con o senza l’intervento umano. Questo tipo di processo può influenzare significativamente gli individui, ad esempio, determinando l’approvazione di un prestito o la valutazione del rischio per una polizza assicurativa.
Il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) dell’Unione Europea stabilisce alcune regole per l’uso dei processi decisionali automatizzati. In particolare, il GDPR prevede che tali processi siano leciti solo se sono necessari per la conclusione o l’esecuzione di un contratto, se sono autorizzati dal diritto dell’Unione o dello Stato membro, o se si basano sul consenso esplicito dell’interessato.
Gli individui soggetti a decisioni automatizzate hanno diritti specifici, tra cui l’opposizione alla profilazione, la richiesta di cancellazione o rettifica del loro profilo, e la contestazione alle decisioni automatizzate. Inoltre, hanno il diritto di ricevere una giustificazione della decisione automatizzata e di chiedere un intervento umano.
È importante notare che la supervisione umana della conclusione raggiunta dalla macchina deve essere significativa, altrimenti potrebbe essere considerata un modo per aggirare il divieto imposto dal GDPR.
Pregiudizio
Il pregiudizio nell’intelligenza artificiale, noto anche come bias dell’IA, si riferisce a una tendenza sistemica che può emergere quando un algoritmo produce risultati che sono distorti a causa di ipotesi errate nel processo di apprendimento automatico. Questo può accadere quando i dati utilizzati per addestrare l’algoritmo non sono sufficientemente rappresentativi o contengono pregiudizi esistenti.
Ad esempio, se un algoritmo di apprendimento automatico viene addestrato con dati che presentano un pregiudizio verso un particolare gruppo di persone, l’algoritmo può amplificare e perpetuare questo pregiudizio nelle sue decisioni o previsioni. Questo può portare a discriminazioni o ingiustizie su una scala molto più ampia rispetto a quella umana, data la capacità dell’IA di prendere decisioni su grandi quantità di dati.
Il pregiudizio nell’IA può manifestarsi in vari modi, tra cui il pregiudizio nei dati, dove i dati utilizzati per addestrare il sistema riflettono pregiudizi, stereotipi e ipotesi sociali errate esistenti, introducendo così gli stessi pregiudizi del mondo reale nel sistema[3]. Un altro esempio è il pregiudizio nell’algoritmo, che si verifica quando l’algoritmo stesso introduce pregiudizio a causa di ipotesi errate o di un design sbilanciato.
Per mitigare il pregiudizio nell’IA, è fondamentale comprendere e controllare i dati utilizzati per addestrare gli algoritmi, e continuare a rivedere e migliorare i modelli di apprendimento automatico[3]. Inoltre, la governance dell’IA e la regolamentazione, come l’EU AI Act, sottolineano l’importanza della trasparenza, della responsabilità e dell’equità nell’uso dell’IA.
Chatbot
Un chatbot è un software progettato per simulare una conversazione con un essere umano. Questi programmi utilizzano l’intelligenza artificiale (IA) e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere e rispondere alle domande degli utenti. I chatbot possono interagire con gli utenti attraverso testo o voce, e sono spesso utilizzati come assistenti virtuali o per fornire supporto al cliente.
I chatbot possono variare in termini di complessità. Alcuni possono rispondere solo a domande semplici e predefinite, mentre altri, più avanzati, possono apprendere e adattarsi nel tempo grazie all’apprendimento automatico, una sottocategoria dell’IA. Questi chatbot avanzati possono comprendere il linguaggio naturale, riconoscere i modelli di conversazione e persino anticipare le esigenze dell’utente.
I chatbot sono diventati popolari in molte industrie per la loro capacità di ridurre i tempi e i costi, fornendo risposte immediate e disponibili 24/7. Sono utilizzati in vari contesti, tra cui servizio clienti, assistenza sanitaria, e-commerce e social media. Tuttavia, è importante notare che, nonostante le loro capacità, i chatbot non possono ancora sostituire completamente l’interazione umana, in particolare per questioni complesse o delicate.
Deepfake
Un deepfake è una tecnologia basata sull’intelligenza artificiale che consente di creare o modificare contenuti audiovisivi, come foto, video e audio, in modo che appaiano realistici e convincenti.
Questa tecnologia utilizza algoritmi avanzati, come le reti neurali e il deep learning, per analizzare e replicare le caratteristiche e i movimenti di un volto o di un corpo, nonché per imitare fedelmente una voce specifica.
I deepfake possono essere utilizzati per scopi legittimi, come nel cinema per la creazione di effetti speciali o in applicazioni di realtà aumentata.
Tuttavia, hanno anche il potenziale di essere usati per scopi malevoli, come la diffusione di disinformazione, la manipolazione dell’opinione pubblica, o per condurre truffe sofisticate. Ad esempio, possono essere creati video falsi che mostrano persone famose o politici che dicono o fanno cose che non hanno mai detto o fatto, con il rischio di danneggiare la loro reputazione o influenzare eventi politici.
La crescente facilità con cui i deepfake possono essere creati e diffusi, anche attraverso l’uso di smartphone comuni, ha sollevato preoccupazioni significative in termini di privacy, sicurezza e veridicità delle informazioni. Di conseguenza, sono oggetto di attenzione da parte di enti normativi e organizzazioni per la protezione dei dati, che cercano di sensibilizzare il pubblico sui rischi associati e di sviluppare misure per contrastare l’uso improprio di questa tecnologia.
Modello di fondazione
Un modello preaddestrato su larga scala con capacità di intelligenza artificiale, come il linguaggio (vedi modello linguistico di grandi
dimensioni), la visione, la robotica, il ragionamento, la ricerca o l’interazione umana, che può funzionare come base per applicazioni
specifiche per l’uso. Il modello viene addestrato su set di dati estesi e diversificati
I modelli di fondazione e i modelli di intelligenza artificiale generici differiscono in vari aspetti chiave:
- Ampiezza delle applicazioni: I modelli di fondazione sono progettati per essere utilizzati in una vasta gamma di applicazioni, tra cui il servizio clienti, la traduzione linguistica, la generazione di contenuti, la scrittura di testi, la classificazione di immagini, la creazione e modifica di immagini ad alta risoluzione, l’estrazione di documenti, la robotica, la sanità e i veicoli autonomi. Al contrario, i modelli di intelligenza artificiale generici sono spesso progettati per svolgere compiti specifici.
- Addestramento: I modelli di fondazione sono addestrati su enormi set di dati e possono includere miliardi di parametri. Questo contrasta con i modelli di intelligenza artificiale generici, che possono essere addestrati su set di dati più piccoli e avere un numero minore di parametri.
- Generazione di output: I modelli di fondazione generano output a partire da uno o più input, o prompt, sotto forma di istruzioni in linguaggio umano[2]. I modelli di intelligenza artificiale generici, d’altra parte, possono non avere questa capacità.
- Efficienza dello sviluppo: È più veloce ed economico per i data scientist utilizzare modelli di fondazione pre-addestrati per sviluppare nuove applicazioni di machine learning, piuttosto che addestrare modelli di machine learning unici da zero. Questo non è necessariamente il caso con i modelli di intelligenza artificiale generici.
- Capacità di ragionamento: I modelli di fondazione possono essere utilizzati per automatizzare attività e processi che richiedono capacità di ragionamento. Questa è una caratteristica che potrebbe non essere presente nei modelli di intelligenza artificiale generici.
In sintesi, i modelli di fondazione sono più versatili, potenti e scalabili rispetto ai modelli di intelligenza artificiale generici, ma richiedono anche più risorse per l’addestramento e possono presentare sfide in termini di comprensione e controllo.
IA generativa
Un campo dell’intelligenza artificiale che utilizza il deep learning addestrato su grandi set di dati per creare nuovi contenuti,
come testo scritto, codice, immagini, musica, simulazioni e video. A differenza dei modelli discriminativi, l’intelligenza artificiale
generativa fa previsioni sui dati esistenti piuttosto che su nuovi dati.
Questi modelli sono in grado di generare nuovi output basati
su dati di input o suggerimenti dell’utente.
L’intelligenza artificiale generativa (IA generativa) è un tipo di intelligenza artificiale che è in grado di creare nuovi contenuti e idee. Questo può includere una varietà di output, come conversazioni, storie, immagini, video e musica.
Questi sistemi utilizzano modelli generativi, che sono modelli statistici di una distribuzione congiunta di una variabile osservabile e di una variabile target.
L’IA generativa funziona utilizzando modelli di machine learning, che sono addestrati su enormi quantità di dati. Questi modelli possono quindi generare automaticamente contenuti in risposta a richieste specifiche, note come prompt.
Ad esempio, un modello di IA generativa potrebbe essere addestrato su sequenze di amminoacidi o rappresentazioni di immagini, e potrebbe essere composto da più modelli generativi o da un modello addestrato su più tipi di input, come testo e immagini.
L’IA generativa ha una vasta gamma di applicazioni, tra cui la creazione di animazioni, la riduzione dei tempi di sviluppo di videogiochi e applicazioni, e la rivoluzione del modo in cui vengono creati i contenuti. Inoltre, l’IA generativa può avere un impatto significativo su vari settori, come la gestione della rete, la sicurezza del sito operativo e l’ottimizzazione della produzione di energia.
È importante notare che, sebbene l’IA generativa abbia acquisito maggiore importanza grazie ai modelli di generazione di testo come GPT-3 e GPT-4, esistono anche modelli generativi di immagini, come DALL-E e Dream Studio. Questi modelli possono creare immagini 2D e 3D dettagliate, utili per il gaming, la realtà virtuale, il cinema animato e le esperienze multimediali.
In sintesi, l’intelligenza artificiale generativa è una tecnologia emergente che utilizza modelli di machine learning per creare nuovi contenuti e idee, con applicazioni potenziali in una vasta gamma di settori.
Allucinazioni
Una forma di intelligenza artificiale che trae inferenze da una base di conoscenza per replicare le capacità decisionali di un esperto umano in un campo specifico, come una diagnosi medica.
Nell’ambito dell’intelligenza artificiale (IA), le “allucinazioni” si riferiscono alle interpretazioni errate o alle percezioni distorte che un modello può avere quando elabora determinate informazioni. Questi errori possono essere affascinanti, ma anche preoccupanti, a seconda del contesto di utilizzo del modello.
Le allucinazioni nell’IA possono verificarsi per diversi motivi, principalmente legati al modo in cui le macchine elaborano e interpretano i dati. Alcuni dei fattori che possono contribuire alle allucinazioni nelle IA includono il rumore nei dati di addestramento e l’elaborazione errata delle informazioni.
Ad esempio, se i dati utilizzati per addestrare un’IA sono rumorosi o contengono informazioni inaccurate, l’algoritmo di apprendimento automatico potrebbe generare rappresentazioni distorte della realtà. Questo può portare a allucinazioni generate dall’IA quando viene esposta a situazioni simili ma non identiche.
Inoltre, le IA utilizzano algoritmi di apprendimento automatico, come le reti neurali artificiali, che possono elaborare informazioni in modi che possono portare a interpretazioni errate o distorte. Questo può portare a situazioni in cui un’IA “vede” o “interpreta” qualcosa che non è realmente presente, un fenomeno che può essere descritto come un’allucinazione.
Le allucinazioni nell’IA possono avere implicazioni significative, in particolare quando si tratta di IA generative. Questi modelli possono generare contenuti nuovi e unici, ma possono anche produrre risultati che sono distorsioni o interpretazioni errate della realtà. Questo può essere problematico in molte applicazioni, come la generazione di testo, la creazione di immagini o la previsione di eventi futuri.
In sintesi, le allucinazioni nell’intelligenza artificiale si riferiscono a interpretazioni errate o percezioni distorte generate da un modello di IA.
Questi errori possono essere causati da vari fattori, tra cui rumore nei dati di addestramento e elaborazione errata delle informazioni. Mentre le allucinazioni possono essere affascinanti da un punto di vista tecnico, possono anche presentare sfide significative in termini di affidabilità e precisione dei modelli di IA
Modelli multimodali
Un modello multimodale nell’intelligenza artificiale (IA) è un tipo di modello di apprendimento automatico che può interpretare, elaborare e integrare informazioni provenienti da più tipi di dati, come testo, immagini, audio e video.
Questi modelli sono progettati per imitare la capacità umana di percepire e comprendere il mondo attraverso diversi sensi e modalità di input.
I modelli multimodali sono particolarmente potenti perché possono gestire e sincronizzare dati eterogenei per eseguire compiti che richiedono una comprensione olistica dell’ambiente. Ad esempio, possono essere utilizzati per identificare e etichettare azioni in un video, rispondere a domande orali, o analizzare e generare contenuti che combinano testo e immagini.
Questi modelli avanzati di IA sono in grado di apprendere rappresentazioni congiunte dei dati, consentendo loro di eseguire attività che richiedono la comprensione di più tipi di informazioni contemporaneamente. Ciò li rende strumenti potenti per applicazioni come il riconoscimento del linguaggio naturale, la visione artificiale, l’elaborazione del suono e il ragionamento basato sulla conoscenza.
Inoltre, i modelli multimodali possono essere utilizzati per migliorare l’interazione uomo-macchina, fornendo risposte più naturali e contestualizzate, e per sviluppare sistemi AI che apprendono e si adattano continuamente in base ai dati provenienti da diverse fonti sensoriali.
Dati sintetici
Dati generati da un sistema o modello che può imitare e assomigliare alla struttura e alle proprietà statistiche dei dati
reali. Viene spesso utilizzato per testare o addestrare modelli di machine learning, in particolare nei casi in cui i dati del mondo
reale sono limitati, non disponibili o troppo sensibili per essere utilizzati.
I dati sintetici sono dati generati artificialmente attraverso simulazioni o processi informatici, o mediante l’applicazione di una tecnica di campionamento a dati reali. Questi dati non derivano da eventi reali, ma sono progettati per avere le stesse proprietà statistiche dei dati reali.
I dati sintetici possono essere utilizzati in una varietà di contesti, tra cui l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale, la simulazione di scenari complessi, il test di software e sistemi, e la ricerca scientifica.
Sono particolarmente utili quando l’accesso ai dati reali è problematico per ragioni di privacy, di costo o di qualità.
Un vantaggio significativo dei dati sintetici è che, essendo generati artificialmente, non contengono informazioni personali o sensibili, il che li rende esenti dalle normative sulla privacy come il GDPR. Inoltre, i dati sintetici possono essere “incontaminati” e utilizzati per costruire dataset più puliti e precisi rispetto ai dati reali, che possono essere disordinati e pieni di distorsioni.
Esistono diversi tipi di dati sintetici, tra cui dati fittizi, dati sintetici generati in base a regole e dati sintetici generati dall’intelligenza artificiale. I dati fittizi sono semplici dati di riempimento, mentre i dati sintetici generati in base a regole e quelli generati dall’IA sono più sofisticati e cercano di imitare le proprietà statistiche dei dati reali.
Test di Turing
Il test di Turing è un criterio proposto dal matematico Alan Turing nel 1950 per determinare se una macchina è in grado di esibire un comportamento intelligente equivalente o indistinguibile da quello umano. Il test è strutturato come un gioco in cui un intervistatore umano interagisce con un altro soggetto, che può essere un altro umano o una macchina, tramite un telescrivente o un’interfaccia simile. L’obiettivo della macchina è convincere l’intervistatore che è un essere umano.
Nel corso del tempo, sono state proposte diverse varianti del test di Turing, alcune delle quali cercano di affrontare le sue limitazioni. Ad esempio, il filosofo John Searle ha proposto una modifica al test di Turing, noto come “stanza cinese”, per sottolineare che il superamento del test di Turing da parte di una macchina non è una prova sufficiente per dimostrare che la macchina sia effettivamente consapevole o intelligente.
Nonostante le sue limitazioni, il test di Turing rimane un riferimento importante nel campo dell’intelligenza artificiale. È importante notare, tuttavia, che il test di Turing è stato concepito oltre 70 anni fa, e quindi è stato progettato per valutare macchine con capacità molto inferiori a quelle attuali.
Reti neurali
Le reti neurali, o reti neurali artificiali (ANN, dall’inglese “Artificial Neural Network”), sono modelli computazionali ispirati alla struttura e al funzionamento del cervello umano. Sono costituite da unità di elaborazione, chiamate “neuroni” artificiali, organizzate in diversi strati: uno strato di input, uno o più strati nascosti e uno strato di output.
Ogni neurone riceve segnali da altri neuroni, elabora questi segnali e trasmette il risultato ai neuroni successivi. Questo processo di elaborazione dei segnali è spesso non lineare, il che significa che le reti neurali possono modellare relazioni complesse tra ingressi e uscite[2][3].
Le reti neurali sono un sottoinsieme del machine learning e sono spesso utilizzate in applicazioni di intelligenza artificiale, come il riconoscimento di immagini, il riconoscimento vocale, la previsione di serie temporali e il processamento del linguaggio naturale. Esistono diverse tipologie di reti neurali, tra cui le reti neurali convolutive (CNN), utilizzate per il riconoscimento delle immagini, e le reti neurali ricorrenti (RNN), utilizzate per lavorare con dati di serie temporali.
Le reti neurali apprendono dai dati di addestramento, modificando le connessioni tra i neuroni per minimizzare la differenza tra l’output previsto dalla rete e l’output effettivo. Questo processo di apprendimento è spesso guidato da un algoritmo di ottimizzazione, come la discesa del gradiente[4][5].
In sintesi, le reti neurali sono strumenti potenti per l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale, in grado di modellare relazioni complesse e non lineari tra ingressi e uscite, e di apprendere da grandi quantità di dati.
Addestramento (Training)
L’addestramento, nel contesto dell’intelligenza artificiale (IA), è un processo che consiste nell’insegnare all’IA a comprendere gli input e a prendere decisioni basate su di essi. Questo processo è fondamentale per il funzionamento dei modelli di machine learning e delle reti neurali, che sono tipi comuni di IA.
L’addestramento di un modello di IA generalmente segue questi passaggi:
- Input: inserimento di una serie di dati (come immagini, suoni o testo) all’interno del sistema.
- Training: creazione di differenti modelli o classi basati sui dati di input. Durante questa fase, l’IA apprende le relazioni tra gli input e gli output desiderati.
- Test e supervisione: una volta creato un modello, è necessario testarlo per assicurarsi che funzioni correttamente. Questo può includere la verifica che l’IA non commetta errori nell’elaborazione dei dati e nella presa di decisioni.
Durante l’addestramento, l’IA modifica le connessioni tra i suoi “neuroni” artificiali per minimizzare la differenza tra l’output previsto e l’output effettivo. Questo processo di apprendimento è spesso guidato da un algoritmo di ottimizzazione, come la discesa del gradiente.
È importante notare che l’addestramento di un modello di IA può essere un processo complesso e richiede una supervisione continua per assicurarsi che il modello funzioni correttamente. Inoltre, la scelta del modello da addestrare è uno dei compiti più complessi di un addestratore di IA.
In sintesi, l’addestramento è un processo fondamentale nell’IA che permette ai modelli di apprendere da grandi quantità di dati e di prendere decisioni basate su quello che hanno appreso.
Big Data
I “Big Data” si riferiscono a insiemi di dati di dimensioni così grandi e complessità tale da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per la loro gestione e analisi. Questi dati possono essere generati da una varietà di fonti, tra cui transazioni commerciali, dispositivi intelligenti (IoT), apparecchiature industriali, video, social media e altro ancora.
Le caratteristiche fondamentali dei Big Data sono spesso descritte come “le tre V”:
- Volume: si riferisce alla quantità di dati, che può essere estremamente grande.
- Velocità: si riferisce alla velocità con cui i dati vengono generati e processati.
- Varietà: si riferisce alla diversità dei tipi di dati, che possono essere strutturati o non strutturati.
I Big Data possono essere utilizzati in una varietà di settori e applicazioni, tra cui il marketing, la prevenzione delle frodi, l’ottimizzazione dei flussi turistici e l’assistenza sanitaria[4]. L’analisi dei Big Data può aiutare le organizzazioni a prendere decisioni basate su prove concrete, migliorando l’efficienza operativa e la redditività.
La gestione dei Big Data può essere suddivisa in due processi principali:
- Big Data Management: include i processi e le tecnologie per l’acquisizione e la memorizzazione dei Big Data.
- Big Data Analytics: include i processi utilizzati per analizzare e acquisire informazioni utili da grandi dataset.
In sintesi, i Big Data rappresentano una grande quantità di informazioni che, se gestite e analizzate correttamente, possono fornire intuizioni preziose e guidare decisioni efficaci.
Distorsione (Bias)
Nell’ambito dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, il bias può riferirsi a una tendenza di un algoritmo a favorire determinati tipi di soluzioni. Il bias può influenzare la capacità di un modello di apprendimento automatico di generalizzare da un set di dati di addestramento a nuovi dati. Un alto bias può portare a un modello che è troppo semplice e che non riesce a catturare la complessità dei dati, un problema noto come underfitting.
D’altra parte, un basso bias può portare a un modello che è troppo complesso e che si adatta troppo ai dati di addestramento, un problema noto come overfitting
Si riferisce alle possibili distorsioni che hanno effetto sulla performance degli algoritmi diminuendone l’accuratezza e la precisione. Le distorsioni negli algoritmi di intelligenza artificiale possono essere principalmente dovute alla rappresentatività e alla generalizzabilità dei dati utilizzati per il training degli algoritmi.
Internet of Things (Internet delle cose)
L’Internet of Things (IoT), o Internet delle Cose, è un termine utilizzato nel mondo delle telecomunicazioni e dell’informatica per descrivere la rete di oggetti fisici, o “things”, che sono dotati di sensori, software e altre tecnologie integrate con lo scopo di connettersi e scambiare dati con altri dispositivi e sistemi attraverso Internet. Questi dispositivi possono variare da oggetti di uso quotidiano, come elettrodomestici e veicoli, a strumenti industriali sofisticati.
L’IoT rappresenta un’evoluzione significativa del web, estendendo la connettività di Internet oltre i computer e i dispositivi mobili tradizionali per includere una vasta gamma di oggetti fisici nel mondo reale. Questi oggetti, o “cose”, acquisiscono una propria identità digitale che permette loro di comunicare con altri oggetti e con le persone, creando un ambiente interconnesso in cui le informazioni possono essere raccolte, condivise e analizzate in modo efficiente.
Le applicazioni dell’IoT sono molteplici e si estendono attraverso vari settori. Ad esempio, nell’industria, i sensori IoT possono essere utilizzati per monitorare e ottimizzare le operazioni di produzione e manutenzione. Nel settore retail, le tecnologie IoT possono aiutare a gestire l’inventario, migliorare l’esperienza del cliente e ottimizzare la supply chain. Nel settore sanitario, i dispositivi IoT possono essere utilizzati per monitorare i pazienti a distanza e raccogliere dati per la ricerca medica.
Effetto Barnum
L’effetto Barnum, o effetto Forer, è un fenomeno psicologico in cui le persone tendono a ritenere accurate e specifiche per sé stesse descrizioni della personalità che in realtà sono vaghe e generiche, potendo adattarsi a un ampio numero di persone. Questo effetto è spesso sfruttato in vari ambiti, tra cui il marketing e le pseudoscienze come l’astrologia.
Nel contesto dell’intelligenza artificiale (IA), l’effetto Barnum può avere diverse implicazioni.
Ad esempio, può essere utilizzato in campagne di marketing che sfruttano l’IA per creare messaggi personalizzati che sembrano specifici per l’individuo, ma che in realtà sono abbastanza generici da applicarsi a un’ampia gamma di persone.
Questo può aiutare a creare un senso di connessione e fedeltà al marchio nei consumatori.
Inoltre, l’effetto Barnum può influenzare la percezione delle persone sull’accuratezza e la pertinenza delle risposte fornite dai sistemi di IA. Ad esempio, un sistema di IA che fornisce consigli o suggerimenti basati su dati personali dell’utente può sembrare incredibilmente accurato e personalizzato, anche se le stesse risposte potrebbero essere applicate a un’ampia gamma di persone.
Tuttavia, è importante notare che l’effetto Barnum può portare a una comprensione imprecisa o fuorviante delle informazioni fornite dai sistemi di IA. Può anche essere utilizzato per manipolare le percezioni e le decisioni delle persone, sfruttando la tendenza umana a dare credito a informazioni che confermano le proprie convinzioni preesistenti e a ignorare o sminuire quelle che le contraddicono.
Consigli per gli acquisti
Per ottenere i migliori risultati con l’intelligenza artificiale, un prompt deve avere le seguenti caratteristiche:
- Istruzioni chiare, specifiche, complete e dettagliate: Il modello AI dovrebbe essere in grado di capire esattamente cosa si aspetta da lui. Questo può includere l’adozione dello stile di un personaggio o professionista specifico, la specificazione della lunghezza dell’output desiderato e i passaggi necessari per completare l’attività richiesta[1][3][5].
- Fornire un testo di riferimento: Per minimizzare il rischio di risposte errate o fuorvianti, è utile fornire un testo di riferimento che l’AI può utilizzare come guida. Questo può essere un URL o una porzione di testo che si desidera analizzare[1][2].
- Suddividere le attività complesse: Le attività complesse tendono a generare più errori rispetto ai compiti semplici. Pertanto, è consigliabile suddividere le richieste complicate in più attività ricorsive, in modo che l’AI possa eseguire più operazioni distinte e sia meno incline agli errori[2][3].
Ecco un esempio di come potrebbe essere strutturato un prompt per riscrivere un articolo sull’argomento “ottenere i migliori risultati con l’intelligenza artificiale”:
INITIAL_QUERY
Sono un giornalista esperto in tecnologia e intelligenza artificiale. Vorrei che tu riscrivessi il seguente articolo, mantenendo le informazioni chiave ma cambiando lo stile e la struttura per renderlo unico. L'articolo dovrebbe essere lungo circa 1000 parole e dovrebbe essere scritto in un tono accessibile e coinvolgente per un pubblico generale interessato alla tecnologia. Ecco l'articolo originale: [inserire qui il testo dell'articolo]In questo prompt, le istruzioni sono chiare e specifiche, viene fornito un testo di riferimento e l’attività di riscrittura è suddivisa in passaggi gestibili.
Per ottenere risultati migliori è meglio anche fornire un testo di riferimento. Uno dei problemi principali dell’AI, è la sua capacità di inventare e fornire risposte errate o fuorvianti presentandole come vere (c.d. allucinazioni). Per minimizzare questo rischio, è consigliabile fornire un testo di riferimento da utilizzare come spunto per circoscrivere il “campo” di lavoro dell’AI.
La guida ai prompt per chat gpt
https://platform.openai.com/examples
Benvenuto 2024. Cosa succederà?
L’Unione Europea in prima linea: l’AI Act e la nuova frontiera della regolamentazione dell’intelligenza artificiale
Nel 2023, l’Unione Europea ha consolidato la sua posizione di leader globale nella regolamentazione dell’intelligenza artificiale con l’AI Act, una pietra miliare legislativa che prelude a una nuova era di governance tecnologica. Sebbene l’attuazione completa sia prevista per il 2026, le autorità europee per la protezione dei dati (DPA) non hanno esitato a iniziare a imporre i principi fondamentali della legge, delineando un futuro in cui la tecnologia AI sarà guidata da norme etiche e trasparenza [1].
Un Passo Avanti nel Rispetto dei Diritti Individuali
Il nuovo AI Act si affianca al Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell’UE, estendendo la tutela dei cittadini anche ai sistemi di intelligenza artificiale che utilizzano dati non direttamente regolati dal GDPR. Questo approccio integrato mira a creare un ambiente in cui sia le persone che le aziende possano trarre vantaggio dall’AI, pur salvaguardando i diritti fondamentali [2].
Sinergie e Sfide Regolative
L’AI Act introduce requisiti specifici come la valutazione dell’impatto e la governance dei dati, che trovano corrispondenti nel GDPR ma con un’enfasi rinnovata sulla prevenzione dei rischi e sull’uso etico dei dati. Questa intersezione normativa crea una sinergia che permette una più agevole interpretazione e applicazione delle due legislazioni in parallelo [3].
Proattività delle Autorità di Protezione dei Dati
Le autorità nazionali, come quelle in Francia e Spagna, stanno già adottando misure per assicurare che le entità coinvolte nello sviluppo e nell’implementazione di sistemi AI rispettino i requisiti del GDPR. Questo include il compimento di valutazioni d’impatto sulla protezione dei dati e la garanzia che le persone siano adeguatamente informate e in grado di esercitare i loro diritti alla privacy.
Un anno di aspettative
Nel 2024, l’intelligenza artificiale (IA) dovrebbe vedere una crescita esponenziale in termini di applicazioni, in particolare nell’ambito dell’Edge Computing, grazie alla combinazione con tecnologie intelligenti come l’Internet of Things (IoT) e la realtà estesa immersiva (XR). Questo dovrebbe portare a una trasformazione delle operazioni aziendali, con un aumento dell’uso dell’IA per creare valore in tutta l’organizzazione.
L’IA dovrebbe anche giocare un ruolo chiave nel miglioramento dell’esperienza del cliente e nella formazione del personale. Secondo una ricerca condotta da Colt, quasi la metà delle aziende prevede di utilizzare l’IA per questi scopi nel 2024.
Nel settore delle telecomunicazioni, l’adozione dell’IA e delle tecnologie intelligenti dovrebbe guidare l’implementazione di soluzioni di rete private wireless 5G nelle strutture aziendali e operative.
Nel 2024, si prevede anche un aumento dell’attività di fusione e acquisizione, alimentata dalla rapida crescita dell’IA, dalla continua migrazione al cloud e dall’evoluzione dei programmi di trasformazione digitale delle organizzazioni.
Inoltre, l’IA dovrebbe diventare sempre più mainstream nel 2024. Ad esempio, OpenAI, una delle società che ha contribuito maggiormente all’espansione dell’IA, dovrebbe presentare diverse novità sul mercato.
Un altro aspetto importante riguarda le questioni legali e regolamentari relative all’IA, che dovrebbero diventare sempre più rilevanti nel 2024.
Secondo Bill Gates, l’IA ha anche il potenziale per ridurre le disuguaglianze nel mondo. Se vengono effettuati investimenti intelligenti, l’IA può rendere il mondo un posto più equo, riducendo o addirittura eliminando il ritardo tra l’arrivo di un’innovazione nei paesi ricchi e il momento in cui raggiunge i paesi poveri.
Infine, nel 2024, l’IA generativa dovrebbe continuare a essere un argomento molto discusso, con altre tecnologie chiave che raggiungono una fase di maturità.
Verso il 2026: Prepararsi al Cambiamento
Mentre ci avviciniamo all’entrata in vigore dell’AI Act, le aziende sono chiamate a prepararsi ad aderire a standard più elevati di responsabilità e trasparenza. Questo non solo per conformarsi alle nuove leggi ma anche per costruire una fiducia pubblica essenziale per il futuro dell’intelligenza artificiale.
In conclusione, il 2023 ha segnato un punto di svolta nella regolamentazione dell’intelligenza artificiale. L’impegno dell’Unione Europea nell’assicurare che l’AI sia utilizzata in modo responsabile e etico pone un precedente internazionale e getta le basi per uno sviluppo tecnologico che sia veramente al servizio dell’umanità.
