Il 2023 segna un'era definitiva per l'intelligenza artificiale: l'intero mondo sta toccando con mano quello che anni di data science e machine learning applicato sono riuscite a produrre grazie ai dati.
Le funzionalità che oggi noi internauti siamo in grado di esperire grazie ad aziende come OpenAI, Google, X e Meta (e anche ai contributori dell'open source, beninteso) definiscono quello che noi oggi chiamiamo IA generativa.
Questo termine identifica le tecnologie che permettono alle macchine non solo di apprendere ma anche di creare.
L'IA generativa sta ridefinendo i confini del possibile: basta immaginare il programmatore che risparmia ore e ore di tempo grazie ad assistenti alla scrittura di codice come Copilot o il marketer che crea automazioni senza scrivere una riga di codice grazie agli assistenti GPT.
Questa tecnologia si basa su algoritmi sofisticati che, attraverso tecniche di apprendimento di deep learning, sono in grado di analizzare vasti dataset per poi generarne di nuovi, imitando stili, pattern e strutture.
Come già accennato, il concetto di Generative AI non è nuovo, ma è solo recentemente che abbiamo assistito a un salto qualitativo impressionante nelle sue capacità, grazie a progressi significativi nei modelli di rete neurale e nella disponibilità di enormi quantità di dati.
I primi passi del Generative AI sono stati mossi con progetti come DeepDream di Google e GANs (Generative Adversarial Networks) che hanno mostrato la capacità delle macchine di generare immagini sorprendenti. Tuttavia, è con l'arrivo di modelli come GPT-3 di OpenAI che il Generative AI ha veramente preso il volo. Questi modelli non solo generano testi coerenti e fluidi ma sono anche capaci di creare codice di programmazione, poesie, e persino dialoghi per videogiochi, superando le aspettative più ottimistiche.
Il 2023 si sta rivelando un anno cruciale per il Generative AI, con applicazioni che spaziano in settori diversi e con un impatto sempre più tangibile sul quotidiano. L'arte, la letteratura, la programmazione, il marketing e persino la medicina stanno sperimentando un cambiamento radicale grazie a questa tecnologia, aprendo scenari prima inimmaginabili.
L'entusiasmo attorno al Generative AI è palpabile, ma non mancano le sfide e le domande etiche. Questa introduzione ampliata getta le basi per esplorare non solo le capacità del Generative AI ma anche le sue implicazioni più ampie, un argomento che affronteremo nei dettagli nelle sezioni successive dell'articolo.
- Le capacità della IA generativa
- Come strumenti come GPT hanno rivoluzionato l'automazione digitale
- Come puoi muovere i primi passi nel campo della IA
- Le sfide e i limiti delle tecnologie odierne nello spazio IA
Se sei quindi un nuovo arrivato nel campo della IA, ti do il benvenuto! Questa introduzione ti servirà per capire cosa sta succedendo nello spazio dell'intelligenza artificiale e ti permetterà di muovere i primi passi per l'utilizzo consapevole di queste tecnologie.
Esempi di Applicazioni della IA Generativa
Partire con degli esempi pratici è sempre utile. In questa sezione dell'articolo ti parlerò di cosa è in grado di fare la IA generativa - capirai velocemente perché sta esplodendo così tanto.
Creazione di Contenuti Digitali
L'AI generativa sta rivoluzionando la creazione di contenuti digitali. Ad esempio, nel campo dell'arte digitale, sono nati nuovi stili e tecniche, con artisti che utilizzano algoritmi generativi per creare opere d'arte che sfidano le convenzioni tradizionali.
DALL-E di OpenAI è un esempio della IA / machine learning applicato proprio al campo artistico. Infatti, questa è una tecnologia in grado di creare immagini da un prompt testuale (un prompt è una richiesta dell'utente, come ad esempio "crea una immagine di una zebra che va in bici")
In letteratura, gli scrittori stanno sperimentando IA generativa per elaborare trame e dialoghi, dando vita a storie uniche e coinvolgenti. Nel campo musicale, compositori e produttori stanno utilizzando l'IA per creare nuove melodie e armonie, spingendo i confini della creatività musicale.
Sviluppo di Software e Automazione del Codice
Nello sviluppo software, l'IA generativa sta aprendo nuove frontiere. Piattaforme basate sull'intelligenza artificiale sono ora in grado di generare codice di programmazione, facilitando il lavoro degli sviluppatori e riducendo i tempi di sviluppo.
Questo si estende anche alla manutenzione del codice, dove l'IA può identificare e correggere errori, ottimizzando l'efficienza complessiva del processo di sviluppo.
Esempi di questa applicazione sono visibili con software come Copilot e Aider.
Applicazioni nel Settore Sanitario
Nel settore sanitario, il Generative AI sta avendo un impatto significativo. Ad esempio, sta aiutando i ricercatori a generare dati sintetici per studi clinici oppure creando protocolli di accettazione e trattamento per i pazienti partendo dalla loro cartella clinica, mantenendo la privacy dei pazienti
Inoltre, è utilizzato per sviluppare modelli predittivi per la diagnosi e il trattamento delle malattie, migliorando l'accuratezza e l'efficacia delle cure mediche.
Utilizzo nel Marketing e nella Pubblicità
Per alcuni dei motivi anche citati precedentemente, queste tecnologie generative stanno trasformando il marketing e la pubblicità.
Aziende di tutti i settori stanno sfruttando questa tecnologia per creare annunci pubblicitari personalizzati, utilizzando testi e immagini generati attraverso prompt linguistici che sono a loro volta generati da un modello linguistico che è a conoscenza dei dati del consumatore finale.
Questo si traduce in campagne pubblicitarie più efficaci, capaci di coinvolgere il pubblico in modo più diretto e significativo.
Progettazione e Architettura
Nel campo della progettazione e dell'architettura, il Generative AI offre nuove possibilità per la creazione di design innovativi.
Gli architetti stanno utilizzando questa tecnologia per generare automaticamente progetti di edifici, combinando estetica e funzionalità in modi prima inimmaginabili, aprendo la strada a nuove forme di espressione architettonica.
Intrattenimento e Media
Infine, nel settore dell'intrattenimento e dei media, il Generative AI sta trasformando il modo in cui vengono prodotti film, serie TV e videogiochi.
Dalla generazione di scenari virtuali alla creazione di dialoghi e trame, l'IA sta aprendo nuove strade nella produzione di contenuti, offrendo esperienze immersive e personalizzate ai consumatori.
Ora vedremo quali sono stati gli impatti dei sistemi generativi come GPT nelle aziende del mondo.
Impatto del'IA Generativa sulle Aziende e il Mercato del Lavoro
L'IA generativa sta portando con sé un'ondata di trasformazioni che impatta profondamente su come le aziende operano e le persone lavorano.
Questa tecnologia offre a imprese di tutti i settori la possibilità di innovare, migliorare l'efficienza operativa e personalizzare l'esperienza del cliente in modi prima inimmaginabili.
Oltre alle applicazioni discusse precedentemente (soprattutto quella legata al settore pubblicitario e media) l'IA generativa impatta parecchio l'efficienza operativa dell'azienda.
L'automatizzazione dei processi ripetitivi e l'analisi di grandi quantità di dati libera risorse umane che possono concentrarsi su compiti più strategici e creativi.
Le implicazioni di questa transizione si estendono ben oltre la semplice riduzione dei costi, introducendo nuove modalità di lavoro che enfatizzano l'innovazione e il valore aggiunto.
Parallelamente, il mercato del lavoro sta subendo mutamenti radicali anche loro parzialmente riconducibili alle innovazioni nel campo IA. Nuove competenze e ruoli professionali emergono, richiedendo una riqualificazione e una formazione continua dei lavoratori. Ad esempio LinkedIn ha di recente pubblicato il suo piano di innovazione, includendo una serie di strumenti basati su IA per aiutare il professionista ad orientarsi tra le migliaia di competenze a disposizione.
Questo scenario richiede un impegno concertato tra aziende, istituzioni educative e professionisti per garantire che le competenze necessarie siano sviluppate e che i lavoratori siano preparati a prosperare in questo nuovo ambiente lavorativo. La gestione di modelli di IA, l'analisi di dati e la supervisione etica dell'IA sono solo alcuni dei campi che stanno guadagnando rilevanza.
Aziende famose che usano l'IA Generativa
Questa lista è sicuramente breve, perché nascono ogni giorno centinaia di aziende che implementano tecnologia IA per vendere i loro servizi.
Se non conosci questi strumenti, ti consiglio altamente di dar loro una controllata!
Ecco alcuni player che dall'origine del movimento si sono fatte un nome usando l'IA generativa:
OpenAI
Impossibile non menzionare il gigante americano. OpenAI ha letteralmente cambiato il mondo da quando ha introdotto per la prima volta GPT-3, sebbene versioni precedenti fossero comunque usabili dal pubblico.
L'avvento della rivoluzione è arrivato con ChatGPT, un chatbot conversazionale che può rispondere a domande di follow-up, ammettere i propri errori, contestare premesse errate e rifiutare richieste inappropriate.
Oggi ChatGPT viene usato da milioni di utenti al giorno ed è basato su GPT-4, un modello migliore di GPT-3. Inoltre, è integrato con DALL-E 3 e altri plugin per fornire funzionalità come la creazione di immagini e creazione di assistenti personali.
NVIDIA
Conosciuta per le sue GPU (schede video, graphic processing unit), NVIDIA è all'avanguardia nel tema IA generativa applicata alla computer vision, in particolare per creare ambienti virtuali realistici e migliorare le grafiche dei videogiochi.
Famoso è il DLSS (deep learning super sampling) (deep learning super sampling) che è una tecnica di deep learning applicata ai videogiochi in grado di ridurre il consumo di risorse computazionali per renderizzare una scena mantenendo praticamente inalterata la qualità visiva.
Canva
Canva è una piattaforma di design grafico che sta utilizzando l'IA generativa per aiutare gli utenti a creare design personalizzati in modo efficiente. Da sempre punto di riferimento per designer e non, Canva afferma che ora i suoi utenti risparmiano quasi il 60% del loro tempo utilizzando gli strumenti di automazione integrati nella piattaforma.
Notion
Notion è uno strumento per l'organizzazione di pensieri, appunti e risorse. È un singolo applicativo in grado di aiutare l'utente ad organizzare il suo lavoro e il suo tempo.
Notion ha introdotto il suo Notion AI, un sistema di IA generativa che permette di compilare appunti, note e database in maniera automatica partendo da prompt umano in linguaggio naturale.
Justin WattDirector of Ops & Marketing, MetaLab
Adobe, Figma e FigJam
Adobe, la celebre azienda dietro i prodotti come Photoshop e Illustrator, ha acquisito Figma, lo strumento per eccellenza per la creazione di interfacce e mock up in fase di sviluppo prodotto.
Adobe utilizza Firefly, la sua IA generativa proprietaria per creare immagini attraverso linguaggio naturale.
Attraverso Adobe, Figma sta ora introducendo l'IA per creare wireframe e widget di interazione, sempre attraverso prompt testuale.
Leggi qui l'articolo 5 strumenti per avanzare nella carriera di data scientist
Muovere i Primi Passi nel Campo della IA
Facciamo subito una dovuta precisazione: usare l'IA è diverso dal comprendere l'IA.
Usarla è semplice: le interfacce di questi strumenti si stanno evolvendo velocemente proprio per abattere le barriere tecniche.
Ma se invece desideri imparare cosa c'è alle spalle dell'IA, e andare magari nel machine learning vero e proprio, allora devi andare oltre e addentrarti nei tecnicismi. Questo blog rappresenta per te solo uno degli step che possono esserti utili per addentrarti e orientarti in questo spazio.
Ti parlo come se fossi un mio studente: l'IA generativa sicuramente suscita interesse, ma non è questo il primo punto dove iniziare.
La formazione di base in data science e machine learning è il punto di partenza essenziale.
Questa conoscenza fondamentale può essere acquisita attraverso corsi online offerti da piattaforme educative riconosciute, che coprono i principi fondamentali dell'IA e del machine learning. Questa fase iniziale è cruciale per comprendere i concetti che stanno alla base delle tecnologie generative più avanzate.
Temi come l'algebra lineare, l'analisi matematica ed il calcolo di probabilità sono fondamentali per lavorare o contribuire nel settore.
Ho una risorse per te che puoi raggiungere ora per seguire un percorso formativo: una rassegna di tutti gli articoli di questo blog, divisi per livello di expertise. Copre le basi di Python e della data science e ti introduce ai concetti di base del machine learning fino a toccare alcuni più avanzati
Andrea D’Agostino
Poiché non tocco (per ora) tutti i temi rilevanti per la IA generativa, continuerò a darti il mio consiglio su come raggiungere il tuo obiettivo.
Una volta imparata le basi, il passo successivo è approfondire la conoscenza specifica. Risorse come articoli accademici, white paper, e tutorial su argomenti specifici come le reti generative avversarie (GANs) e i modelli di linguaggio avanzati offrono una visione più approfondita di questa specializzazione. È anche utile esplorare le ultime ricerche e sviluppi nel campo per rimanere aggiornati sulle tecnologie emergenti.
Ottenere esperienza pratica è fondamentale. Lavorare su progetti personali o contribuire a progetti open source può essere un ottimo modo per applicare le conoscenze acquisite. Questi progetti non solo rafforzano la comprensione teorica, ma sviluppano anche competenze pratiche cruciali (che sono quelle che cercano i datori di lavoro).
Partecipare attivamente a community e forum online è un altro passo importante. Queste piattaforme sono luoghi ideali per apprendere dalle esperienze di altri professionisti, scambiare idee, e trovare ispirazione. Le community online possono anche essere fonti preziose per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e per scoprire opportunità di networking e collaborazione. Alcuni luoghi dove puoi riunirti online con colleghi sono
- Kaggle
- Hugging Face
- Discord
- Gruppi Facebook / Telegram
Seguire i leader di pensiero nel settore e tenersi informati sulle attività delle aziende che guidano l'innovazione in IA generativa offre ulteriori spunti di apprendimento e ispirazione. Questi esperti e organizzazioni spesso condividono insights preziosi sulle loro ricerche, progetti, e visioni future del campo.
Alcuni esperti che ti consiglio sono
Sfide da Superare nella IA Generativa
Sono tutte rose e fiori? Ovviamente no.
Le sfide attualmente fronteggiate dai ricercatori nel campo sono affascinanti, così come le loro graduali soluzioni.
Una delle principali preoccupazioni è legata ai problemi etici e di bias. I modelli di IA generativa apprendono dai dati disponibili, che possono includere pregiudizi impliciti.
Questo può portare a risultati distorti o ingiusti, specialmente in contesti sensibili come la selezione del personale, il credito bancario o i sistemi giudiziari. L'industria e la comunità accademica stanno lavorando per sviluppare strategie per mitigare questi bias, ma la soluzione a questa sfida è complessa e richiede un approccio multidisciplinare.
Un'altra importante limitazione tecnica riguarda la qualità e la quantità dei dati necessari per l'addestramento dei modelli. I modelli di IA generativa richiedono enormi set di dati per apprendere in modo efficace. Questo non solo presenta sfide logistiche, ma solleva anche preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza dei dati, specialmente quando si tratta di informazioni sensibili come quelle mediche o personali.
Inoltre, c'è la questione dell'affidabilità e della verificabilità dei contenuti generati dall'IA. Nel contesto di notizie false e disinformazione, i contenuti generati dall'IA possono essere utilizzati in modo improprio per creare materiale ingannevole o manipolativo. Caldo è il tema dei deepfake, video o immagini sintetici che che ritraggono personaggi famosi e non.
Questo solleva la necessità di sviluppare meccanismi di verifica e autenticazione dei contenuti, un'area che è attualmente oggetto di intensa ricerca e sviluppo.
Un'ulteriore sfida è rappresentata dall'accessibilità e dall'equità nell'uso dell'IA in generale. Grandi aziende e istituzioni come OpenAI al momento possiedono la maggior parte dei modelli più performanti, creando quindi un monopolio closed-source.
Questa disparità nell'accesso potrebbe portare a una concentrazione di potere e controllo nelle mani di pochi attori dominanti.
Conclusione
Questo articolo ti ha dato una infarinatura di cosa sia l'IA generativa e del perché sta rivoluzionando il mondo.
Se ti ha intrigato e vuoi saperne di più, ti consiglio di seguire i link inseriti nell'articolo e di seguire sui social i mentori che ho linkato. La loro contribuzione non solo all'IA ma proprio al machine learning è stata enorme e alcuni di loro sono proprio degli educatori. Non c'è motivo per non seguirli se si è interessati.
Se ci sono domande o dubbi, contattami via il form di contatto presente nel blog oppure sui social.
A presto,
Andrea
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