Cos’è L’IA generativa?
L’Intelligenza Artificiale generativa, un ramo dell’IA dedicato alla creazione di contenuti, utilizza le reti neurali per creare contenuti a partire da richieste (prompt). Impara da grandi quantità di dati a produrre testo, immagini e altro, imitando la creatività umana. Le aziende la utilizzano per attività di marketing, supporto clienti e analisi, migliorando la produttività e i processi decisionali.
Cos’è L’IA generativa?
L’IA generativa è una branca dell’Intelligenza Artificiale che consente a privati e aziende di creare rapidamente nuovi contenuti su larga scala partendo da testi, immagini, musica, ecc. A differenza dell’IA tradizionale, progettata per riconoscere e classificare i dati, l’IA generativa genera attivamente nuovi contenuti in risposta a un prompt.
Al centro dell’IA generativa ci sono le reti neurali, in particolare i modelli generativi. Ad esempio, per creare testi, un modello di IA generativa elabora enormi volumi di testo per capire la grammatica, lo stile e il contesto. Queste informazioni vengono utilizzate per generare un nuovo testo coerente e pertinente.
Allo stesso modo, nella creazione di immagini, i modelli di IA analizzano i dati visivi, imparano a riconoscere colori, texture e forme e utilizzano queste informazioni per creare nuove immagini, spesso indistinguibili da quelle create da un essere umano.
Le aziende si affidano sempre più spesso all’IA generativa per svariati motivi. Un esempio è la creazione di contenuti, in cui l’IA può essere utilizzata per generare materiale di marketing, newsletter e blog, risparmiando così tempo e risorse. L’IA generativa può inoltre migliorare la customer experience fornendo un supporto clienti basato sull’IA e una maggiore personalizzazione. Ad esempio, può migliorare le raccomandazioni sui prodotti e generare contenuti personalizzati.
L’IA migliora l’analisi dei dati offrendo in modo proattivo soluzioni a problemi reali senza che i dipendenti debbano interrogare i dati. In questo modo si migliorano i processi decisionali, mentre gli ingegneri possono utilizzare l’IA generativa per la programmazione, soprattutto in linguaggi non familiari, aumentando la produttività.
In che modo l’IA generativa si inserisce nel panorama dell’IA?
L’IA generativa si colloca all’interno dello spettro più ampio dell’ Intelligenza Artificiale e si distingue per le sue capacità e i suoi obiettivi unici. Per comprendere il suo ruolo nel panorama dell’IA, è utile confrontare l’IA generativa ad altri tipi di IA.
L’IA è un settore ampio, costituito da diverse tecnologie che consentono alle macchine di imitare l’intelligenza umana. Le macchine vengono addestrate a comprendere il linguaggio naturale, riconoscere immagini e modelli, prendere decisioni e imparare dai dati. I sistemi di IA possono essere suddivisi in due categorie: IA analitica (o cognitiva) e IA generativa.
- IA analitica (cognitiva): l’IA analitica, che costituisce la maggior parte dei sistemi IA tradizionali, si concentra sulla comprensione e l’interpretazione dei dati, ad esempio l’analisi dei dati, il riconoscimento dei modelli e i processi decisionali basati sulle informazioni esistenti.
Ad esempio, un sistema di IA cognitiva può analizzare i dati finanziari per prevedere le tendenze di mercato o interpretare le immagini mediche per elaborare le diagnosi. Questi sistemi sono reattivi, cioè analizzano e rispondono ai dati che ricevono senza creare nuovi dati.
IA generativa: questo tipo di IA compie un ulteriore passo avanti. Anziché limitarsi ad analizzare e comprendere i dati, crea nuovi dati che non esistevano in precedenza. Questa capacità di generare nuovi contenuti (testo, immagini, musica e persino il codice) rende l’IA generativa unica.
L’IA generativa si basa sulla propria comprensione dei dati esistenti per produrre contenuti completamente nuovi, realistici e spesso innovativi. Questo aspetto creativo dell’IA generativa è ciò che la distingue dall’IA analitica.
L’IA analitica è progettata principalmente per la comprensione, l’interpretazione e i processi decisionali basati sui dati esistenti, mentre l’IA generativa viene utilizzata per creare nuovi dati e contenuti. L’IA analitica si occupa generalmente di dati strutturati, focalizzandosi sull’estrazione di informazioni e modelli.
L’IA generativa, invece, gestisce spesso dati non strutturati, utilizzandoli come base per costruire qualcosa di nuovo. Entrambi i tipi di IA utilizzano il Machine Learning e il Deep Learning, ma l’IA generativa spesso utilizza modelli più complessi (come le reti generative avversarie e i transformer) per imparare a creare nuovi output.
L’IA generativa è in prima linea nella creatività guidata dall’IA, superando i limiti di ciò che le macchine possono fare. Non si tratta solo di capire il mondo così com'è, ma anche di immaginare e creare come potrebbe essere. Se utilizzata in modo appropriato, l’IA generativa ha un grande potenziale creativo e innovativo.
Quali sono i diversi tipi di IA generativa?
Quando si pensa all’IA generativa, bisogna ricordare che non si limita a testo e immagini. L’IA generativa si estende a diversi ambiti, ognuno con caratteristiche e utilizzi distinti:
Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, Large Language Model)
Include modelli come GPT (generative pre-training transformer), il modello alla base del celebre ChatGPT. Gli LLM sono in grado di comprendere e generare testo che imita il linguaggio umano. Grazie all’utilizzo di numerosi dati testuali, sono in grado di eseguire diverse attività, come la scrittura, la traduzione e la codifica, che possono essere utilizzate per i chatbot, la creazione automatica di contenuti e i servizi di traduzione in diverse lingue.
Generatori di musica
Analizzando i pattern musicali e le composizioni, questi modelli creano nuovi brani musicali. Ad esempio, possono creare la musica di sottofondo per giochi e video, dare nuove idee ai compositori e creare musica specifica per l'umore a scopi terapeutici.
Generatori di immagini
Modelli come DALL-E, Midtravel e StyleGAN generano nuove immagini basate su un prompt e hanno rivoluzionato settori come l’arte, il graphic design e i videogiochi. Altre applicazioni sono la creazione di immagini realistiche o simili a quelle di artisti celebri, ma anche le texture ambientali, il design dei personaggi, e la visualizzazione scientifica.
Generatori vocali
Lavorando con il suono, i generatori vocali sono specializzati nella sintesi del linguaggio umano e nella comprensione dei modelli di linguaggio, dei toni e degli accenti. Ideale per creare assistenti virtuali, creare voci fuori campo in vari media, favorire l'apprendimento delle lingue e migliorare l'accessibilità dell'interfaccia vocale.
Generatori di video
Generatori di immagini in movimento, questi modelli di IA si occupano di generare o modificare contenuti video. Grazie all'utilizzo di dati provenienti da video, è possibile creare nuovi videoclip o modificare quelli esistenti. Questi generatori vengono utilizzati nei film e nell’animazione per creare scene realistiche, nelle pubblicità per generare contenuti coinvolgenti e negli ambienti di realtà virtuale.
Ogni tipo di IA generativa ha un caso d’uso specifico. A volte, è possibile utilizzare diversi tipi di IA generativa per uno scopo più ampio. Ad esempio, uno sceneggiatore può inserire la struttura di una scena in un LLM. Il generatore di testo la estende aggiungendo dialoghi e descrizioni dettagliate. Successivamente, un generatore di immagini potrebbe aggiungere effetti visivi allo storyboard, facilitando la visualizzazione delle scene.
IA generativa di punta: come funzionano i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)
L’IA generativa può produrre una serie di tipi di contenuti, ma per molte aziende il caso d’uso più interessante e rilevante è la creazione di testo (anche se il testo viene poi tradotto in audio o immagini).
Gli LLM come GPT di OpenAI, PaLM di Google e Claude di Anthropic rappresentano un approccio sofisticato nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale e generano nuovi contenuti. Il funzionamento di un LLM si basa su diversi componenti e processi.
Basati sul Deep Learning e sulle reti neurali
I moduli LLM sono costruiti su reti neurali artificiali, in particolare sui modelli transformer, progettati per gestire dati sequenziali come un testo. Questi modelli utilizzano livelli di unità di elaborazione per analizzare e generare il linguaggio.
Ottimizzazione per attività specifiche
Dopo la fase di pre-addestramento, i moduli LLM possono essere perfezionati su un dataset più piccolo e specifico. Questo passaggio consente di personalizzare il modello in base ad attività specifiche come rispondere a domande, tradurre e creare contenuti. Queste modifiche permettono di adattare i parametri del modello per eseguire meglio le operazioni in base alle specificità dei dati su cui è addestrato.
Pre-addestramento su ampi dataset
La fase di pre-addestramento è quella in cui il modello apprende i modelli linguistici. Gli LLM sono alimentati da grandi quantità di dati di testo (libri, articoli, siti Web, ecc.). Durante questa fase, imparano la struttura del linguaggio: grammatica, sintassi e contesto. Questo addestramento permette al modello di comprendere e prevedere i modelli linguistici.
Miglioramento iterativo
I sistemi LLM vengono spesso sottoposti a diverse iterazioni di addestramento e perfezionamento, che consentono loro di migliorare la comprensione e la generazione del linguaggio. I feedback e i nuovi dati possono essere utilizzati per migliorare costantemente le prestazioni.
Comprendere il contesto con i meccanismi di attenzione
Una caratteristica fondamentale degli LLM è il meccanismo di attenzione, che consente al modello di valutare l'importanza delle singole parole all’interno di una frase. Ad esempio, nella frase "Il gatto è seduto sul tappeto", il modello apprende che "gatto" è strettamente correlato a "seduto" e "tappeto". Questa comprensione del contesto e delle relazioni tra le parole è fondamentale per generare un testo coerente e contestualmente appropriato.
Le LLM sono inusuali sotto molti aspetti: apprendono da se stesse e, in teoria, sono in grado di sviluppare livelli umani di comprensione. Ciò significa anche che gli LLM hanno diverse applicazioni per le aziende di grandi e piccole dimensioni, e per i singoli individui.
Esempi di applicazioni dell’IA generativa
L’IA generativa è uno strumento molto promettente. Sicuramente ha catturato l’immaginazione del pubblico e le aziende vogliono sfruttarne tutto il potenziale, anche a livello di LLM. L’IA generativa è destinata a rivoluzionare la produttività su scala globale, e ha il potenziale di aggiungere decine di miliardi all’anno all’economia mondiale.
I principali settori beneficiari dell’IA generativa sono le operazioni con i clienti, il marketing, le vendite, il software engineering e la ricerca e lo sviluppo. L’IA può migliorare in modo significativo le operazioni aziendali: le interazioni con i clienti, la creazione di contenuti di marketing e la stesura del codice a partire da prompt in linguaggio naturale. Inoltre, è uno strumento promettente per la quotidianità dei singoli individui.
Ancora più importante è il fatto che l’IA generativa stia ridefinendo la natura del lavoro, automatizzando le attività che attualmente fanno perdere tempo ai dipendenti. I lavori basati sulla conoscenza e con stipendi più elevati sono più interessati degli altri da questo fenomeno.
Casi d’uso per i privati
Anche nella vita di tutti i giorni, l’IA generativa offre già un chiaro potenziale di aumentare la produttività umana. Consideriamo ad esempio il settore dell’istruzione. L’IA generativa può analizzare le interazioni tra studenti per creare contenuti di apprendimento personalizzati che si adattano alle esigenze e preferenze individuali, aiutando gli allievi a imparare più rapidamente.
È in grado di creare percorsi di apprendimento personalizzati per adattarsi alle competenze e agli interessi specifici di ogni studente, migliorando l'impegno e ottimizzando la conservazione delle conoscenze e l'acquisizione delle competenze.
L’IA generativa può automatizzare la valutazione e fornire feedback personalizzati agli studenti, facendo risparmiare tempo agli insegnanti e fornendo informazioni preziose sugli allievi. In questo modo gli studenti possono scoprire i propri punti di forza e le proprie debolezze, in modo da concentrarsi sugli argomenti da migliorare.
L’IA generativa può automatizzare le operazioni manuali e ripetitive, consentendo di dedicare più tempo ad attività più complesse e creative. Ad esempio, l’IA può svolgere il ruolo di assistente personale e pianificare riunioni, gestire email di routine, organizzare il calendario, revisionare e approvare le operazioni che richiedono una supervisione.
Casi d’uso per le piccole imprese
L’IA generativa può aiutare le piccole imprese a migliorare la produttività, semplificare le operazioni e migliorare l’esperienza cliente in diversi modi. Ecco alcuni esempi:
Analisi dei dati
L’IA generativa può aiutare le piccole imprese a organizzare i dati e fornire utili informazioni utilizzabili nel linguaggio naturale, mantenendo così le operazioni fluide e affidabili e aumentando la soddisfazione dei clienti.
Migliorare l'assistenza clienti
L’IA generativa è in grado di creare chatbot automatici personalizzati sui siti Web aziendali per fornire un servizio 24/7, qualificare e generare nuovi lead e rispondere alle FAQ. L’IA è in grado di fornire risposte istantanee alle richieste dei clienti ricevute tramite chat, telefonate ed e-mail, mantenendo un tocco umano e migliorando la soddisfazione dei clienti.
Automazione di marketing e vendite
Che si tratti di post di un blog, contenuti sui social media o altri materiali di marketing, l’IA generativa permette alle piccole imprese di risparmiare tempo e risorse. L’IA generativa può fungere da assistente virtuale per i rappresentanti commerciali. Ad esempio, può automatizzare attività come la scrittura di email, la pianificazione di riunioni e la preparazione di note per il prossimo incontro, consentendo ai team di vendita di concentrarsi sul concludere affari.
Utilizzando l’IA generativa, le piccole imprese possono ottimizzare le operazioni, migliorare l’esperienza cliente e ottenere un vantaggio competitivo sul mercato.
Casi d’uso per le grandi imprese
Per le grandi aziende, i casi d’uso dell’IA generativa sono più profondi, in parte perché dispongono del budget necessario a personalizzare notevolmente l’IA. Questo permette loro di rispondere meglio alle proprie esigenze, al punto che alcune aziende stanno costruendo i propri modelli da zero. Gli ambiti di utilizzo dell’IA generativa per le grandi aziende includono:
Flussi di comunicazioni di marketing
Dall’invio di email personalizzate su larga scala alla creazione di contenuti, l’IA generativa può essere integrata profondamente nei sistemi CRM per automatizzare il marketing. Questi strumenti di IA sono piattaforme di gestione dei progetti sempre più integrate per la comunicazione e l’automazione dei flussi di lavoro, con lo sviluppo costante di nuove soluzioni.
Intrattenimento
Le tecnologie di IA sono sempre più utilizzate per creare grafici all’interno di film e videogiochi, audio per musica e podcast e personaggi per la narrazione virtuale. L’IA può aiutare nella scrittura di sceneggiature e nella creazione di NPC interattivi, prevedendo ciò che sarà di tendenza nei contenuti cinematografici e mediatici.
Sviluppo software
L’IA generativa semplifica il processo di sviluppo software automatizzando le attività ripetitive, generando frammenti di codice e fornendo suggerimenti di codifica in tempo reale, in modo da aumentare la produttività e l’efficienza degli sviluppatori. In questo modo gli sviluppatori possono concentrarsi sugli aspetti più complessi e creativi dei loro progetti, accelerando la creazione di prototipi, i test e il lancio dei prodotti.
Gestione delle prestazioni e coaching
L’IA generativa aiuta il coaching dei dipendenti tramite l’analisi dei dati delle chiamate e del sentiment. In questo modo, i manager possono valutare le performance e migliorare le attività. L’IA supporta i processi di valutazione delle prestazioni e di feedback dei dipendenti, che determinano la produttività dei dipendenti stessi.
Business intelligence
L’IA generativa eccelle nel riassumere grandi volumi di dati, in particolare non strutturati e qualitativi, migliorando la business intelligence e la creazione di report. È uno strumento all’avanguardia, che permette di creare narrative per comprendere meglio i dataset.
IA nella ricerca medica
L’IA accelera la scoperta e la progettazione di farmaci, generando nuove molecole e prevedendo i risultati degli studi clinici. Altri casi d’uso sono la diagnostica medica e l’imaging. L’IA ha un enorme potenziale nella patologia: strumenti come ChatGPT riescono a superare gli esami di medicina e assistere nelle diagnosi.
Fabbricazione intelligente e manutenzione predittiva
L’IA contribuisce alla progettazione innovativa e alla manutenzione predittiva in produzione, generando elenchi di attività e suggerimenti di workflow. Viene usata nell’inverse design per creare nuovi materiali.
L’IA generativa prevede un’ampia gamma di casi d’uso, molti dei quali sono ancora in fase di sviluppo. Si potrebbe dire che siamo solo all’inizio: molti casi d’uso più profondi sono ancora da scoprire, con conseguente esplosione di produttività.
Quali sono i rischi dell’IA generativa?
Nelle fasi iniziali, quando aziende e privati hanno iniziato a esplorare l’IA generativa, sono emersi i limiti legati a questa tecnologia. Ad esempio, i moduli LLM non sono sempre in grado di identificare chiaramente la fonte dei contenuti, rendendo difficile per gli utenti valutare la credibilità e l'origine delle informazioni.
Valutare l’oggettività delle fonti può essere complesso, dato che l’IA generativa reimpacchetta spesso i contenuti senza offrire informazioni su eventuali pregiudizi intrinseci. Un'altra fonte di preoccupazione è la difficoltà di rilevare le inaccuratezze, poiché i contenuti generati dall'IA sembrano spesso realistici e convincenti, anche quando sono inesatti.
Capire come adattare questi sistemi a situazioni nuove o in evoluzione può essere un compito complesso.
Sfide legate all’IA generativa
L’utilizzo dell’IA comporta una serie di sfide uniche. Dalla gestione della complessità tecnica alla risoluzione delle problematiche etiche, le aziende devono esplorare un panorama complesso per sfruttare appieno il potenziale dell’IA generativa.
Esistono diversi problemi: ostacoli tecnici, integrazione con i sistemi legacy, privacy dei dati, problemi di copyright e impatto sulla forza lavoro. Comprendendo queste sfide, le aziende possono essere preparate a utilizzare l’IA generativa in modo efficace e responsabile, creando nuove opportunità di innovazione e crescita. Le sfide includono:
Accuratezza e allucinazioni
L’IA generativa ha dei limiti a livello di accuratezza, oltre ad essere soggetta a fenomeni di allucinazioni. I modelli LLM possono produrre occasionalmente output non corretti o inaffidabili a causa di distorsioni nei dati di addestramento, mancanza di ragionamento e dipendenza del modello da modelli statistici, che non sono sempre accurati.
Il problema è legato a un fenomeno in cui il modello genera testo incorretto, privo di senso o irreale: si tratta di quella che viene definita “allucinazione”. Verificare l’accuratezza è fondamentale, perché anche l’output di IA più affidabile può contenere errori.
Un modo per prevenire il rischio è rendere anonimi i dati esposti ai motori di IA generativa. Altre aziende scelgono di utilizzare le istanze private dei modelli di base, non i modelli pubblici forniti dalle grandi aziende tecnologiche. In alternativa, le aziende possono addestrare i propri modelli di IA in grado di tutelare la proprietà intellettuale e i dati privati.
Cybersicurezza
Un altro rischio significativo è rappresentato dall’impronta informatica della Gen AI, che può agevolare l’accesso ai dati sensibili. Rimane una notevole incertezza su come proteggere adeguatamente le aziende che utilizzano la Gen AI dagli attacchi informatici che ricorrono a una "prompt injection" per tentare di esporre i dati privati.
Attualmente, i rischi legati alla sicurezza informatica sono uno dei principali ostacoli all’adozione dell’IA generativa. Molti di questi rischi non sono ancora stati compresi del tutto e sono necessarie ulteriori ricerche.
Proprietà intellettuale
Uno dei principali rischi per le aziende è che la tecnologia esponga la proprietà intellettuale e i dati sensibili mentre utilizza il modello di IA. Ad esempio, esiste il rischio che un chatbot pubblico possa esporre contenuti sensibili durante l'uso.
Costi
In altri casi, i costi sono una barriera significativa all’adozione dell’IA generativa. I costi si dividono in due grandi categorie: formazione e implementazione, ma anche costi operativi, perché l’IA è un’applicazione ad alta intensità di calcolo.
Nei casi in cui le aziende utilizzano modelli open source, l’addestramento dei modelli richiede un investimento considerevole in termini di tempo, impegno e costi. Tuttavia, molti strumenti di IA sono gratuiti: ad esempio, i dipendenti delle piccole imprese possono usufruire delle funzionalità di Bard e ChatGPT senza pagare un centesimo.
Infine, molti casi d’uso richiedono un’attenta considerazione a livello di oggettività. I modelli spesso riflettono i pregiudizi dei dati su cui sono addestrati, il che può portare a risultati distorti o non oggettivi. Questo comporta rischi notevoli, in particolare quando questi modelli vengono utilizzati in aree sensibili come le risorse umane, il settore normativo e l'assistenza sanitaria. Ad esempio, un’azienda che valuta le richieste di credito dovrebbe prestare attenzione ai bias quando applica modelli di IA alle richieste di credito.
Buone prassi per l’utilizzo dell’IA generativa
Cosa possono fare i singoli individui e le aziende per trarre vantaggio dall’IA generativa, compensando al tempo stesso i potenziali rischi? I passaggi includono:
Accuratezza
Se possibile, addestra i modelli di IA con i tuoi dati per ottenere risultati affidabili e trovare il giusto equilibrio tra accuratezza, precisione e memorizzazione. È essenziale essere trasparenti riguardo all’incertezza delle risposte dell’IA, citando le fonti e spiegando il ragionamento dell’IA. Soprattutto, deve sempre essere presente un essere umano nella catena per verificare l'output.
Sicurezza
Adotta un approccio "safety-first" per mitigare il bias, la tossicità e gli output dannosi tramite valutazioni e la protezione delle informazioni personali. Anche le valutazioni di sicurezza sono importanti per identificare e mitigare le vulnerabilità.
Onestà
È fondamentale preoccuparsi della provenienza dei dati e del consenso al loro utilizzo. È preferibile utilizzare dati open source e forniti dall’utente. Inoltre, i contenuti generati dall’IA devono essere identificati in modo trasparente, ad esempio tramite watermark.
Potenziamento
L’IA dovrebbe assistere, non sostituire, i processi decisionali umani, soprattutto in settori come la finanza e l’assistenza sanitaria che richiedono grande fiducia. Infine, è importante garantire l’accessibilità e il trattamento rispettoso dei creatori di contenuti e di chi classifica i dati.
Un ultimo punto su cui riflettere è la sostenibilità, dato l’impatto ambientale significativo dell’IA generativa. Attualmente si sta lavorando per ridurre le dimensioni e il consumo energetico al fine di ridurre la loro impronta di carbonio, ma sia i privati che le aziende dovrebbero essere consapevoli del fatto che l’utilizzo dell’IA generativa contribuisce alle emissioni di CO2.
OVHcloud e l’IA generativa
Cloud Computing
OVHcloud offre una gamma completa di servizi e prodotti di Cloud computing, tra cui il Public Cloud per i casi d’uso quotidiani dell’IA e per l’addestramento dell’IA. Inoltre, proponiamo soluzioni specializzate di hosting Web, domini, analisi dei dati e sicurezza di rete.
Ad esempio, è possibile utilizzare AI Deploy per integrare le immagini Docker in semplicità. Puoi gestire le applicazioni di produzione tramite le richieste API per i modelli e l'interfaccia Web, lasciando a OVHcloud il compito di gestire le complesse questioni infrastrutturali e di sicurezza ambientale. AI Notebook di OVHcloud è un prodotto di semplice utilizzo dedicato ai data scientist, che consente di esplorare dati e testare modelli.
Cloud GPU
In collaborazione con NVIDIA, OVHcloud offre anche una piattaforma di accelerazione Cloud GPU avanzata progettata per il Deep Learning e il calcolo ad alte prestazioni. Questa piattaforma dispone di una gamma di schede grafiche NVIDIA, che includono le GPU H100/A100/L40S/L4/V100S, che potenziano la soluzione serverless di IA di OVHcloud con funzionalità eccellenti.
Infatti, la nostra piattaforma di accelerazione GPU è disponibile in diversi contesti: come istanza Cloud, in un cluster gestito da Kubernetes, in una configurazione serverless (AI Solutions) o come Bare Metal.
IA e Machine Learning
In tutte le soluzioni di IA, OVHcloud dimostra il proprio impegno per la protezione dei dati e la conformità con standard come il GDPR e offre supporto a vari settori.