Intelligenza artificiale generativa, come funziona e su cosa si basa

Rispetto all’AI tradizionale, il progresso dei nuovi sistemi ha permesso a questi ultimi di apprendere e fare proprio il meccanismo alla base della creazione di contenuti ex novo: immagini, testi, musica, video e così via. Alla base ci sono modelli statistici, algoritmi di apprendimento automatico e altre tecniche. Tra i riscontri più emblematici di questa nuova tecnologia vi sono le reti neurali generative, le cosiddette GAN, che consentono la creazione di immagini partendo da input casuali o da esempi concreti, e i sistemi di generazione di testo. L’intelligenza artificiale generativa, insomma, ha dimostrato la sua capacità di creare riproduzioni realistiche di volti e corpi umani, paesaggi, oggetti e altro ancora. 

Come funziona l’intelligenza artificiale generativa 

L’AI generativa si avvale di algoritmi e modelli di machine learning: il processo ha inizio proprio con l’addestramento di un modello, attraverso una serie di input. Nell’ambito della generazione di immagini, ad esempio, il modello può ricevere in pasto un’ampia gamma di foto reali, che lo mettono nelle condizioni di apprendere le caratteristiche e le distribuzioni dei dati. Una volta conclusa la fase di addestramento, il modello avrà compreso come generare nuovi dati o contenuti sulla base di un input esterno. Chi inserisce tale input avrà la facoltà di “valutare” e, se necessario, migliorare il processo di generazione dei dati attraverso un feedback: qualora l’immagine generata non soddisfi determinati criteri di qualità o accuratezza, questa potrà essere perfezionata finché non si otterrà un prodotto finito che sia considerato apprezzabile. Avvalendoci sempre dell’esempio della generazione di immagini, il contenuto potrà essere utilizzato per diversi scopi: artistici, di prototipazione o addirittura per l’addestramento di altri modelli di intelligenza artificiale. Simili sviluppi aprono un ampio ventaglio di possibilità nelle applicazioni creative, artistiche, scientifiche e commerciali. 

AI generativa: vantaggi e opportunità 

Come accennato, l’intelligenza artificiale generativa offre una vasta gamma di opportunità e benefici in vari settori, dall’arte alla scienza fino all’industria. Il suo contributo nella creazione di nuovi contenuti, idee ed esperienze può rivelarsi particolarmente utile per artisti, designer e creativi che cercano nuove forme di espressione e innovazione in ambiti come l’arte visiva, la musica, la letteratura e così via. La generazione di nuovi dati o contenuti, infatti, può dare impulso all’esplorazione di nuove idee, concetti e possibilità, portando potenzialmente a nuove scoperte in campi come quello scientifico, tecnologico e artistico. Produrre prototipi e modelli di prodotti, ad esempio in ambito architettonico, accelera il processo di progettazione e riduce i costi di sviluppo. Le aziende possono approfittare dell’AI generativa per tramutare i dati su utenti e clienti in proprio possesso in un vantaggio competitivo concreto. Attraverso l’analisi di queste informazioni, infatti, diventa possibile creare contenuti personalizzati e raccomandazioni per gli utenti in base a gusti, preferenze, comportamenti passati. Questo non fa che migliorare l’esperienza complessiva, andando ad aumentare l’efficacia delle piattaforme di contenuti, dai servizi di streaming ai motori di ricerca, fino ai social media stessi. 

Contenuti generati con l’intelligenza artificiale: esempi concreti 

Un esempio concreto e attuale di applicazione dell’intelligenza artificiale generativa riguarda l’emergere di influencer creati interamente attraverso l’AI. Questo fenomeno coinvolge l’uso di modelli generativi per creare personaggi virtuali o avatar che agiscano come veri e propri influencer sui social media. Tale scenario è simbolico nel rappresentare come la tecnologia generativa possa essere applicata nel mondo del marketing e dell’intrattenimento, creando nuove opportunità e sfide nel panorama dei social media. Con la sua capacità di creare testi originali, l’AI generativa agevola la produzione di articoli giornalistici, storie, poesie o persino codice informatico tramite modelli linguistici generativi. Un riscontro tangibile è legato a ChatGPT, il noto chatbot sviluppato da OpenAI e specializzato nella conversazione con utenti umani, che possono fornirgli diversi input per ottenere ciò di cui hanno bisogno. Purtroppo, anche il proliferare dei cosiddetti “deepfakes”, ovvero sequenze video sintetiche, rappresenta un esempio significativo di come l’AI generativa possa essere utilizzata per creare contenuti falsi o manipolati, con implicazioni negative per la società e la tecnologia.