Le intelligenze artificiali generative possono essere veramente utili?

1) Le intelligenze artificiali generative: una rivoluzione creativa?

Le intelligenze artificiali generative sono algoritmi in grado di creare nuovi contenuti, come audio, codice, immagini, testi, simulazioni e video, a partire da dati non etichettati. Si tratta di una forma di apprendimento automatico non supervisionato, che non richiede l'input e l'output umani per allenarsi. Questa tecnologia ha il potenziale di trasformare il modo di lavorare e di creare in diversi ambiti, dalla medicina al design, dalla scienza all'arte.

Ma le intelligenze artificiali generative sono davvero utili? Quali sono i vantaggi e i rischi di questa innovazione? E quali sono alcuni esempi concreti di applicazione?

2) I vantaggi delle intelligenze artificiali generative

Uno dei principali vantaggi delle intelligenze artificiali generative è la loro capacità di produrre contenuti originali e diversificati, che non siano influenzati dai pregiudizi o dalle limitazioni tipiche del pensiero umano. Questo può favorire la scoperta di nuove soluzioni, la generazione di nuove idee e la creazione di nuove forme espressive.

Un altro vantaggio è la velocità e l'efficienza con cui le intelligenze artificiali generative possono operare. A differenza degli esseri umani, che hanno bisogno di tempo e risorse per apprendere e creare, gli algoritmi possono elaborare grandi quantità di dati in poco tempo e con costi ridotti. Questo può accelerare i processi di ricerca e sviluppo, ottimizzare le prestazioni e migliorare la qualità dei prodotti e dei servizi.

Infine, un ulteriore vantaggio è la personalizzazione e l'adattabilità delle intelligenze artificiali generative. Gli algoritmi possono essere configurati in base alle esigenze e alle preferenze degli utenti, offrendo loro contenuti su misura e interattivi. Questo può aumentare il coinvolgimento, la soddisfazione e la fedeltà dei clienti.

3) I rischi delle intelligenze artificiali generative

Tuttavia, le intelligenze artificiali generative non sono prive di rischi. Uno dei principali è quello etico e sociale, legato alla possibilità di creare contenuti falsi o manipolati, che possano ingannare o danneggiare le persone. Si pensi ai deepfake, ovvero ai video o alle immagini alterate con l'intento di sostituire il volto o la voce di una persona con quella di un'altra. Questa pratica può avere conseguenze negative sulla privacy, sulla reputazione e sulla sicurezza delle persone coinvolte.

Un altro rischio è quello legale e normativo, relativo alla definizione della proprietà intellettuale e della responsabilità dei contenuti generati dalle intelligenze artificiali. Chi è il vero autore di un'opera creata da un algoritmo? Chi ha il diritto di utilizzarla o modificarla? Chi è responsabile in caso di errori o danni causati da un contenuto generato da un'intelligenza artificiale? Queste sono alcune delle domande che richiedono una regolamentazione chiara e adeguata.

Infine, un terzo rischio è quello tecnico e qualitativo, riguardante la validità e l'affidabilità dei contenuti prodotti dalle intelligenze artificiali generative. Gli algoritmi possono commettere errori o incongruenze, che possono compromettere la veridicità o la coerenza dei contenuti. Inoltre, gli algoritmi possono perdere il controllo o l'interpretazione dei dati che utilizzano, generando contenuti incomprensibili o irrilevanti.

Ecco alcuni esempi virtuosi o critici.

Esempi virtuosi

L'intelligenza artificiale generativa può avere molte applicazioni positive in diversi ambiti, come la scienza, l'arte, il design e il business. Vediamone alcuni.

- Nella scienza, l'intelligenza artificiale generativa può aiutare a scoprire nuove molecole, farmaci o materiali, simulando milioni di combinazioni possibili e selezionando le più promettenti. Ad esempio, una startup chiamata Insilico Medicine ha usato una rete generativa avversaria (GAN) per creare nuovi candidati per il trattamento dell'artrite reumatoide in soli 46 giorni.

- Nell'arte, l'intelligenza artificiale generativa può stimolare la creatività umana, offrendo nuove modalità espressive e collaborando con gli artisti. Ad esempio, il progetto AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) ha creato una piattaforma che permette di comporre musica originale usando algoritmi basati su GPT-3.

- Nel design, l'intelligenza artificiale generativa può facilitare il processo di ideazione e prototipazione, generando soluzioni innovative e personalizzate. Ad esempio, la società Autodesk ha sviluppato un software chiamato Dreamcatcher che permette di progettare oggetti complessi come ponti o aerei usando algoritmi evolutivi.

- Nel business, l'intelligenza artificiale generativa può migliorare l'efficienza e la qualità dei servizi offerti ai clienti, creando contenuti personalizzati e interattivi. Ad esempio, il servizio web Polly di Amazon permette di convertire un testo in audio parlato, creando una voce personalizzata per il proprio marchio.

Esempi critici

L'intelligenza artificiale generativa può anche avere delle applicazioni negative o pericolose, che richiedono una regolamentazione e una vigilanza adeguata. Vediamone alcuni.

- I deepfake sono falsi audiovisivi creati con l'intelligenza artificiale generativa, che sostituiscono il volto o la voce di una persona con quella di un'altra. Questi falsi possono essere usati per scopi illeciti o dannosi, come la diffamazione, il ricatto, la manipolazione o la propaganda. Ad esempio, recentemente è stato scoperto che alcuni hacker hanno usato ChatGPT basato su GPT-3 per distribuire malware attraverso messaggi ingannevoli.

- Le fake news sono notizie false o distorte create con l'intelligenza artificiale generativa, che hanno lo scopo di influenzare l'opinione pubblica o di trarre profitto. Queste notizie possono essere difficili da riconoscere e contrastare, soprattutto se si diffondono rapidamente sui social media. Ad esempio, nel 2022 è stato rivelato che un sito web chiamato The South China Morning Post era in realtà una copertura per un'operazione di disinformazione condotta da una rete di bot basati su GPT-3.