Cos'è l'IA generativa e come puoi usarla nel 2023

Il regno della tecnologia dell'intelligenza artificiale (AI) si sta espandendo a un ritmo senza precedenti. Quella che una volta era considerata roba da fantascienza sta diventando parte integrante della nostra vita quotidiana. Dagli assistenti vocali e gli algoritmi di raccomandazione alla sicurezza informatica e alla diagnostica sanitaria avanzata, l'IA generativa sta rimodellando il mondo come lo conosciamo.

Un modo per cogliere questa rapida progressione è l'enorme volume di ricerca prodotto sul campo.

"Stiamo vedendo 500.000 nuovi documenti di ricerca sull'IA all'anno."
Joelle Pineau, vicepresidente della ricerca AI presso Meta

Questa mentalità all-in per la tecnologia mostra l'intenso interesse e gli investimenti nell'intelligenza artificiale nel mondo accademico, nell'industria privata e nel governo. Ma tu? Come puoi utilizzare la Gen AI per la tua attività, i tuoi hobby e la tua vita personale? Abbiamo raccolto tutti i nostri migliori articoli su diverse categorie di prodotti di IA generativa che ti consentiranno di vedere facilmente come l'IA può avere un impatto diretto sulla tua quotidianità.

Ma prima, cos'è l'IA generativa ?

Cos'è l'IA generativa?

L'IA generativa è una branca dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di contenuti unici basati su dati di addestramento e reti neurali. Questo può variare dalla creazione di contenuti di testo a immagini, musica e persino video.

Per comprendere l'IA generativa, è utile prima capire cos'è l'IA. L'Intelligenza Artificiale, o AI, è un termine ampio che si riferisce a macchine o software che imitano l'intelligenza umana. Si tratta di creare sistemi in grado di comprendere, apprendere e applicare la conoscenza, gestire nuove situazioni e svolgere compiti che normalmente richiederebbero l'intelligenza umana. L'intelligenza artificiale non è alla pari con l'intelligenza umana, ma è fenomenale in quello che può fare.

L'IA generativa porta l'intelligenza artificiale un ulteriore passo avanti. Non imita solo l'intelligenza umana; crea come una potenza umana. Questo accade utilizzando modelli di machine learning. Queste sono come regole che migliorano nel tempo attraverso la pratica e l'allenamento. Più dati e formazione questi modelli vedono, meglio ottengono contenuti pertinenti e di alta qualità.

Sviluppo dell'IA generativa

L'IA generativa si è sviluppata lentamente, basandosi sui precedenti progressi dell'IA. È iniziato con l'apprendimento automatico. Questo tipo di intelligenza artificiale consente ai sistemi di apprendere e migliorare dall'esperienza senza una programmazione specifica.

Con l'evolversi delle tecniche di apprendimento automatico, abbiamo assistito allo sviluppo delle reti neurali, che sono sistemi informatici vagamente ispirati al cervello umano. Queste reti possono apprendere da enormi quantità di dati, rendendole strumenti incredibilmente potenti per attività come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e la generazione di contenuti.

Immagine di Pro_Vector / shutterstock.com

L'intelligenza artificiale generativa ha fatto passi da gigante con l'avvento delle reti generative avversarie, o GAN. Un GAN è composto da due parti concorrenti: un generatore e un discriminatore . Queste due parti lavorano insieme per creare "dati sintetici" molto realistici.

Il compito del generatore è creare nuovi output. Il compito del discriminatore è confrontare l'output con i dati addestrati e tentare di fallirlo. Quando il discriminatore non approva, il generatore ha il compito di riprovare. Entrambe le parti lo mantengono fino a quando non ci sarà un output approvato. Questo processo aiuta il generatore ad apprendere e perfezionare se stesso. Nel tempo, migliora la creazione di dati che assomigliano molto ai dati di addestramento.

Con tutto questo che funzionasotto il cofano, l'intelligenza artificiale è stata in grado di insinuarsi in diversi tipi di casi d'uso per la persona media. Non è necessario essere esperti nella programmazione di GAN per sfruttare appieno la tecnologia.

Applicazioni dell'IA generativa

L'IA generativa ha inondato molti strumenti digitali, fornendo soluzioni pratiche per le attività quotidiane.

“Tra 12 mesi, chiamalo l'anno prossimo questa volta (metà 2024), penso davvero che ogni azienda, ogni team di marketing, ogni team di vendita, questa IA generativa e predittiva sarà una parte fondamentale di ogni strumento che usano. Non riesco proprio a vedere la tecnologia nel prossimo anno che non incorpori questa capacità.
Joyce Kim Chief Marketing Officer, membro del consiglio di amministrazione di Twilio

Se Joyce ha ragione, utilizzerai questi strumenti nella tua vita professionale prima che tu te ne accorga (se non l'hai già fatto).

Esploriamo alcuni dei domini chiave in cui l'IA generativa sta avendo un impatto significativo.

Elaborazione e scrittura del linguaggio

L'IA generativa sta rivoluzionando il campo dell'elaborazione e della scrittura del linguaggio. Strumenti AI come ChatGPT (basato sul modello GPT-3) e Copy.ai stanno diventando indispensabili per creare contenuti, semplificare le attività, redigere email, scrivere articoli e rispondere a domande. Questi strumenti migliorano notevolmente la produttività e stimolano la creatività.

Durante la nostra ricerca sullo stato della scrittura AI e dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), abbiamo trovato alcuni dei migliori strumenti che sfruttano questi modelli AI basati su testo. Questi includono:

• Strumenti e software di scrittura AI
• Strumenti di riscrittura e parafrasi AI
• Chatbot AI per il servizio clienti e altro ancora
• Rilevatori di contenuto e plagio AI
• Assistenti di codifica AI
• Costruttori di siti web AI
• Strumenti SEO AI
• Strumenti di marketing AI

Come puoi vedere chiaramente, l'elaborazione del linguaggio naturale (NPL) e i modelli di intelligenza artificiale basati sul linguaggio stanno registrando alcune delle adozioni più rapide da parte delle aziende. I loro casi d'uso coprono molti tipi diversi di attività e strumenti. Ma il linguaggio è tutt'altro che l'unica cosa di cui è capace l'IA generativa.

Arte visiva e valorizzazione

L'IA generativa sta rimodellando il panorama della creatività visiva e del miglioramento. Con modelli di base come Stable Diffusion, i prodotti possono generare immagini e opere d'arte uniche utilizzando prompt testuali. L'intelligenza artificiale sta ora creando opere d'arte straordinarie, creando video realistici e aiutando con il fotoritocco. Strumenti come Midjourney e Photoshop stanno aprendo la strada a questo tipo di intelligenza artificiale. Abbiamo scritto molto sui migliori strumenti di intelligenza artificiale per la creazione di elementi visivi. Questi includono:

• Strumenti di progettazione AI
• Generatori artistici AI
• Generatori di video AI
• Miglioratori di foto AI
• Upscaler di immagini AI

Generazione audio ed elaborazione vocale

L'IA generativa sta trasformando anche il panorama uditivo. Può generare musica in uno stile specifico. Oppure puoi usarlo come strumento di sintesi vocale per convertire il testo scritto in parole pronunciate. Ciò rende i contenuti più accessibili per gli utenti ipovedenti. D'altra parte, gli strumenti di sintesi vocale possono trascrivere file audio, rendendoli ricercabili e più facili da analizzare. Alcuni dei migliori strumenti AI incentrati sull'audio includono:

• Strumenti di generazione vocale AI
• Creatori di musica AI
• Strumenti di sintesi vocale AI

Come utilizzare l'IA generativa in modo responsabile

L'intelligenza artificiale generativa, con la sua capacità di produrre contenuti di tipo umano, offre una moltitudine di opportunità. Tuttavia, il potere di questa tecnologia introduce anche una serie di considerazioni etiche e un potenziale uso improprio. È fondamentale affrontare queste sfide in modo responsabile per sfruttare tutto il potenziale dell'IA generativa riducendo al minimo i danni. Sia che tu stia utilizzando strumenti di intelligenza artificiale a livello di consumatore, sviluppando un modello di intelligenza artificiale più ampio o creandone uno tuo, ognuno di noi ha il proprio ruolo nell'uso responsabile dell'IA.

A parte le previsioni al cielo su ciò che l'IA potrebbe causare, il suo utilizzo comporta rischi tangibili ma sfuggenti.

Rischi intrinseci e critiche dell'utilizzo dell'IA generativa

Come con qualsiasi tecnologia potente, l'IA generativa presenta una serie di sfide e potenziali insidie. Una delle preoccupazioni principali è che i modelli di IA generativa non verifichino intrinsecamente le informazioni che generano. Possono produrre contenuti basati su dati imprecisi o fuorvianti, portando alla diffusione di informazioni false. Peggio ancora è che quando commettono un errore, non è ovvio o sempre facile capire che l'hanno fatto.

Ciò è particolarmente preoccupante in settori come il giornalismo o il mondo accademico, dove l'accuratezza delle informazioni è fondamentale. Anche nella scrittura casuale, l'IA "allucina" o inventa fatti (specialmente quando ha difficoltà a finire la sua produzione).

Un altro potenziale rischio risiede nel regno dell'autenticità dei contenuti. Man mano che i contenuti generati dall'intelligenza artificiale diventano più diffusi, vengono sviluppati strumenti di rilevamento dell'intelligenza artificiale per rilevare e contrassegnare tali contenuti. Gli editori o gli individui che utilizzano l'IA all'ingrosso possono subire un grave danno reputazionale, soprattutto se il contenuto generato dall'IA non è chiaramente etichettato come tale.

Cosa dicono gli esperti sui rischi di Gen AI

Non c'è dubbio che i dati di formazione LLM includano materiale protetto da copyright, contenuto che è stato aggiunto contro i TOS del sito Web e informazioni dannose e potenzialmente diffamatorie.

Immagine di designium / shutterstock.com

Resta da vedere quali conseguenze legali esistano per l'utilizzo dell'IA. Sia che tu stia sviluppando un modello o utilizzandone uno come servizio nella tua attività.

"Esistono seri problemi legali relativi all'utilizzo di dati di formazione che coinvolgono materiali con copyright, violazione dei TOS, problemi di danno alla reputazione."
Regina Sam Penti, partner di Ropes e Gray

Il pregiudizio (di ogni tipo) fa parte dei dati di addestramento dell'IA generativa. Raccogliere, pulire e tenere il passo con i dati sono i lavori più importanti per i sistemi di intelligenza artificiale generativa in futuro.

"Il pregiudizio sarà un problema continuo perché i dati sono stati addestrati su dati generati dall'uomo... i guardrail dovranno continuare a essere perfezionati"
Eric Boyd, CVP della piattaforma AI di Microsoft

Anche come consumatore, è importante conoscere i rischi che esistono, anche nei prodotti che utilizziamo. Ciò non significa che non dovresti usare questi strumenti, significa solo che dovresti stare attento alle informazioni che fornisci a questi strumenti e a ciò che alla fine ti aspetti da loro.

Dove andiamo da qui?

Mentre ci troviamo sull'orlo di una nuova era nell'innovazione digitale, il potenziale dell'IA generativa sta solo iniziando a realizzarsi. Non si tratta solo della tecnologia stessa. Riguarda anche il modo in cui le persone e le aziende possono usarlo per cambiare il loro lavoro quotidiano e il lavoro creativo.

Immagina di utilizzare i chatbot AI per gestire le richieste del servizio clienti, fornendo risposte e supporto immediati. O utilizzando l'intelligenza artificiale per trascrivere l'audio, rendendo i contenuti più accessibili a un pubblico più ampio. L'intelligenza artificiale generativa può persino aiutare nella scrittura, dalla stesura di risposte e-mail e curriculum alla creazione di testi di marketing avvincenti. E ancora e ancora.

Per approfondire l'argomento, dai un'occhiata al nostro post completo sui migliori strumenti di intelligenza artificiale disponibili oggi. Fornisce una panoramica dettagliata dei migliori strumenti di intelligenza artificiale in varie categorie, aiutandoti a scegliere lo strumento giusto per le tue esigenze.

L'IA generativa non è solo un progresso tecnologico; è uno strumento per la creatività, l'efficienza e l'innovazione. Mentre esploriamo il suo potenziale, una cosa è chiara: l'IA generativa non sta solo plasmando il nostro futuro; è qui e ora.

Domande frequenti sull'IA generativa

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