L’intelligenza artificiale (AI) è la capacità di una macchina, come un computer, di simulare o duplicare dei compiti cognitivi umani. Una macchina dotata di intelligenza artificiale può eseguire calcoli, analizzare dati per creare previsioni, identificare vari tipi di segni e simboli, conversare con gli esseri umani e aiutare a eseguire attività senza input manuale.
Ad esempio, un’automobile tradizionale risponde solo agli input del suo conducente umano: accelera quando il conducente preme l’acceleratore, e si ferma a un segnale di stop solo quando il conducente vede il segnale rosso del semaforo e preme il pedale del freno. Un’automobile dotata di intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di identificare da sola i segnali di stop e i semafori e di fermarsi o accelerare senza input da parte del conducente.
L’intelligenza artificiale affonda le sue radici negli albori dei computer e il matematico Alan Turing è stato uno dei primi a descrivere come potrebbe funzionare una macchina artificialmente intelligente. Tutti i computer costruiti da allora sono ad un certo livello artificialmente intelligenti, poiché sono in grado di eseguire calcoli che in precedenza potevano essere eseguiti solo dagli esseri umani. Tuttavia, negli ultimi decenni le capacità, la velocità e la capacità di archiviazione dei computer si sono espanse rapidamente. Oggi il termine “AI” si riferisce ai compiti cognitivi più avanzati che i computer possono svolgere.
Come funziona l’intelligenza artificiale?
La maggior parte dell’intelligenza artificiale si basa sull’analisi di grandi set di dati che contengono un numero talmente grande di informazioni che un essere umano non riuscirebbe ad analizzarle da solo in un tempo ragionevole. Un modello di intelligenza artificiale viene creato per identificare modelli in tali set di dati e quindi utilizzare tali modelli per prevedere modelli futuri o aggiuntivi. A tale scopo, i modelli di intelligenza artificiale utilizzano analisi probabilistiche e statistiche. Alcuni modelli di intelligenza artificiale sono abbastanza bravi da imitare i comportamenti umani.
In teoria, un giorno l’intelligenza artificiale potrebbe andare oltre ed essere in grado di “pensare” pensieri originali. Determinare quando verrà raggiunto quel punto è, per certi aspetti, una questione filosofica più che tecnica.
Cos’è il Machine Learning?
Il Machine Learning o apprendimento automatico è un ramo dell’intelligenza artificiale e si riferisce alla pratica di alimentare un programma con dati strutturati o etichettati per “addestrare” il programma come identificare tali dati senza l’intervento umano.
Ad esempio, un modello di Machine Learning, per trovare bottiglie di ketchup nelle foto di frigoriferi aperti, dovrebbe essere opportunamente “istruito”. Gli vengono quindi forniti milioni di immagini di bottiglie di ketchup in vari frigoriferi e gli viene detto che ognuna rappresenta una bottiglia di ketchup. Alla fine, è in grado di identificare automaticamente le bottiglie di ketchup anche in foto mai viste prima.
Un programma di apprendimento automatico “impara” in modo leggermente diverso a seconda di come è impostato l’algoritmo.
Fondamentale è anche la disponibilità di grandi set di dati. Infatti, un programma di apprendimento automatico che mostra solo tre o quattro foto di ketchup quasi sicuramente non riuscirà a identificare accuratamente le bottiglie di ketchup in modo coerente. Quindi più dati ottiene il modello, più accurato sarà la sua previsione.
Oggi un’ampia gamma di soluzioni software e tecnologiche utilizza l’apprendimento automatico. Dalle soluzioni di sicurezza che utilizzano l’apprendimento automatico per rilevare frodi e identificare i bot, alle piattaforme di social media che utilizzano l’apprendimento automatico per consigliare contenuti o account da seguire, l’apprendimento automatico si è rivelato uno strumento di sviluppo estremamente utile.
Cos’è il Deep Learning?
Proprio come il machine learning è un tipo di intelligenza artificiale, il deep learning è un tipo di machine learning. I modelli di deep learning sono in grado di utilizzare l’analisi probabilistica per identificare le differenze nei dati grezzi. Un modello di deep learning potrebbe potenzialmente imparare cos’è una bottiglia di ketchup e come distinguerla da altri condimenti solo dalle foto dei frigoriferi aperti, senza che gli venga detto cos’è una bottiglia di ketchup.
Come altri tipi di machine learning, il deep learning richiede l’accesso a grandi set di dati. Anche un modello avanzato di deep learning dovrebbe probabilmente analizzare milioni di foto di frigoriferi aperti per poter identificare il ketchup.
Cos’è l’IA generativa?
L’intelligenza artificiale generativa è un tipo di modello di intelligenza artificiale in grado di creare contenuti, inclusi testo, immagini, audio e video. Un modello di intelligenza artificiale generativa potrebbe, ad esempio, ricevere la foto di un frigorifero vuoto e popolarla con probabili contenuti, sulla base delle foto mostrate in passato. Sebbene il contenuto generato da tale modello possa essere considerato “nuovo”, si basa sul contenuto che il modello è stato precedentemente alimentato.
Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa sono sempre più popolari. In particolare, il Large Language Model (LLM) ChatGPT e i generatori di immagini DALL-E e Midjourney hanno catturato l’attenzione degli utenti. Altri popolari strumenti di intelligenza artificiale generativa includono Bard, Bing Chat e Llama.
Come viene utilizzata l’intelligenza artificiale?
I casi d’uso dell’IA sono in espansione e in futuro saranno applicate ai contesti più disparati. Ogni giorno si scoprono altri usi dell’intelligenza artificiale e i casi d’uso continueranno ad espandersi man mano che le capacità dell’intelligenza artificiale continuano a crescere. Queste sono alcune delle applicazioni nel mondo reale già in fase di studio:
- Chatbot: i programmi basati sull’intelligenza artificiale possono produrre risposte dal suono umano e spesso possono rispondere in modo realistico a input imprevedibili da parte di utenti umani. In altre parole, alcuni modelli di intelligenza artificiale possono conversare in modo naturale, migliorando le capacità dei chatbot.
- Automobili a guida autonoma: la capacità dell’intelligenza artificiale di fare previsioni le consente di rispondere alle condizioni stradali del mondo reale anche se non sono mai state incontrate in precedenza.
- Algoritmi di raccomandazione: rappresentano una categoria di algoritmi di machine learning usati per prevedere le scelte degli utenti e offrire loro consigli mirati, come quelli utilizzati dalle piattaforme di streaming e dalle app di social media.
- Sanità: l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per aiutare a diagnosticare condizioni di salute, insieme ad altre attività ripetitive nel mondo sanitario.
- Finanza: molte società finanziarie hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per cercare di identificare le tendenze del mercato o prevedere quali azioni avranno una buona performance.
- Codifica: gli LLM offrono la possibilità di generare rapidamente codice per nuove funzioni, creare documentazione ed eseguire la scansione del codice esistente per individuare eventuali vulnerabilità.
- Creazione di contenuti: i modelli di intelligenza artificiale generativa possono generare testo, immagini, video e così via.
- Creazione di report: l’analisi e il riepilogo dei dati sono attività ripetitive che spesso possono essere automatizzate utilizzando l’apprendimento automatico.
Quali sono i rischi dell’AI per le imprese?
Rischi per la sicurezza
- Fughe di dati: i servizi di intelligenza artificiale utilizzano input per addestrare ulteriormente i loro modelli; non sono progettati per essere depositi sicuri per i dati. Ma molte persone utilizzano i LLM in modi che aumentano il rischio di esposizione dei dati, inclusa l’elaborazione di informazioni riservate o codice closed source. Tali dati possono essere riprodotti o imitati in ulteriori risposte da questi LLM.
- Perdita di controllo sui dati: i dati passano fuori dal controllo una volta caricati su un LLM e gli utenti potrebbero non avere visibilità su ciò che accade agli input forniti. Ad esempio, se un panettiere inserisce la sua nuova ricetta segreta per la focaccia in un LLM e gli chiede di scrivere una descrizione convincente per il sito web della sua panetteria, potrebbe ottenere una descrizione del genere, ma la ricetta del panettiere non è più segreta ma potrebbe essere esposta ad altri utenti del LLM o agli operatori del LLM.
- Violazioni normative: l’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale esterni spesso introduce un certo grado di rischio per i dati. Di conseguenza, l’intelligenza artificiale può impedire a un’organizzazione di conformarsi a quadri normativi come il GDPR.
Altri rischi
- Allucinazioni: gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono “inventare” informazioni per generare risposte: il termine tecnico per questo fenomeno è “allucinazioni”.
- Dipendenza eccessiva dall’intelligenza artificiale per il processo decisionale: poiché le informazioni fornite dai modelli di intelligenza artificiale non sono sempre affidabili, l’uso eccessivo dell’intelligenza artificiale nel processo decisionale può portare a decisioni che hanno un impatto negativo sull’azienda.
Quali sono i rischi dell’intelligenza artificiale per gli utenti?
- Perdita di privacy e fuga di dati personali: le persone che inseriscono dati riservati in LLM pubblici potrebbero scoprire che i loro dati vengono ripetuti ad altri utenti.
- Difetti di sicurezza: come qualsiasi app, gli strumenti di intelligenza artificiale possono presentare vulnerabilità di sicurezza che portano all’esposizione di dati personali.
- Allucinazioni: come descritto sopra, gli strumenti di intelligenza artificiale generativa spesso inventano informazioni per creare risposte plausibili ai suggerimenti degli utenti. Ciò può comportare la diffusione di disinformazione.
- Deepfake negli attacchi di phishing o di ingegneria sociale: gli strumenti di intelligenza artificiale possono creare imitazioni convincenti dell’immagine, della voce o dello stile di scrittura di una persona. Questo può essere utilizzato negli attacchi di ingegneria sociale per impersonare un individuo conosciuto e indurre la vittima a rinunciare ai propri soldi o dati.
