Il Futuro dell’AI Esplorando la Prossima Generazione di Modelli Generativi

The Future of AI Exploring the Next Generation of Generative Models.

Quali sono le attuali capacità dell’AI generativa e le sfide attuali che deve superare per esplorare la prossima ondata di modelli di AI generativa?

Se segui il mondo della tecnologia, saprai che l’AI generativa è il tema più caldo del momento. Stiamo sentendo molto parlare di ChatGPT, DALL-E e altro.

I recenti progressi nell’AI generativa altereranno drasticamente il modo in cui continueremo ad approcciare la creazione di contenuti e il tasso di crescita degli strumenti di AI in tutti i settori. Grand View Research ha dichiarato nel loro rapporto di analisi delle dimensioni, della quota di mercato e delle tendenze del mercato dell’Intelligenza Artificiale:

• StarCoder l’Assistente di Codifica Che Hai Sempre Desiderato.
• Innovazioni nella Misurazione delle Percezioni della Comunità Sfida
• 12 consigli e trucchi di VSCode per lo sviluppo in Python.

“La dimensione del mercato globale dell’Intelligenza Artificiale è stata valutata a 136,55 miliardi di dollari nel 2022 e si prevede che si espanda a un tasso di crescita annuo composto del 37,3% dal 2023 al 2030.”

Sempre più organizzazioni, provenienti da diversi settori e sfondi, stanno cercando di acquisire competenze con l’uso dell’AI generativa.

Cos’è l’AI generativa?

L’AI generativa è un insieme di algoritmi utilizzati per creare contenuti nuovi e unici, come testo, audio, codice, immagini e altro ancora. Con lo sviluppo dell’AI, l’AI generativa ha il potenziale per conquistare vari settori aiutandoli con compiti che si pensava fossero impossibili.

L’AI generativa sta già creando arte in grado di imitare artisti come Van Gogh. L’industria della moda potrebbe utilizzare l’AI generativa per creare nuovi design per la loro prossima linea. Gli interior designer possono utilizzare l’AI generativa per costruire la casa dei sogni di qualcuno in pochi giorni, anziché settimane e mesi.

L’AI generativa è piuttosto nuova, è un lavoro in corso e ha ancora bisogno di tempo per perfezionarsi. Tuttavia, applicazioni come ChatGPT hanno imposto l’asticella alta e dovremmo aspettarci di vedere più applicazioni innovative che verranno rilasciate nei prossimi anni.

Il ruolo dell’AI generativa

Non ci sono limiti specifici su cosa possa fare attualmente l’AI generativa, come già detto, è ancora un lavoro in corso. Tuttavia, oggi possiamo categorizzarla in 3 parti:

1. Produzione di nuovi contenuti/informazioni:
2. Sostituzione di compiti ripetitivi:
3. Dati personalizzati:

Di seguito è riportato un esempio di uno dei tipi più popolari di modelli di AI generativa, i modelli di diffusione.

Modello di diffusione

Il modello di diffusione è progettato per apprendere la struttura sottostante di un set di dati mappandolo in uno spazio latente a dimensione inferiore. I modelli di diffusione latente sono un tipo di rete neurale generativa profonda, sviluppata dal gruppo CompVis di LMU Munich e Runway.

Il processo di diffusione consiste nel aggiungere lentamente o diffondere rumore alla rappresentazione latente compressa e generare un’immagine che è solo rumore. Tuttavia, il modello di diffusione va nella direzione opposta e fa il processo inverso di diffusione. Il rumore viene gradualmente ridotto dall’immagine in modo controllato, in modo che l’immagine appaia lentamente come l’originale.

Casi d’uso dell’AI generativa

L’AI generativa è stata ampiamente adottata da molte organizzazioni provenienti da diversi settori. Ciò ha permesso loro di adottare gli strumenti per affinare i loro processi e metodi attuali ed elevarli in modo più efficace. Ad esempio:

Media

Se si tratta di creare un nuovo articolo, una nuova immagine da mettere sul sito web o un video interessante. L’AI generativa ha preso il settore dei media d’assalto, consentendo loro di produrre contenuti efficienti a un ritmo più veloce e ridurre i loro costi. Il contenuto personalizzato ha permesso alle organizzazioni di portare il coinvolgimento dei clienti al livello successivo, fornendo una strategia di fidelizzazione dei clienti più efficace.

Finanza

Gli strumenti di AI come l’elaborazione intelligente dei documenti (IDP) per i processi KYC e AML. Tuttavia, l’AI generativa ha permesso alle istituzioni finanziarie di approfondire l’analisi dei loro clienti scoprendo nuovi modelli di spesa dei consumatori e determinando eventuali problemi.

Assistenza sanitaria

L’AI generativa può aiutare con immagini come raggi X e scansioni CT per fornire visualizzazioni più accurate, definire meglio le immagini e rilevare diagnosi a un ritmo più veloce. Ad esempio, l’utilizzo di strumenti come la conversione di illustrazioni in foto attraverso le reti generative avversariali (GAN) ha permesso ai professionisti sanitari di avere una comprensione più approfondita dello stato medico attuale di un paziente.

Sfide di Governance dell’AI Generativa

Con tutto ciò che è grande, arriva anche il male, giusto? La crescita dell’AI generativa ha portato all’emergere del modo in cui i governi saranno in grado di controllare l’uso degli strumenti di AI generativa.

Da un po’ di tempo l’ambito dell’AI è stato aperto alle organizzazioni per fare ciò che vogliono. Tuttavia, era solo questione di tempo prima che qualcuno entrasse e creasse regolamentazioni fisse intorno all’AI. Molti sono preoccupati per la supervisione dei modelli di AI generativa e per come impatterà sulla socio-economia, nonché su altre questioni come la proprietà intellettuale e l’infrazione della privacy.

Le principali sfide che l’AI generativa sta affrontando attualmente in termini di governance sono:

• Privacy dei dati – i modelli di AI generativa richiedono molti dati per poter esportare con successo output accurati. La privacy dei dati è una sfida che tutte le aziende e gli strumenti di AI stanno affrontando a causa del potenziale abuso di informazioni sensibili.
• Proprietà – i diritti di proprietà intellettuale per qualsiasi contenuto o informazione creato dall’AI generativa sono ancora in discussione. Alcuni potrebbero dire che il contenuto è unico, mentre altri potrebbero dire che il contenuto generato dal testo è stato parafrasato da una varietà di fonti Internet.
• Qualità – con l’alto volume di dati che viene alimentato nei modelli di AI generativa, la preoccupazione numero uno sarebbe di indagare sulla qualità dei dati e poi sull’accuratezza dell’output generato. Campi come la medicina sono aree di grande preoccupazione poiché la gestione di informazioni errate può avere un impatto molto elevato.
• Prevenzione della discriminazione – mentre guardiamo alla qualità dei dati, dobbiamo anche valutare la possibile discriminazione presente nei dati di addestramento. Ciò può portare a output discriminatori, causando l’AI ad essere poco gradita agli occhi di molte persone.

Conclusione

L’AI generativa ha ancora molto lavoro da fare prima di essere accettata positivamente da tutti. Questi modelli di AI hanno bisogno di una migliore comprensione del linguaggio umano proveniente da diversi contesti culturali. Per noi, il buon senso quando parliamo con qualcuno ci viene naturale, tuttavia, non è molto comune per i sistemi di AI. Faticano ad adattarsi a diverse circostanze poiché sono programmati per essere addestrati su informazioni factuali.

Sarà interessante vedere quale ruolo l’AI generativa avrà in futuro. Dobbiamo aspettare e vedere.

Nisha Arya è una Data Scientist, Scrittrice Tecnica Freelance e Community Manager presso Nisoo. È particolarmente interessata a fornire consigli sulla carriera di Data Science o tutorial e conoscenze basate sulla teoria intorno alla Data Science. Desidera anche esplorare i diversi modi in cui l’Intelligenza Artificiale sta / può beneficiare della longevità della vita umana. Una appassionata studentessa, alla ricerca di ampliare le sue conoscenze tecnologiche e le sue competenze di scrittura, mentre aiuta a guidare gli altri.