In questo articolo troverai:
• I fondamenti e la terminologia chiave dell’IA.
• Esempi di applicazioni pratiche e i rischi associati.
Il concetto di intelligenza artificiale non è certo nato negli ultimi anni. Infatti, il termine "intelligenza artificiale" è stato coniato già nel 1956 durante la conferenza di Dartmouth. Da allora, l’AI si è evoluta attraversando varie fasi: dai primi sistemi basati su regole, ai progressi nel machine learning negli anni ’80, fino all’emergere del deep learning e delle reti neurali negli ultimi decenni, trasformando profondamente numerosi settori.
Infatti, sicuramente avete avuto l'opportunità di interagire con essa, anche quando non era conosciuta come 'IA': gli assistenti virtuali come Microsoft Clippy (1997) o Google Search (2000), che utilizzavano algoritmi avanzati per migliorare i risultati di ricerca. Il gioco degli scacchi ha visto un grande sviluppo con programmi come Deep Thought e successivamente Deep Blue, che ha battuto il campione del mondo Garry Kasparov nel 1997. Questi programmi dimostravano le potenzialità dell’AI in scenari competitivi. Negli anni 2010, l’introduzione di Siri (Apple), Cortana (Microsoft), e Google Assistant ha portato l’AI alla portata di milioni di utenti, grazie al riconoscimento vocale e alla comprensione del linguaggio naturale e gli LLM.
LLM (Large Language Model)
Gli LLM (Large Language Models) sono modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Sono reti neurali avanzate addestrate su enormi quantità di testo per comprendere e generare linguaggio umano in modo molto sofisticato. Le app addestrate con LLM possono rispondere a domande, generare testi, tradurre lingue, riassumere documenti e molto altro.
Sono utilizzati in vari campi, tra cui assistenza virtuale, analisi di dati testuali, automazione della scrittura, chatbot, ecc. Il loro funzionamento si basa sull’analisi statistica del linguaggio e sulla capacità di prevedere parole o frasi in base al contesto.
Questo consente loro di comprendere e generare linguaggio naturale in modo preciso.
Linguaggio Naturale
Il“linguaggio naturale” si riferisce alla capacità di questi modelli di comprendere, generare e interagire in modo simile a come farebbe un essere umano nella vita quotidiana. Quando diciamo che un LLM “comprende il linguaggio naturale,” significa che può processare e rispondere a testi scritti o parlati, tenendo conto di ambiguità, contesto, e anche di sottigliezze come emozioni o espressioni idiomatiche. Questo significa che: Per la prima volta, possiamo interagire o programmare con un’AI utilizzando il nostro linguaggio naturale. Ci consente di ottenere risposte e analizzare una quantità significativa di informazioni in un tempo ridotto.
Più diretto e naturale: Non devi conoscere regole specifiche o sintassi particolari, puoi semplicemente porre domande o dare comandi come faresti a voce.
Più flessibile: Puoi esprimere un’idea in molti modi diversi e il modello sarà comunque in grado di interpretarla correttamente, anche se usi frasi colloquiali o varianti di linguaggio.
Più umano: Puoi integrare emozioni, sfumature o dettagli del contesto, e il modello cercherà di rispondere in modo altrettanto appropriato.
Prompt
Un “prompt” è un testo o una frase che fornisce istruzioni o contesto a un’intelligenza artificiale per generare una risposta.
I prompt possono essere domande, descrizioni o qualsiasi altra informazione che l’AI elabora per generare risposte pertinenti. Ad esempio, un prompt può essere una semplice richiesta, come “Scrivi un riassunto di questo testo”, oppure una richiesta più complessa, come “Genera un’idea creativa per una campagna pubblicitaria su un nuovo prodotto tecnologico”.
L’importanza di un buon prompt risiede nella sua chiarezza e specificità: più dettagliato e mirato è, migliori saranno le risposte generate dall’intelligenza artificiale.
Prompt Engineer
Chiunque può scrivere un prompt, ma in contesti più avanzati o professionali esiste una figura specializzata chiamata prompt engineer o ingegnere dei prompt, che si occupa di ottimizzare e perfezionare i prompt. Questi esperti lavorano per creare prompt efficaci, capaci di guidare l’LLM a generare risposte altamente specifiche, accurate o creative, a seconda delle esigenze. Questa figura è sempre più richiesta in settori come il marketing, la ricerca e l’industria tecnologica.
Riassunto dei concetti
LLM: Sono reti neurali avanzate addestrate su enormi quantità di testo per comprendere e generare linguaggio umano in modo molto sofisticato.
Linguaggio Naturale: Il “linguaggio naturale” si riferisce alla capacità di questi modelli di comprendere, generare e interagire in modo simile a come farebbe un essere umano nella vita quotidiana.
Prompt: Un “prompt” è un testo o una frase che fornisce istruzioni o contesto a un’intelligenza artificiale per generare una risposta.
Utilizzi Pratici dell’AI
• Risparmia tempo nelle commissioni ripetitive, poiché ci consente di automatizzare i processi e amplificare le nostre capacità.
• Fornisce consigli pratici, come migliorare la gestione del tempo, la produttività o imparare nuove attività.
• Effettua ricerche rapide, raccoglie informazioni, presenta dati e riassume contenuti rilevanti.
• Stimola la creatività generando presentazioni e supportando il brainstorming.
• Analizza grandi quantità di dati in modo veloce e predice i comportamenti degli utenti (GA4).
• Genera contenuti visivi attraverso l’AI generativa: testi, immagini, video o persino musica con testi.
• Aiuta con i documenti: migliora la scrittura, corregge, traduce e fa riassunti.
• Facilita la personalizzazione dei contenuti.
• Corregge fotografie e crea avatar digitali.
• Consente di realizzare mini app e sviluppare codici di programmazione in modo rapido e anche in linguaggio visivo.
• Produce chatbot e gestisce le email: risponde, riassume e catalogha.
Risorse
• TESTO: traduce, corregge, risponde, riassume, genera, migliora scrittura.
• IMAGGINI: riconosce oggetti, trasfiere stile, classifica, crea, restaura.
• MUSICA: analizza, compone, mix & mastering.
• VIDEO: riconosce e traccia oggetti, analizza contenuti, restaura, sottitula, genera.
• CODING: automatiza, analizza dati, assiste codice, crea.
Principali Piattaforme di AI
• LLM: Open AI Chat GPT, Google Gemini, Monica, Alexa Claude, Perplexity, Microsoft CoPilot, Grok, Tome, Jasper, Blackbox, Otio.
• Generazione di musica: Suno, Udio.
• Presentazioni: Pop AI, Decktopus AI, Gamma, Slides AI, Tome, Beautiful AI, SlideSpeak, Reportify.
• Trascrizione audio & video: TurboScribe, Otter.
• Programmazione: Make (automazione), Pro-Automate, Albato.
• Generazione di immagini: Adobe Firefly, Leonardo AI, Midjourney, Letz.ai, Freepik, Magnific.
• Doppiaggio video: Rask, ElevenLabs.
• Generazione di video: HeyGen, Syntesia, Kling AI, Luma Labs, Open AI Sora, Domo AI.
• AI Checker: BrandWell, No Plagio, Smodin.
Piattaforme che integrano AI
Se desideri approfondire con degli esempi, leggi l'articolo seguente: Come usare l'Intelligenza Artificiale? Guida pratica e semplice
Rischi nell'utilizzo: Sicurezza
I sistemi di AI possono fallire in modi inaspettati o pericolosi, specialmente in situazioni critiche come la guida autonoma o i sistemi di controllo industriale. È fondamentale garantire che siano progettati e testati con elevati standard di sicurezza.
Rischi nell'utilizzo: Allucinazione
“L’allucinazione” si riferisce a un fenomeno in cui un modello di intelligenza artificiale, come i LLM, fornisce informazioni errate con eccessiva sicurezza.
Questi modelli sono addestrati su enormi quantità di dati, ma a volte generano risposte che non corrispondono alla realtà, creando contenuti apparentemente plausibili ma inesatti. Questo rappresenta una sfida significativa, soprattutto in contesti dove è richiesta precisione e affidabilità, come la medicina o la ricerca scientifica.
Rischi nell'utilizzo: Raccolta dati
Molti sistemi di AI si basano su enormi quantità di dati per funzionare efficacemente. Ciò include dati personali, come informazioni identificative, comportamenti online, cronologia delle transazioni e altro.
La raccolta di questi dati può avvenire attraverso applicazioni, dispositivi IoT, social media e servizi online. Se non gestiti correttamente, questi dati possono essere utilizzati per profili dettagliati degli utenti, spesso senza il loro consenso esplicito.
Riflessioni finali
Come abbiamo esplorato in questo articolo, le nuove forme di intelligenza artificiale offrono un aiuto concreto e rapido per lo sviluppo delle nostre attività quotidiane. Possiamo considerarle strumenti che accelerano i processi e ci permettono di ottimizzare il tempo, come lo sono state a loro volta la macchina da scrivere o l’irruzione del computer. Tuttavia, non dobbiamo assumere che i risultati dell’IA siano definitivi: funzionano meglio come bozze o organizzatori di idee iniziali. Tutte le informazioni generate devono essere verificate per evitare di essere vittime delle sue possibili "allucinazioni". Anche le immagini possono servire come base da perfezionare in base alle nostre esigenze.
Ovviamente, la qualità del risultato finale dipenderà da quanto siamo precisi nel formulare le indicazioni o i prompt: più chiare e dettagliate saranno le informazioni fornite alla piattaforma, più soddisfacente sarà il risultato. Molti utenti si frustrano o non riescono a vedere il valore dell’IA, spesso perché non forniscono allo strumento gli elementi necessari per lavorare in modo efficace. E come accade a qualsiasi principiante al suo primo giorno di lavoro senza indicazioni, un prompt povero darà sempre una risposta povera.
D'altra parte, il processo di lavoro con queste piattaforme include una serie di revisioni e aggiustamenti che portano a un risultato finale di alta qualità in un tempo nettamente inferiore rispetto a quello che richiederebbe senza il supporto dell’IA.
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