Jerry Kaplan

Generative A.I.
Conoscere, capire e usare l'intelligenza artificiale generativa

Luiss University Press, pagg.232, € 22,00

  L'intelligenza artificiale (IA) è da tempo un argomento di grande fascino e speculazione, sia nel campo scientifico che nella cultura popolare. La sua origine risale agli anni '50, quando i pionieri come Alan Turing e John McCarthy iniziarono a porre le basi teoriche per l'intelligenza delle macchine. McCarthy, nel 1956, coniò il termine "intelligenza artificiale" durante la conferenza di Dartmouth, segnata come il momento fondante del campo. Turing, con la sua celebre "macchina di Turing" e il test che porta il suo nome, pose le questioni fondamentali su cosa significasse "pensare" e come potessero essere replicate le funzioni cognitive umane in una macchina.

  Nel corso dei decenni successivi, l'IA ha attraversato varie fasi, incluse le epoche di entusiasmo e di disillusione. Negli anni '60 e '70, i progressi nell'IA si concentrarono principalmente sulla risoluzione di problemi tramite regole esplicite e sulla logica simbolica. Tuttavia, il progresso fu limitato da risorse computazionali insufficienti e da una comprensione incompleta delle capacità reali delle macchine. L'IA attraversò quindi due periodi critici: l'"inverno dell'IA" degli anni '70 e '80, caratterizzato da un rallentamento negli investimenti, e una nuova rinascita negli anni '90 con l'affermarsi delle reti neurali artificiali e dei modelli probabilistici.

  Con l'arrivo del XXI secolo e il perfezionamento delle tecniche di machine learning (apprendimento automatico), l'IA si è evoluta in direzioni sempre più sofisticate, grazie anche ai progressi in termini di capacità computazionale e accesso a grandi quantità di dati. A partire dal 2010, il deep learning ha rappresentato una rivoluzione, consentendo alle macchine di "imparare" a partire dai dati senza bisogno di programmazione esplicita. Il salto successivo è stato l'avvento dell'IA generativa, un ambito che sfrutta reti neurali avanzate per non solo apprendere dai dati, ma anche per generare nuovi contenuti originali. Le applicazioni più note di questa tecnologia includono la creazione automatica di testi, immagini, musica, e persino video, in grado di sembrare creati da esseri umani.

  L'IA generativa, che è al centro del libro "Generative A.I." di Jerry Kaplan, rappresenta un punto di svolta: non più solo una macchina che esegue istruzioni, ma un agente capace di innovare in modo autonomo, generando idee e soluzioni che spingono le frontiere della creatività e della produttività.

  Kaplan esplora con grande competenza e chiarezza le potenzialità e le implicazioni della tecnologia dell'intelligenza artificiale generativa. Il testo è scritto in modo accessibile e coinvolgente, rendendolo adatto non solo a chi ha una preparazione scientifica, ma anche a chi è semplicemente curioso di comprendere come questa tecnologia stia trasformando il nostro mondo. L'Autore, pioniere della Silicon Valley e profondo conoscitore delle dinamiche tecnologiche e sociali, offre un'analisi approfondita che spazia dalle questioni tecniche alle implicazioni etiche, economiche e sociali.

  La ricerca comincia con una descrizione dettagliata della natura dell'intelligenza artificiale generativa, distinguendola da altre forme di IA tradizionale. Mentre l'IA classica si limita a risolvere compiti specifici seguendo regole predefinite, l'IA generativa è progettata per imparare dai dati in modo autonomo, creando contenuti originali che non erano presenti nei set di dati originali. Le reti neurali profonde, come quelle utilizzate in modelli come GPT (Generative Pre-trained Transformer), DALL-E, e vari altri sistemi di generazione automatica, permettono alle macchine di produrre testi, immagini, musica, e persino soluzioni creative che imitano, e in alcuni casi superano, le capacità umane.

  Il libro fornisce una panoramica sui principali modelli di IA generativa, spiegando come funzionano i modelli di linguaggio come GPT-3 e GPT-4, che sono in grado di produrre testi coerenti e stilisticamente raffinati, e modelli generativi per immagini come DALL-E, che creano opere d'arte uniche sulla base di brevi descrizioni testuali. Kaplan esplora anche il fenomeno della "creatività computazionale", interrogandosi su quanto queste macchine possano essere davvero considerate "creative" e se possiedano un'autentica forma di intelligenza, o se siano semplicemente strumenti avanzati di calcolo.

  Una delle sezioni più interessanti del libro è quella che esplora le applicazioni dell'IA generativa. Kaplan analizza come questa tecnologia stia già rivoluzionando settori quali la medicina, l'arte, la musica, la scrittura e il design. In ambito medico, per esempio, l'IA generativa sta già cominciando a generare nuove ipotesi per cure mediche, analizzando enormi quantità di dati genetici e clinici per suggerire trattamenti personalizzati. Nella scrittura, modelli come GPT-4 sono capaci di produrre articoli, saggi e anche opere di fiction, con una qualità che in molti casi sfida la possibilità di distinguere tra scrittura umana e scrittura automatica.

  Kaplan dedica ampio spazio anche all'industria creativa, dove l'IA generativa sta modificando il processo artistico e musicale. I creatori di contenuti si trovano ora ad avere a disposizione strumenti che possono generare idee e bozze creative a una velocità e con una versatilità impensabili fino a pochi anni fa. Tuttavia, questa capacità solleva domande importanti sul valore dell'originalità e sul ruolo dell'artista, ponendo interrogativi filosofici e legali sulle opere generate dalle macchine.

  L'Autore non si limita a esplorare il funzionamento tecnico dell'IA generativa, ma si spinge a considerare le profonde implicazioni etiche e sociali di questa tecnologia. Una delle questioni più rilevanti è quella del copyright: chi possiede i diritti su un'opera creata da una macchina? Se un'intelligenza artificiale è in grado di creare musica, arte o scrittura, quale ruolo rimane per l'autore umano? Inoltre, Kaplan esplora la questione della disoccupazione tecnologica: se le macchine possono generare contenuti creativi in modo autonomo, quale sarà il destino dei professionisti creativi, dei giornalisti, degli scrittori e degli artisti?

  Il libro affronta anche la questione della disuguaglianza economica che potrebbe emergere dall'utilizzo dell'IA generativa. Se una tecnologia tanto potente è concentrata nelle mani di pochi colossi tecnologici, come avverrà una distribuzione equa dei benefici economici che essa potrebbe generare? Kaplan si interroga sul futuro del lavoro e sul bisogno di politiche pubbliche che possano garantire una redistribuzione dei guadagni derivanti dall'uso dell'IA.

  Infine, Kaplan si spinge a considerare il futuro dell'intelligenza artificiale generativa. Sebbene questa tecnologia prometta straordinarie opportunità in termini di innovazione, efficienza e creatività, comporta anche significativi rischi. Il rischio di abuso, come la creazione di disinformazione e contenuti manipolativi, è una delle preoccupazioni principali. Kaplan mette in guardia contro l'uso irresponsabile della tecnologia, sollevando interrogativi sulla sua regolamentazione e sulla necessità di un quadro giuridico che ne limiti gli abusi.

  "Generative A.I." è un libro che, pur essendo accessibile anche a un pubblico non specializzato, offre una panoramica completa e approfondita di una delle tecnologie più affascinanti e trasformative del nostro tempo. Jerry Kaplan riesce a combinare la sua esperienza da imprenditore e scienziato con una visione critica e ponderata delle implicazioni sociali, etiche ed economiche dell'IA generativa. Il libro non solo approfondisce i meccanismi tecnici che alimentano questa tecnologia, ma stimola anche riflessioni più ampie sul suo impatto sul lavoro, sull'arte e sulla società. Una lettura essenziale per comprendere la direzione verso cui stiamo andando nel mondo della tecnologia e della creatività.