AI Generativa: cos’è, come funziona e casi d’uso

Dall’uscita di ChatGPT a Novembre 2022, l’AI generativa è il discorso più sentito negli ufficio: “Ma lo usi?”, “E cosa ci fai?” …

Cerchiamo di fare un po’ di chiarezza!

Introduzione all’Intelligenza Artificiale Generativa

Nel vasto campo dell’intelligenza artificiale (IA), l’IA generativa emerge come una delle aree più affascinanti e innovative. Al suo nucleo, l’IA generativa si riferisce agli algoritmi e ai modelli che sono in grado di produrre qualcosa di nuovo. Invece di semplicemente analizzare o categorizzare i dati, come fa la maggior parte dei sistemi di IA, l’IA generativa può creare nuovi dati che riflettono lo stile, la struttura o il contenuto dei dati con cui è stata addestrata. Che si tratti di immagini, testi, musica o qualsiasi altro tipo di dato, l’IA generativa ha mostrato un potenziale immenso nella sua capacità di produrre contenuti.

Tecnologie e Algoritmi Centrali dell’IA Generativa

Negli anni sono stati provati diversi approcci e architetture all’AI generativa:

1. Reti Generative Avversarie (GAN): Queste sono tra le tecniche più popolari e potenti utilizzate prima del 2019. Le GAN consistono in due reti neurali che lavorano in tandem: una rete “generativa” che produce dati e una “avversaria” che cerca di distinguere tra dati reali e dati generati. Attraverso iterazioni multiple, la rete generativa migliora la sua capacità di produrre dati che sono indistinguibili da dati reali. Oggi sono usate molto meno rispetto ai Transformer.
2. Reti Neurali Variationali (VAE): Queste sono un altro tipo di algoritmo utilizzato per generare dati. A differenza delle GAN, le VAE operano modellando la distribuzione di probabilità dei dati, permettendo una generazione più controllata e meno propensa ad errori.
3. Modelli Transformer: Soprattutto noti per il trattamento del linguaggio naturale, come GPT (Generative Pre-trained Transformer) e BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Questi modelli sono capaci di generare testi che sono spesso indistinguibili da quelli scritti da esseri umani.

Queste tecnologie, tra le altre, stanno spingendo i confini di ciò che è possibile fare con l’IA generativa, rendendola uno strumento potente per le aziende in diversi settori.

Ma concentriamoci sui modelli transformer, alla base di ChatGPT.

Funzionamento e Addestramento dei Modelli Transformer

I modelli Transformer rappresentano una svolta nell’elaborazione del linguaggio naturale. Ecco una spiegazione semplificata di come funzionano e vengono addestrati:

1. Architettura di Base: L’architettura del Transformer è composta da un encoder (codificatore) e un decoder (decodificatore). Questa architettura si basa principalmente sul modulo della self-attention, che permette al modello di ponderare l’importanza relativa di ogni parola in una frase rispetto a tutte le altre parole.
2. Mecccanismo di Attenzione: Il cuore del Transformer è il meccanismo di “attenzione”, che determina come le parole in una frase interagiscono tra loro. Questo meccanismo consente al modello di concentrarsi su parti specifiche di un input (es. una frase) quando elabora informazioni, simile al modo in cui gli esseri umani prestano attenzione a parti specifiche di una conversazione.
3. Addestramento: L’addestramento di un Transformer avviene attraverso un processo chiamato “backpropagation”. Durante questo processo, il modello fa previsioni basate sugli input (es. tradurre una frase da una lingua all’altra). Queste previsioni vengono quindi confrontate con l’output desiderato e l’errore (o la differenza tra la previsione e l’output desiderato) viene utilizzato per aggiustare i pesi del modello.
4. Posizionamento degli Embedding: Dato che i Transformer non hanno una nozione di ordine temporale (come nelle reti neurali ricorrenti), usano ciò che viene chiamato “positional encoding” o “embedding posizionale” per mantenere un senso dell’ordine delle parole in una frase.
5. Layer di Normalizzazione e Feed-forward: Oltre al meccanismo di attenzione, l’architettura del Transformer comprende anche layer di normalizzazione e reti neurali feed-forward, che lavorano insieme per trasformare e rifinire l’output del modello.
6. Addestramento Preallenato e Fine-tuning: Molti modelli Transformer, come GPT, sono pre-addestrati su enormi dataset e poi “fine-tuned” o affinati su dataset più specifici per compiti particolari. Questo approccio ha dimostrato di essere efficace in molteplici applicazioni.

Ma come entrano in azione a livello pratico?

Quali applicazioni hanno?

Applicazioni Aziendali dei Modelli Transformer e GPT

I modelli Transformer, come GPT (Generative Pre-trained Transformer), sono diventati celebri per le loro capacità avanzate nel trattamento del linguaggio naturale. Questo ha portato a numerose applicazioni pratiche nel mondo aziendale:

1. Assistenti Virtuali e Chatbots: Questi modelli permettono di creare assistenti virtuali e chatbots che possono rispondere alle domande dei clienti in modo più naturale e sofisticato. Non solo possono gestire richieste semplici, ma possono anche intraprendere conversazioni più complesse, migliorando l’esperienza del cliente.
2. Content Generation: Le aziende possono utilizzare GPT per generare contenuti, come blog, articoli e materiali promozionali. Questo può essere particolarmente utile per le aziende che necessitano di grandi volumi di contenuti in breve tempo.
3. Traduzione e Localizzazione: Sebbene non siano specificamente progettati per la traduzione, i modelli come GPT possono assistere nella traduzione e localizzazione di contenuti, fornendo traduzioni di alta qualità che catturano meglio le sfumature linguistiche.
4. Sentiment Analysis: Questi modelli possono essere addestrati per analizzare feedback e recensioni dei clienti, identificando tendenze e sentimenti predominanti. Ciò può aiutare a comprendere meglio le opinioni dei clienti e ad agire di conseguenza.
5. Formazione e E-learning: I modelli GPT possono essere utilizzati per creare moduli di formazione o contenuti di e-learning. Sono in grado di generare risposte alle domande degli studenti, fornire esempi e spiegazioni dettagliate.
6. Automazione dei Processi Aziendali: Molti processi basati sul linguaggio, come la redazione di rapporti o la generazione di descrizioni di prodotti, possono essere automatizzati utilizzando modelli Transformer, risparmiando tempo e risorse.

Tuttavia, anche se le applicazioni sono molteplici, sono presenti anche dei rischi:

• I modelli di AI generativa come i Transformer possono avere “allucinazioni” ovvero, inventare fatti, parole o eventi mai accaduti
• Per questo non bisogna prendere il loro output sempre per buono, ma bisogna spesso farlo supervisionare da un umano
• Il loro output è stocastico, il che significa che a ogni esecuzione può essere diverso, anche a parità dello stesso input
• Questo porta a comportamenti difficilmente prevedibili, ed è quindi altamente sconsigliato delegare all’AI generativa i compiti più delicati o a “medio / alto rischio”.

Una cosa è certa: l’evoluzione rapidissima dell’ecosistema AI permette di intravedere un vasto mondo di applicazioni che possono essere create grazie al “nucleo tecnologico” dell’architettura Transformer.

Bisogna però capire bene come, in che misura e quando impatterà le aziende.

Noi pensiamo sarà molto presto, e consigliamo quindi a tutti di preparare una strategia AI attiva, che tenga conto della complessità del settore e delle sue sfide, ma che riesca anche a cogliere le grandi opportunità di miglioramento che offre, dalla produttività alla customer experience.