Perchè per gli investitori è importante lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale generativa

L’investimento di Microsoft in OpenAI è solo l’ultima delle notizie legate al mondo dell’IA, ma le applicazioni dell’IA generativa che catturano l’attenzione dell’opinione pubblica sono molteplici. Oggi, a fare la differenza sono le numerose applicazioni immediate di questa tecnologia e quindi le ampie implicazioni per gli investitori. 

IA generativa è un termine generico che identifica una modalità di machine learning (ML - apprendimento automatico) chiamato “deep learning” (apprendimento profondo). Questa tipologia di IA si avvale di macchine che hanno appreso set di dati e sono quindi in grado di svolgere determinati compiti e/o fare previsioni senza istruzioni da parte dell’uomo e di recente ha fatto un grande salto tecnologico nel modo in cui apprende. La maggior parte dei primi modelli di ML prevedeva un apprendimento supervisionato in cui era necessario l’intervento umano al fine di classificare i dati - ad esempio, identificare un’immagine come “cane” o un post sui social media come “politico”. I recenti sviluppi nell’area dell’IA generativa riguardano l’apprendimento non supervisionato, in cui il modello elabora autonomamente previsioni e calcoli basandosi sugli enormi volumi di dati che ha assimilato.

Ora la macchina non solo riesce a individuare il cane in un’immagine, ma è anche in grado di creare l’immagine del cane. La tecnologia DALL-E crea dipinti a partire da descrizioni e Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) riesce a scrivere commenti a carattere economico o persino codici informatici sulla base di poche indicazioni. A dire il vero, sebbene le funzionalità di ChatGPT e DALL-E e le rispettive interfacce utente siano notevoli, la tecnologia sottostante esiste già da diversi anni, ma sta migliorando rapidamente. Meta Platforms, Microsoft, Google e altri ancora, creano modelli GPT avanzati private e open source dal 2018.

ChatGPT è un esempio di modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM, Large Language Model) – essenzialmente un software che ha acquisito enormi volumi di dati testuali al fine di imparare a eseguire compiti specifici, p.e. terminare una frase o completare una linea di codice. Gli LLM hanno miliardi di variabili (parametri) che possono cambiare durante l’apprendimento e, di conseguenza, all’aumentare del livello di accuratezza aumentano le possibilità di utilizzo. Ad esempio, un chatbot basato sull’IA potrebbe essere in grado di rispondere al 90% delle domande poste dai clienti di una banca. Non dovendo più svolgere tale mansione quindi i dipendenti della banca avrebbero più tempo da dedicare alla vendita di servizi o a fornire una migliore assistenza ai clienti di maggior valore.

Immaginate tutti gli scenari possibili per questo tipo di tecnologia. Un’azienda che necessita di materiale scritto - semplici descrizioni di prodotto, manuali tecnici, fino a risposte a domande come “Perché il premio della mia assicurazione è aumentato?” – sarà in grado di farlo in modo più rapido ed economico di qualsiasi essere umano. Quanto alla scrittura dei codici, le tecnologie di IA generativa consentiranno ai programmatori di dedicarsi a lavori di programmazione più importanti e a maggior valore aggiunto rispetto alla scrittura di codici di base o boilerplate, che richiede moltissimo tempo.

L’IA generativa può essere utilizzata non solo per produrre contenuti testuali, ma anche immagini, audio e video. Potrebbe supportare o persino sostituire i lavoratori umani nello svolgimento di compiti dispendiosi in termini di tempo come la progettazione di loghi, l’illustrazione di scene e il design di prodotti. I modelli di IA generativa saranno parte integrante della prossima generazione di tecnologie di realtà aumentata e virtuale per i videogiochi, l’intrattenimento interattivo visivo e la business simulation, si pensi ai “gemelli digitali”. Non possiamo ad esempio escludere che presto un’attrice famosa potrà concedere i diritti di immagine a una casa di produzione che poi si avvarrà di un modello di IA generativa per girare spot pubblicitari.

ChatGPT e tutte le tecnologie legate all’IA sollevano importanti problematiche e questioni etiche, ad esempio in relazione a copyright e licenze per l’utilizzo delle immagini create tramite IA. Inoltre, ChatGPT può produrre risposte scorrette, incoerenti o persino inappropriate poiché nel suo apprendimento utilizza i dati presenti nell’intero universo di Internet. Per le società che si avvalgono della tecnologia per usi specifici, il problema sarebbe meno grave e potrebbero provvedere a istruire ulteriormente la macchina con set di dati più specifici e accurati. Ma per le società di social media, si tratta di problematiche importanti.

Come abbiamo già visto in passato con l’avvento di altre tecnologie innovative, prima si si introducono usi ed applicativi, e poi la regolamentazione deve adeguarsi. OpenAI spera che consentire inizialmente l’utilizzo di ChatGPT a un pubblico ampio possa contribuire a istruire meglio il modello grazie ai feedback in tempo reale degli utenti. Nei primi cinque giorni dopo il lancio a novembre 2022² , oltre 1 milione di utenti si è registrato per utilizzare ChatGPT di OpenAI.

Se da un lato le iterazioni della tecnologia basata sull’IA generativa esistono da decenni, dall’altro applicazioni come ChatGPT e DALL-E rappresentano pietre miliari, in particolare nell’area del ML non supervisionato e delle applicazioni di deep learning. Nell’ambito del tema della trasformazione trainata da questo tipo di IA, la strategia Allianz Global Artificial Intelligence ricerca un’esposizione ampia e diversificata all’IA generativa investendo in infrastrutture, applicazioni e settori collegati all’Intelligenza Artificiale. 

Il futuro dell’IA generativa è destinato a evolvere rapidamente. Ci attendiamo un miglioramento nella qualità e nella diversità dei contenuti generati, nuove tipologie di modelli generativi e un’applicazione su scala più vasta in molteplici settori tra cui sanità, finanza e trasporti. Per di più,interfacce e strumenti user-friendly dovrebbero facilitare l’accesso all’IA a una base più ampia di utenti. È difficile prevedere con esattezza quale sarà il futuro dell’IA generativa, ma siamo ottimisti sul fatto che avrà un ruolo chiave nella trasformazione e nell’innovazione guidate dall’IA.

DOCUMENTO COMPLETO IN PDF

¹ Responsabile IA di Unity su IA generativa, metaverso e gaming, aibusiness.com, 20 dicembre 2022.
² “What is Generative AI”, McKinsey and Company, 19 gennaio 2023