In un nostro precedente articolo abbiamo visto che l’AI sarà sempre più presente nelle nostre viste, professionali e private.

Molti di voi avranno già usato ChatGPT o altre piattaforme similari, magari anche solo per curiosità, facendo domande e ricevendo risposte spesso sorprendentemente eloquenti e corrette e vi sarete chiesti se siamo davvero entrati nell’era di una forma di intelligenza artificiale simile a quella umana e se dobbiamo esserne felici o spaventati. Molti altri, invece, ne avranno sicuramente sentito parlare. Certamente, l’AI è già presente in praticamente tutte le nostre attività, ma la sua presenza è spesso non percepita dagli utenti dei vari servizi.
Oggi vediamo come l’AI è entrata prepotentemente nella comunicazione fino a trasformarsi nelle piattaforme di conversazione che conosciamo.

ChatGPT e altri sistemi AI conversazionali sono “costruiti” usando le tecniche più avanzate di machine learning. Queste tecniche hanno iniziato ad avere una vasta applicazione solo negli anni 2000, quando dati e potenza computazionale hanno cominciato a essere disponibili in grandi quantità.
Queste piattaforme sono quindi il risultato di una lunga serie di momenti chiave nella ricerca in AI (inclusi machine learning, deep learning e transformer) che, durante i decenni, hanno permesso all’AI di potenziare le sue capacità. Non è una grande sorpresa per i ricercatori di AI, ma è la prima volta che un sistema in grado di “conversare” su qualunque tema è disponibile a chiunque abbia accesso alla rete, e questa è una novità che cambia significativamente il rapporto tra società e AI.

Già nel 1997, quando il programma Deep Blue di IBM vinse a scacchi contro Gary Kasparov, molti di noi provarono sorpresa e preoccupazione perché una macchina era riuscita a vincere contro il più grande campione mondiale a un gioco che per noi umani richiede un alto livello di intelligenza. La sfida di Deep Blue è stata una pietra miliare per l’AI ma non ha avuto un impatto negativo né sul gioco degli scacchi né sulle opportunità umane di usare la propria intelligenza.

Dopo alcuni anni, il “deep learning” ha migliorato la loro applicabilità introducendo reti neurali a più livelli e mostrando che computer creati per applicazioni grafiche potevano anche essere utili per altri problemi, come quelli legati all’interpretazione di immagini e testo. Nel 2017 è stato poi introdotto il concetto di” transformer” che ha permesso alle reti neurali di gestire più velocemente e con maggiore correttezza grandi quantità di dati. Questo ha migliorato significativamente le applicazioni relative al testo, ad esempio nelle traduzioni o nella generazione di riassunti.

Questa tecnica è alla base di sistemi come GPT (Generative Pre-trained Transformer) che possono essere allenati su grandi quantità di dati, prendono come input un pezzo di testo e generano ulteriore testo in linea con l’input. ChatGPT, ad esempio, usa GPT e altre tecniche per creare internamente un modello del linguaggio umano e poter quindi avere un dialogo dove riesce a rispondere, in modo praticamente perfetto dal punto di vista grammaticale, alle domande di una persona in dialogo su qualunque argomento. Ha però ancora importanti limitazioni e rischi, come la generazione di risposte non corrette o pericolose (ad esempio contenenti un linguaggio aggressivo, razzista o comunque non appropriato), dovute a un meccanismo di apprendimento che si basa solo sui dati e non su regole di ragionamento logico che permettono di distinguere vero da falso, o di riconoscere parole e frasi inopportune.

ChatGPT è quindi il risultato di una lunga serie di momenti chiave nella ricerca in AI che, durante i decenni, hanno permesso all’AI di potenziare le sue capacità. Non è una grande sorpresa per i ricercatori di AI, ma è la prima volta che un sistema in grado di “conversare” su qualunque tema è disponibile a chiunque abbia accesso alla rete,

Queste piattaforme di conversazione hanno acquisito un ottimo modello del linguaggio umano ma non hanno ancora un modello del mondo e non sono “addestrate” a distinguere tra vero e falso o a supportare valori importanti per noi umani. Questo non significa che non possano essere utili in innumerevoli applicazioni, ma vanno individuate con attenzione. IBM, per esempio, sta mettendo a punto una modalità di utilizzo di tecniche simili a quelle che supportano ChatGPT che si appoggiano a dati aziendali specifici per ogni cliente, con l’intento di sfruttare le avanzate capacità di gestione del linguaggio naturale ma anche di mitigare i limiti e i rischi di un uso generale e poco controllato, che non sarebbe adatto ad applicazioni ad alto impatto sul benessere psicologico, fisico e finanziario delle persone.

Sempre IBM, è stata la prima azienda a pubblicare nel 2017 i propri principi per lo sviluppo dell’AI, individuando nella trasparenza e la fiducia due proprietà fondamentali e indicando la volontà di creare AI a supporto dell’intelligenza umana e non per rimpiazzarla.

L’AI ha una presenza e un impatto pervasivo nella nostra vita a livello globale nella società e nel mondo, sta modellando la nostra vita e lo farà sempre di più. Per evitare di lasciarci trasportare in modo passivo verso un futuro che non supporta i nostri valori, serve uno sforzo di consapevolezza e collaborazione per identificare tutti insieme la visione del futuro che vogliamo e le traiettorie che giudichiamo accettabili per raggiungerlo.