Che cos'è l'IA generativa? Spiegazione chiara dei tipi, vantaggi e metodi di utilizzo

Cos’è l’AI Generativa?

L’AI Generativa è una tecnologia che, basandosi su dati pre-apprenduti, permette all’AI di generare automaticamente vari tipi di contenuti come testi, immagini, codice di programmazione, video e audio in risposta alle istruzioni (prompt) degli utenti.
Un esempio rappresentativo è “ChatGPT”, rilasciato da OpenAI nel novembre 2022.
ChatGPT è in grado di generare testi naturali come se fossero stati scritti da un essere umano, rendendolo utilizzabile in vari contesti aziendali e offrendo vantaggi come un notevole aumento dell’efficienza operativa e la riduzione dei costi.
Lo sviluppo dell’AI Generativa è progredito rapidamente negli ultimi anni, attirando l’attenzione in molti settori con il rilascio quotidiano di nuovi servizi in tutto il mondo.

Perché l’AI Generativa è al centro dell’attenzione

Come l’invenzione del computer e la diffusione di Internet e dei telefoni cellulari hanno portato grandi cambiamenti nella vita delle persone, l’AI sta diventando una presenza indispensabile nella società moderna.
In particolare, l’AI Generativa sta avanzando al punto da poter sostituire il lavoro umano, sollevando preoccupazioni sociali significative e diventando una presenza che non può più essere ignorata.

Differenze tra l’AI Generativa e l’AI Tradizionale

L’AI Tradizionale si concentrava principalmente sull'”estrazione” di informazioni dai dati di apprendimento che corrispondevano ai prompt, mentre l’AI Generativa si distingue per la sua capacità di “generare” nuovi output basati sui dati di apprendimento.
Questa caratteristica permette all’AI Generativa di creare espressioni e idee uniche senza essere limitata dai dati di apprendimento, ma d’altra parte, la qualità dell’output dipende fortemente dalle competenze di prompt engineering dell’utente (abilità di inserire i prompt ottimali per ottenere l’output desiderato dall’AI).

Il funzionamento dell’AI Generativa

La tecnologia che sostiene il nucleo dell’AI Generativa è il “machine learning”.
Il machine learning è una serie di tecniche che scoprono e apprendono modelli e regole da grandi quantità di dati inseriti, classificando e prevedendo i nuovi dati inseriti. Nello sviluppo dell’AI Generativa, viene generalmente adottato un metodo di apprendimento chiamato “deep learning”.
Il deep learning permette di estrarre caratteristiche più stratificate dai dati inseriti, consentendo di svolgere compiti più complessi e precisi.
Generalmente, i modelli di base generati attraverso questo machine learning, adattati a compiti più specifici, sono chiamati “modelli pre-addestrati”, e quelli incorporati in prodotti o servizi sono collettivamente chiamati “AI Generativa”.
In altre parole, esistono vari tipi di AI Generativa a seconda del contenuto dei “compiti specifici”.

Tipi di AI Generativa

Di seguito, spiegheremo i principali tipi di AI generativa.

AI per la Generazione di Testo

Gli AI per la generazione di testo, rappresentati da “ChatGPT” e “Bard”, utilizzano modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM: Large Language Model) come “GPT-4” e “PaRM”.
I modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono modelli adattati per trattare il linguaggio naturale e possiedono da decine di miliardi a centinaia di miliardi di parametri, permettendo la generazione di testi molto naturali.
Grazie a ciò, possono essere utilizzati in una vasta gamma di situazioni, come la creazione di verbali, la risposta a email, la stesura di testi pubblicitari e la scrittura di romanzi.

AI per la Generazione di Immagini

Gli AI per la generazione di immagini, rappresentati da “Stable Diffusion” e “Midjourney”, generano nuove immagini a partire da testo o altre immagini. Ad esempio, possono creare immagini basate su una descrizione testuale (t2t: text to image) o rielaborare un’immagine esistente per creare una nuova immagine (i2i: image to image), a seconda degli scopi e delle esigenze.

AI per la Generazione di Audio

Gli AI per la generazione di audio creano nuovi dati audio a partire da dati audio esistenti.
Ad esempio, se si fornisce una grande quantità di dati audio di una persona o di un personaggio, l’AI può leggere vari testi con quella voce.
Inoltre, poiché può adattare il tono alle emozioni specifiche e leggere in più lingue, una volta che l’AI ha appreso una voce, può essere utilizzata in vari contesti come la narrazione o le risposte automatiche nei call center.
Un esempio famoso è il “Text-to-Speech AI” di Google.

AI per la Generazione di Video

Gli AI per la generazione di video combinano testo e immagini per creare automaticamente nuovi video.
“Sora”, annunciato da OpenAI nel febbraio 2024, è un AI che genera video a partire da testo. A differenza degli AI precedenti che potevano creare solo brevi video di pochi secondi, “Sora” può generare video fino a un minuto, mantenendo la coerenza tra le scene e riproducendo movimenti naturali che rispettano le leggi fisiche, attirando molta attenzione come uno dei più promettenti AI generativi attuali.

AI per la Generazione di Modelli 3D

Gli AI per la generazione di modelli 3D creano automaticamente modelli 3D a partire da testo o immagini.
Si prevede che saranno utilizzati in settori come la creazione di personaggi e oggetti per videogiochi, la produzione di contenuti CG per anime e film, e sono uno dei tipi di AI generativa in rapida crescita.
Esempi rappresentativi includono “LumaAI”, “Tripo” e “Meshy”.

Vantaggi dell’Utilizzo dell’AI Generativa

Come si può vedere, l’AI generativa sta emergendo quotidianamente e si prevede che verrà utilizzata in vari settori.

Utilizzando l’AI generativa, non solo si possono aspettare significativi miglioramenti nell’efficienza operativa e riduzioni dei costi, ma anche ottenere suggerimenti che portano alla scoperta di nuove idee e schemi. In questo senso, si può dire che offre grandi vantaggi rispetto all’AI tradizionale.

Scenari di Utilizzo del Generative AI nel Business

In particolare, si possono considerare i seguenti scenari di utilizzo del Generative AI nel business.

Automazione e Assistenza nel Customer Support

Le attività di customer support, come rispondere alle email e gestire le chiamate telefoniche, richiedono molto tempo e sforzo nelle operazioni quotidiane. Tuttavia, queste attività sono considerate molto compatibili con il Generative AI.
Grazie al testo generato dall’AI, è possibile comprendere il contenuto delle richieste dei clienti e creare risposte appropriate. Inoltre, combinando l’AI di generazione vocale, è possibile offrire un servizio di risposta telefonica automatica disponibile 24 ore su 24, 365 giorni all’anno. Attualmente, molte aziende hanno già implementato il Generative AI in queste operazioni.

Generazione di Idee e Bozze per Copy Pubblicitari e Articoli Web

Come menzionato in precedenza, sfruttando le caratteristiche del Generative AI che crea nuovi output, è molto efficace utilizzarlo per generare idee e bozze nella creazione di contenuti come copy pubblicitari e articoli web.
Inserendo un prompt che specifica le caratteristiche del prodotto, il target di riferimento, il numero di parole, ecc., è possibile generare output più adatti. Inoltre, poiché l’AI può generare molte idee più velocemente di quanto possa fare un essere umano, contribuirà notevolmente all’aumento della produttività.

Supporto nell’Analisi dei Dati e Generazione Automatica di Report

Il Generative AI, capace di elaborare rapidamente grandi quantità di dati, può anche scoprire pattern e trend che gli esseri umani potrebbero non notare. Pertanto, può essere utilizzato per l’analisi e la previsione dei dati, nonché per la creazione di report basati su tali analisi e previsioni.
Un altro vantaggio è la possibilità di personalizzare il formato in base alle esigenze specificando il formato di output desiderato.

Precauzioni nell’Utilizzo dell’AI Generativa

Come descritto sopra, l’AI generativa offre grandi vantaggi, tuttavia, per utilizzarla correttamente, ci sono diversi punti a cui prestare attenzione.

Allucinazioni dell’AI

L’AI generativa fornisce risposte che sono “le più probabili” dal punto di vista probabilistico e statistico basandosi sui dati di apprendimento, quindi non è raro che vengano generate informazioni false (questo problema è generalmente chiamato “allucinazione”).
Inoltre, alcune AI generative potrebbero non riflettere le informazioni più recenti a causa delle limitazioni nel periodo di acquisizione dei dati di apprendimento.
Di conseguenza, quando si utilizza l’output dell’AI generativa per il lavoro, è necessario passare attraverso processi come la verifica e il controllo di qualità da parte di esseri umani.

Aspetti di Sicurezza

Un altro aspetto a cui le aziende devono prestare particolare attenzione quando utilizzano l’AI generativa è la sicurezza.
Alcune AI generative possono utilizzare i dati inseriti per l’apprendimento automatico, e se vengono inserite informazioni personali o segreti aziendali, ciò potrebbe portare a situazioni irreparabili.
Per questo motivo, è importante verificare attentamente il trattamento dei dati inseriti nei termini di utilizzo.

Regolamentazioni Legali

Negli ultimi anni, si è discusso molto su come regolamentare legalmente l’AI generativa, in particolare in relazione alla Legge giapponese sul diritto d’autore e alla Legge giapponese sulla protezione delle informazioni personali. Inoltre, alcuni settori e industrie hanno stabilito proprie etiche AI. Pertanto, per la conformità aziendale, è necessario prestare attenzione sia alle regolamentazioni legali sia a queste etiche AI.

Se si desidera utilizzare l’AI tenendo conto dei punti di attenzione, consigliamo Azure OpenAI Service

In questo contesto, “Azure OpenAI Service” offerto da Microsoft Azure è l’unico servizio che consente di utilizzare i servizi AI forniti da OpenAI (generazione di testo, codice e immagini) su Microsoft Azure. Una delle caratteristiche principali è che i dati inseriti non vengono utilizzati per l’apprendimento automatico e si possono sfruttare le funzionalità di sicurezza di Microsoft Azure, garantendo un’elevata sicurezza.
Inoltre, mentre molti dei principali servizi di generazione AI sono stranieri, Azure OpenAI Service è consigliato anche per l’elevata prevedibilità del rischio legale, poiché è possibile stipulare contratti che adottano la legge giapponese come legge applicabile e il Tribunale Distrettuale di Tokyo come foro esclusivo.

Conclusione: L’uso dell’AI generativa può migliorare l’efficienza, ma la gestione del rischio è essenziale

I servizi di AI generativa, che continuano a emergere quotidianamente, possono portare a una significativa efficienza operativa e riduzione dei costi se utilizzati efficacemente.
Tuttavia, per sfruttare al meglio i servizi di AI generativa, è necessario comprendere correttamente i rischi associati e valutare attentamente quali funzionalità e specifiche possono mitigare tali rischi in relazione alle operazioni che si intendono implementare.
In particolare, nelle aziende, è importante adottare misure come la creazione di linee guida interne, la comunicazione ai dipendenti e la formazione. Quando si introduce un servizio di AI generativa nelle operazioni aziendali, è consigliabile confrontare e valutare i vari servizi da una prospettiva multidimensionale.