L’Intelligenza Artificiale generativa

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di Fabrizio Daloiso

L’intelligenza artificiale generativa è un ramo specializzato dell’intelligenza artificiale focalizzato sullo sviluppo di modelli in grado di generare nuovi dati, simili a un determinato set di dati.

A differenza dei tradizionali modelli di intelligenza artificiale progettati per compiti specifici, i modelli di intelligenza artificiale generativa mirano a comprendere la distribuzione insita di un insieme di dati, consentendo di produrre nuovi contenuti che condividono caratteristiche con i dati originali.

L’intelligenza artificiale generativa ha innescato un’ondata di trasformazione in vari ambiti e domini, tra cui machine learning, sanità, affari e intrattenimento, grazie alla sua straordinaria capacità di generare dati realistici.

A causa dei recenti progressi nei metodi di Deep Learning e il graduale aumento della potenza di calcolo, vi è stata una proliferazione di applicazioni di IA generativa, disponibile al pubblico, come ChatGPT, OpenAI, Github Copilot, AlphaCode e altri. Sebbene questi strumenti abbiano molto contribuito al bene comune, è altrettanto importante non trascurare le implicazioni pericolose che potrebbero derivare. Vi sono preoccupazioni da diverse prospettive per il crescente aumento di incidenti Deepfake, violazioni della privacy e attacchi nemici ai modelli generativi.

Spazio alla libera invenzione

Il ruolo dell’intelligenza artificiale generativa va oltre la semplice generazione di dati, traduzione automatica e riepilogo dei testi. Vi sono tecniche usate nell’intelligenza artificiale generativa, che consentono la creazione di immagini realistiche, video, audio, testo e altro ancora.

Questo campo ha guadagnato un’attenzione significativa grazie alle sue potenziali applicazioni in compiti creativi.

  • Generazione di contenuti creativi:

Uno degli aspetti più interessanti dell’intelligenza artificiale generativa è la sua capacità di promuovere creatività. Consente ai sistemi di intelligenza artificiale di produrre arte, musica, letteratura e altre forme di contenuto creativo. Artisti, designer e musicisti hanno abbracciato l’intelligenza artificiale generativa come strumento di ispirazione e collaborazione, che porta a nuove forme rivoluzionarie di espressione e abilità artistica.

  • Scoperta di farmaci e progettazione di molecole:

l’AI generativa può essere impiegata nell’industria farmaceutica per trovare nuovi composti chimici e farmaceutici e progettare molecole con desiderate proprietà. Esplorando più ampi spazi chimici, questi modelli propongono potenziali composti che interagiscono con altri elementi biologici, accelerando la scoperta di farmaci e portando potenzialmente a uno sviluppo più rapido di farmaci salvavita.

  • Rilevamento anomalie e sicurezza dei dati:

l’AI generativa può anche essere impiegata per il rilevamento di anomalie in vari domini, come identificare transazioni fraudolente in ambito finanziario o rilevare comportamenti anomali nel campo della sicurezza informatica o delle reti di telecomunicazioni. Imparando la distribuzione normale dei dati, i modelli generativi possono identificare le deviazioni che potrebbero indicare potenziali minacce o anomalie.

  • Robotica e Sistemi Autonomi:

l’AI generativa consente il trasferimento da simulazione a realtà nella robotica, pre-formazione di modelli nelle simulazioni, perfezionandoli con i dati del mondo reale per un controllo più efficace della fisica dei robot. Questo approccio migliora le capacità dei sistemi autonomi colmando il divario tra simulazione e realtà, facilitando lo sviluppo efficiente e l’implementazione di una robotica affidabile

L’applicazione dell’intelligenza artificiale generativa con la sua capacità di immaginare e creare, promette di rimodellare vari settori, promuovere l’innovazione e aprire la strada a sistemi di intelligenza artificiale più sofisticati con sembianze e capacità sempre più umane. Tuttavia, solleva anche considerazioni etiche e sfide legate al potenziale uso improprio dell’intelligenza artificiale generativa per scopi ingannevoli o dannosi, contenuti creativi indistinguibili dal lavoro prodotto dall’uomo, che richiedono la responsabilità nello sviluppo e l’implementazione delle applicazioni AI.

Occorre affrontare la complessità della comprensione e del modo in cui l’intelligenza artificiale generativa genera output, concentrandosi sulla trasparenza e interpretabilità nel processo decisionale. La mancanza di trasparenza può ostacolare la diffusione e l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa, in particolare in settori come la finanza e assistenza sanitaria che richiedono grandi responsabilità. L’obiettivo è aumentare la trasparenza sviluppando competenze specializzate tecniche di visualizzazione e interpretazione su misura per i modelli generativi.

I pericoli dell’intelligenza artificiale generativa

  1. Pericoli Intelligenza Artificiale Questa tecnologia presenta potenziali minacce e pericoli quando viene usata in modo negativo e possono presentarsi secondo alcune prospettive:

 

 

  1. Prospettiva utente
  2. Prospettiva etica
  3. Prospettiva regolatoria e legale
  4. Prospettiva tecnologica
  5. Prospettiva istituzionale

Il rapido progresso dell’intelligenza artificiale generativa ha dato origine a Deepfake Technology, presentando una sfida significativa per gli individui e le istituzioni globali. La Deepfake Technology è un’innovazione basata sull’intelligenza artificiale che manipola contenuti visivi, uditivi e video per fabbricare eventi che non sono mai avvenuti.

La prospettiva utente

L’impatto degli incidenti deepfake sulle prospettive di consenso, controllo e autenticazione degli individui, è diversificato e può avere implicazioni di vasta portata per le persone, con aspetti professionali e sociali. I deepfake possono violare il consenso degli individui utilizzando la loro somiglianza, voce o identità senza il loro permesso, con conseguente perdita di controllo su come viene rappresentata la loro immagine. Atti di cyberbullismo utilizzando la tecnologia deepfake hanno influenzato la vita di molte persone senza il loro consenso. Oppure, un utente malintenzionato potrebbe voler pubblicare un video di un soggetto mentre svolge un’attività illegale grazie all’impiego del deepfake. Così anche se il soggetto reale non è impegnato nell’atto criminale, i video manipolati altamente realistici potrebbero farlo incriminare mediante l’azione condotta dagli aggressori.

In generale si sono riscontrati fenomeni di manipolazione dei contenuti personali, furto di identità, attacchi in autenticazioni.

Il Deepfake consente la manipolazione di foto personali e video dotati di notevole realismo. Questo può violare la privacy di un individuo quando vengono utilizzate le sue immagini senza consenso.

I deepfake possono essere utilizzati per creare registrazioni audio convincenti, imitando la voce e i modelli linguistici di una persona. Questi falsi i clip audio possono essere utilizzati per ingannare individui o impiegati da sistemi automatizzati di riconoscimento vocale, che potrebbero portare al furto di identità o accesso non autorizzato alle informazioni personali.

La prospettiva etica

Etica AILa tecnologia Deepfake presenta diverse sfide etiche e considerazioni in termini di privacy e sicurezza. Da un punto di vista di una prospettiva etica, vi sono alcuni impatti rilevanti e problemi associati alla tecnologia deepfake come pregiudizi, responsabilità degli sviluppatori e dei legislatori/politici.

 

La tecnologia deepfake può introdurre o esacerbare pregiudizi palesi e sottili in vari modi. Possono essere presenti pregiudizi nel set di dati di addestramento utilizzati per creare algoritmi deepfake, oppure possono essere introdotti intenzionalmente dai creatori. Questi pregiudizi possono manifestarsi in termini di razza, sesso, età e altre caratteristiche. I principi etici richiedono che la tecnologia, inclusa la tecnologia deepfake, non dovrebbe perpetuarsi o amplificare i pregiudizi. Una società giusta dovrebbe lottare per l’uguaglianza e il rispetto tra tutti gli individui, indipendentemente dalle loro opinioni.

Gli sviluppatori e i ricercatori sono in prima linea nella creazione nel progresso della tecnologia deepfake. La loro responsabilità etica si estende al modo in cui sviluppano, utilizzano e regolano la tecnologia. Gli sviluppatori hanno il dovere etico di stabilire le priorità, l’uso responsabile della tecnologia deepfake. Principi etici quali trasparenza, consenso e responsabilità dovrebbero guidare le loro azioni.

Inoltre i politici svolgono un ruolo fondamentale nella formulazione di leggi e regolamenti che ne regolano lo sviluppo, la distribuzione responsabile e l’uso della tecnologia deepfake. I politici devono orientarsi in un panorama etico complesso nella regolamentazione della tecnologia deepfake. Devono trovare un equilibrio tra la protezione dei diritti dell’individuo e del benessere pubblico con la preservazione della libertà di espressione e innovazione.

La prospettiva regolatoria e legale

Legislazione Intelligenza artificialeL’ascesa dell’intelligenza artificiale generativa ha messo i legislatori e coloro che si occupano di regolamentazione alle prese con il problema di tenere il passo con questa tecnologia trasformativa. E’ necessario stabilire un equilibrio tra lo sfruttamento dei potenziali benefici e la presenza di rischi e pericoli.

A livello internazionale vi sono discussioni sulle leggi sulla protezione dei dati, sui diritti della proprietà intellettuale.

Vengono sollevati interrogativi su come i dati generati dall’intelligenza artificiale dovrebbero essere trattati secondo la privacy dei dati e le leggi, e chi è responsabile della loro protezione. Allo stesso modo, lo sviluppo dell’intelligenza artificiale introduce complessità relative ai flussi di dati transfrontalieri. I dati utilizzati per addestrare modelli di intelligenza artificiale generativa provengono da diversi paesi soggetti a diverse giurisdizioni, ciascuna con le proprie legislazioni in tema di protezione dei dati. Garantire la conformità alle diverse normative mantenendo al contempo un accesso continuo ai dati per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale diventa una grande sfida.

In tema di diritti sulla proprietà intellettuale, l’intelligenza artificiale spesso impara dai dati esistenti. Quando l’IA generativa incorpora elementi protetti da copyright nelle sue creazioni, può essere impegnativo capire dove finisce un corretto utilizzo e quando si verifica la violazione del copyright. Ciò solleva preoccupazioni circa opere derivate e loro implicazioni giuridiche. La determinazione dell’attribuzione del credito all’IA stessa o al creatore umano dell’IA, affermazioni sul copyright diventano complesse e potenzialmente influenti. Inoltre il concetto di proprietà è enigmatico quando si tratta di contenuti generati dall’intelligenza artificiale. A differenza dei creatori umani, l’intelligenza artificiale non ha personalità giuridica, sollevando dubbi su chi possiede i diritti e come è possibile tutelarli. Queste incertezze influenzano il potenziale di guadagni economici derivanti da tali creazioni.

La prospettiva tecnologica

Dal punto di vista tecnologico dovrebbero essere impiegati modelli che ci aiutano a vedere come funzionano e come sono in grado di prendere decisioni, il che è importante quando i loro risultati influiscono sulla nostra vita reale.

Vi possono essere dei modelli molto complessi che potrebbero non essere pienamente spiegabili. Adottare modelli trasparenti è importante eticamente, poiché possono prevenire pregiudizi e comportamenti scorretti. La fiducia in questi modelli cresce quando sappiamo come prendono le decisioni, soprattutto in settori importanti come quello sanitario. Nello stesso tempo alcune aziende stabiliscono di non spiegare i loro algoritmi e i loro modelli perché non vogliono condividere i loro segreti. Bilanciare questi elementi è fondamentale.

La prospettiva istituzionale

Dal punto di vista istituzionale i rischi associati all’IA generativa non derivano solo dal flusso dei modelli o l’inadeguatezza dell’algoritmo di base ma anche dal modo in cui i dati vengono raccolti, elaborati e in generale il modo in cui un’istituzione si prende cura dei dati presenti nei sistemi.

Le organizzazioni devono stabilire protocolli chiari per la raccolta, conservazione, condivisione e smaltimento dei dati. Occorre adottare soluzioni di archiviazione sicura, prevenire accessi non autorizzati e violazione dei dati. Inoltre se i dati vengono condivisi con terze parti, garantire che siano stipulati accordi e tutele adeguate luogo in cui mantenere la privacy e la sicurezza.

Prestare la necessaria attenzione a questi dettagli rappresenta una procedura efficace per evitare i eventi negativi.

Conclusioni

Considerando che attualmente siamo nelle fasi iniziali dell’intelligenza artificiale generativa e data la continua e crescente sviluppo della capacità computazionale, la diffusa disponibilità di informazioni, è prevedibile che verranno creati modelli sempre più potenti.

La creazione di falsi contenuti realistici (immagini, testi, video, suoni), minacce più sofisticate alla sicurezza informatica, illecito utilizzo dei dati personali, rappresentano le prossime sfide emergenti.

Solo lavorando insieme, esperti di diverse discipline potranno contribuire a garantire lo sviluppo e l’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa in modo sicuro, responsabile ed etico.

Indubbiamente, sono stati compiuti sforzi sinergici tra industrie e sviluppatori che hanno dimostrato l’approccio cooperativo.

Questo approccio servirà a migliorare la sicurezza dei prodotti di intelligenza artificiale generativa.

Fabrizio Daloiso

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