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L’intelligenza artificiale generativa sarà quello che ne faremo

19 Aprile 2024

Sintesi dell’intervento di Guido Vetere per gli ESG Talk di ITA Airways (18 Aprile 2024)

L’intelligenza artificiale generativa è come una di quelle piccole lettrici a cui Collodi si rivolge all’inizio del suo Pinocchio. “C’era una volta… un Re, direte voi”. Si tratta per l’IA di indovinare la continuazione di un incipit, detto tecnicamente prompt. La raffinatezza e la potenza degli algoritmi di apprendimento hanno reso l’IA molto abile nell’eseguire questo genere di compiti. Alla base ci sono grandi “modelli linguistici” (Large Language Model, LLM) nei quali si riversa, oltre a tutta la testualità che si può attingere dal web (in modo più o meno lecito), anche il lavoro umano, sia (poco) retribuito, sia (inconsapevolmente) volontario, di chi rinforza (o indebolisce) le connessioni individuate statisticamente nei testi.

Ma operando solo sulla disposizione dei caratteri alfabetici, cioè sui “significanti”, i LLM non possono risalire ai segni linguistici, cioè a quelle relazioni tra parole e cose che sono rette da concetti socialmente visibili, ad esempio nelle voci di un dizionario. Da questa limitazione nascono anche problemi che riguardano la conoscenza. Infatti, nei LLM sintassi e semantica sono scolpiti in un solo gigantesco blocco di bit: all’indubbia padronanza della lingua si accompagna la problematicità dei saperi incorporati nei parametri delle reti neurali senza alcun controllo.

Nonostante tutto ciò, il potenziale dell’AI generativa è immenso. Essa sostiene una vasta gamma di applicazioni, dalla traduzione automatica e l’assistenza clienti fino alla programmazione e all’analisi legale, rivoluzionando settori e professioni. Questo si deve anche al fatto che moltissime applicazioni pratiche, ad esempio quelle di sintesi o estrazione di informazione da lunghi testi, sono in realtà analitiche, e il loro “impegno epistemico” è molto ridotto. Un riassunto del “Manifesto della razza” non è, in quanto tale, un testo razzista: può anzi servire a facilitarne la lettura critica.

La ricerca industrale è oggi febbrilmente al lavoro nello sviluppo di nuovi modelli. Questo sviluppo si muove sia nella direzione di un ampliamento delle funzionalità (si parla anche di Artificial General Intelligence), sia nello sviluppo di modelli piccoli e specializzati, che ciascuno può installare e usare liberamente (Open Model). Alla tensione materiale tra le Big-Tech e le comunità Open Source si sovrappone quella del confronto tra diverse visioni del linguaggio e del suo rapporto con la cognitività umana. Con automi e algoritmi, stiamo oggi scrivendo un nuovo capitolo del più classico tra i dibattiti filosofici.

Ci troviamo dunque in “tempi interessanti”. Il fenomeno dell’AI generativa crea allo stesso tempo aspettativa e allarme. Ma, come diceva Sartre, il futuro è quello che noi oggi costruiamo con le nostre scelte concrete. Questa è la prospettiva sulla quale dobbiamo impegnarci.

L’intelligenza artificiale generativa sarà quello che ne faremo