Come e perché lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale, renderà l’uomo non solo più al vertice della catena alimentare, ma perfettamente inutile. L’analisi di Giancarlo Elia Valori
La rivista Mit Technology Review è stata fondata dal Massachusetts Institute of Technology nel 1899 e si concentra sulla divulgazione di informazioni sulle tecnologie emergenti e sui settori innovativi. La rubrica What’s Next? della rivista tratta i settori tendenze e tecnologie. Essa rende noti i passi man mano dell’intelligenza artificiale e ha riassunto il 2024 con quattro progetti principali. I grandi modelli linguistici continueranno a dominare, le autorità di regolamentazione stanno diventando più audaci e il problema apocalittico dell’intelligenza artificiale ha un forte impatto sugli istituti di ricerca e sul pubblico.
Nel 2024, le aziende tecnologiche che hanno investito molto nell’Intelligenza Artificiale generativa sono sotto pressione per dimostrare di poter trarre profitto dai loro prodotti. Per raggiungere questo obiettivo, i giganti dell’Intelligenza Artificiale come Google e Open AI stanno puntando molto sulla miniaturizzazione: entrambe le aziende stanno sviluppando piattaforme di facile utilizzo che consentono alle persone di personalizzare potenti modelli linguistici e di creare i propri mini chatbot per soddisfare esigenze specifiche.
In pratica ognuno può diventare sviluppatore di applicazioni di intelligenza artificiale generativa, senza bisogno di competenze di programmazione.
Lo scorso anno l’Intelligenza Artificiale generativa è diventata più utile anche per persone non di alte competenze tecniche, soprattutto perché sia Google Gemini, che ha superato il GPT-4 nei benchmark (test appositamente studiati per valutare le prestazioni di un dispositivo o l’efficacia di un processo) di testo, immagini, video e audio, e la stessa GPT-4, supportano la multifunzionalità e possono elaborare informazioni di testo e immagini, sbloccando così una serie di nuove applicazioni. Vedremo che persone di ogni estrazione sociale avranno il loro set IA-robotico personalizzato. Gli esseri umani devono solo cliccare un pulsante e il sistema genererà testo e caricherà video e foto, secondo le regole del settore.
Sin salla fine del 2022, abbiamo visto che Dall-E di OpenAI e Stable Diffusion di Stability AI possono produrre una varietà di immagini straordinarie. Per cui necessariamente nel 2024 l’attenzione si sposterà sui film, sia di grandi case cinematografiche che del singolo utente. Runway è una startup che realizza modelli video generativi (e ha co-fondato Stable Diffusion). Può già produrre cortometraggi di alta qualità, i migliori dei quali non sono molto lontani da ciò che avrebbe potuto realizzare la Pixar. Oltre a startup come Runway, appunto – come anzidetto – anche giganti del cinema come Paramount e Disney stanno attualmente esplorando l’uso dell’intelligenza artificiale generativa nel processo di produzione. L’Intelligenza Artificiale generativa sta reinventando ciò che una volta era possibile con gli effetti speciali, ottenuti – rispetto ad oggi – arrampicandosi sugli specchi.
Oltre al grande schermo, la tecnologia deepfake sta guadagnando terreno anche per scopi di marketing o formazione. Ad esempio, la società britannica Synthesia crea strumenti in grado di trasformare singole performance di attori in un flusso costante di avatar deepfake in grado di recitare qualsiasi copione fornito loro con la semplice pressione di un pulsante. Synthesia afferma che la sua tecnologia è attualmente utilizzata dal 44% delle aziende Fortune 100 (ossia le 100 migliori aziende per cui lavorare secondo la rivista Fortune, che tratta di economia globale pubblicata dalla Time Inc.’s Fortune, fondata da Henry Luce nel 1930; essa compete con Forbes e Bloomberg Businessweek nella categoria delle riviste economiche statunitensi e si distingue per articoli lunghi e approfonditi).
L’impiego di così tante competenze a un costo basso ha causato seri problemi all’industria dell’intrattenimento. Le preoccupazioni circa l’uso e l’abuso dell’intelligenza artificiale da parte degli studi cinematografici sono state al centro dello sciopero di Hollywood dell’anno scorso. “L’arte cinematografica sta cambiando radicalmente”, ha affermato la regista indipendente Souki Mehdaoui. Inoltre va detto che la disinformazione elettorale generata dall’intelligenza artificiale sarà onnipresente. Il 2024 è stato un anno di elezioni in molti Paesi del mondo e le false informazioni elettorali e i deepfake generati dall’intelligenza artificiale sono diventati un problema importante. Finora abbiamo visto i politici di opposti schieramenti usare questi strumenti come armi elettorali, ad esempio in Argentina, Slovacchia e Stati Uniti d’America.
La proliferazione di queste opere di intelligenza artificiale è una tendenza preoccupante. Sarà più difficile che mai identificare i veri contenuti su internet. E combattere in un clima politico già polarizzato potrebbe avere gravi conseguenze. Fino a qualche anno fa, per realizzare i deepfake serviva una tecnologia avanzata, ma l’intelligenza artificiale generativa ha reso il tutto molto più semplice e i prodotti finiti sembrano sempre più reali. Anche le fonti attendibili possono essere ingannate dall’intelligenza artificiale. Ad esempio, le piattaforme di stock photo sono inondate di immagini generate dall’intelligenza artificiale per qualsiasi evento.
Le stock photo sono delle immagini che possono essere scaricate da siti web specializzati, a titolo gratuito o a pagamento, e possono essere usate in progetti creativi, grafici e di comunicazione. Sono ormai una realtà diffusissima nel mondo digitale anche se le opinioni sul loro utilizzo sono contrastanti. Ed in merito pure alle stock photo il 2024 è stato un anno importante per coloro che si oppongono all’intervento dell’intelligenza artificiale nelle elezioni. Tuttavia, le tecnologie di tracciamento e risoluzione sono ancora nelle fasi iniziali di sviluppo, come la filigrana. Per meglio dire: se si vuole contrassegnare le fotografie con il proprio nome o un altro segno identificativo, o sovrapporre immagini e falsarla, è possibile aggiungere una filigrana. È anche possibile rimuovere una filigrana o usare una foto come filigrana.
Anche le piattaforme dei social media notoriamente sono lente a sradicare la disinformazione. In altre parole, il 2024 è stato un anno in cui tutti, chi moralmente pro e chi contro, e chi economicamente pro e chi contro, sono stati parte di un grande esperimento per combattere le fake news basate sull’intelligenza artificiale. Negli ultimi anni, il campo dell’intelligenza artificiale si è allontanato dall’uso di più piccoli modelli per adottare un unico modello monolitico che può essere addestrato a svolgere tutte le attività. Per esempio mostrando ai suddetti OpenAI e GPT-3 alcuni esempi aggiuntivi, gli interessati possono “addestrarlo” a risolvere problemi di programmazione, scrivere sceneggiature cinematografiche, superare un esame di biologia al liceo e altro ancora. I modelli multimodali, come GPT-4, Google Gemini, DeepMind, possono risolvere sia compiti visivi che linguistici.
Lo stesso approccio potrebbe essere applicato ai robot fisici, così non ci sarebbe più bisogno di addestrare un robot a girare i pancake e un altro ad aprire le porte: un modello universale potrebbe dare ai robot la capacità di svolgere più compiti. Sin dal 2023, DeepMind ha lanciato Robocat, che ha imparato a controllare diversi bracci robotici generando i propri dati attraverso tentativi ed errori. A ottobre 2023, DeepMind ha collaborato con trentatré laboratori universitari per lanciare un altro modello di robot multiuso, RT-X. Anche un team dell’Università di New York sta sviluppando una tecnologia simile. Negli ultimi anni, grandi aziende hanno iniziato a rilasciare grandi set di dati per l’addestramento dei robot, come Egocentric 4D Perception di Meta. EGO4D è un dataset egocentrico su larga scala con una diversità senza precedenti.
Si compone di 3.670 ore di video raccolti da 923 partecipanti unici provenienti da 74 sedi in 9 paesi diversi. Il progetto riunisce 88 ricercatori, in un consorzio internazionale, per aumentare drasticamente la portata dei dati egocentrici pubblicamente disponibili di un ordine di grandezza, rendendoli oltre 20 volte maggiori di qualsiasi altro dataset in termini di ore di riprese. EGO4D mira a catalizzare la prossima èra della ricerca sulla percezione visiva in prima persona. Il dataset è diversificato in termini di copertura geografica, scenari, partecipanti e modalità di acquisizione. Per esempio un sondaggio dell’Ufficio Statistico del Lavoro degli Stati Uniti apprende come le persone trascorrono la maggior parte del loro tempo.
I dati sono stati acquisiti utilizzando sette diverse telecamere da testa disponibili in commercio: GoPro, Vuzix Blade, Pupil Labs, ZShades, OR-DRO EP6, iVue Rincon 1080 e Weeview. Oltre al video, alcune parti di EGO4D offrono altre modalità di dati: scansioni 3D, audio, sguardo, stereo, più telecamere indossabili sincronizzate e narrazioni testuali. Tale approccio si è già rivelato promettente nel caso delle auto a guida autonoma. Startup come Wayve, Waabi e Ghost stanno guidando una nuova ondata di intelligenza artificiale per la guida autonoma che utilizza un unico grande modello per controllare il veicolo anziché più modelli più piccoli per specifiche attività di guida. Questa tecnologia consente alle piccole aziende di tenere il passo con i giganti. Nel prossimo anno questa tendenza potrà essere osservata nei robot impiegati in vari settori. Se ci fate caso, come abbiamo già sostenuto in nostri articoli e libri, lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, renderà l’uomo non solo più al vertice della catena alimentare, ma perfettamente inutile.
