Abbiamo iniziato a farci un’idea a grandi linee di cosa significa intelligenza artificiale e a interrogarci se dobbiamo preoccuparci per l’impatto dell’IA sulla nostra vita e in particolare su quella di bambini e ragazzi.

Torniamo sull’argomento per fare ulteriore chiarezza e un altro passo avanti nella riflessione, affrontando le cose fondamentali che dobbiamo sapere per capire il fenomeno e come si usa ChatGPT.

Partiamo da un esempio pratico di come funziona ChatGPT

Come si scrivono gli articoli di giornale? Beh, ci si mette davanti allo schermo e si cerca di farsi venire un’idea. Si prova ad essere sintetici, enfatici, arguti.

Oppure si può fare anche così:

• ”Ehi ChatGPT, potresti scrivermi l’introduzione per un articolo che parli dei vantaggi e dei rischi che l’intelligenza artificiale può portare nella nostra vita quotidiana?”
• ”Certamente. Ecco un articolo sugli eventuali rischi che l’IA può comportare per le famiglie e per il mondo dell’educazione. L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando ogni aspetto delle nostre vite, dall’economia alla medicina, e l’istruzione e la vita familiare non fanno eccezione. In questo articolo esploreremo alcuni dei modi in cui l’IA può portare vantaggi sia alle famiglie che all’istruzione.”

La frase dopo la seconda lineetta l’ha generata il fenomeno del momento, il modello linguistico interattivo di OpenAI. Questo giochino del facciamo scrivere questo articolo all’intelligenza artificiale l’avrete letto diverse volte. E’ stato messo in pratica da vignettisti, intellettuali, giornalisti, scrittori: tutti ansiosi di testare quanto la loro professione sia effettivamente insidiata da queste macchine.

I testi prodotti con ChatGPT non sono perfetti

Parliamoci chiaro: l’introduzione che ha scritto ChatGPT non è perfetta, però è un inizio. Lo stesso vale per le immagini che escono dai modelli visivi e grafici come DALL-E e Midjourney. Ogni tanto salta fuori un tizio con tre gambe: ma il più del lavoro è fatto e bastano alcuni ritocchi. Questo si applica potenzialmente a tutto: ai fondali per il cinema, alle pagine di sceneggiatura inutili, alle canzoni tutte uguali. L’IA può fare il grosso del lavoro in quasi qualsiasi ambito anche se lo fa sempre senza sapere che cosa sta facendo.

Questo è dovuto anche al fatto che gli esseri umani sono piuttosto prevedibili: gli articoli si scrivono in un certo modo, le canzoni pop di successo hanno una determinata struttura, i quadri espressionisti seguono regole precise e lo stesso la musica classica. La nostra creatività è impastata di regole e di attese del pubblico. Questo fatto la rende computabile, prevedibile, riproducibile: e affrontabile da un aggeggio che, con un’infinità di tentativi e una notevole potenza di calcolo, “impara” ciò che noi chiamiamo in un certo modo.

Per riconoscere una rosa un’IA deve aver visto milioni di rose: per insegnare la stessa cosa a un essere umano ne bastano poche decine. E, anche se un’IA ben addestrata è in grado di riconoscere le rose con maggiore efficienza rispetto a un umano medio, può avere difficoltà a comprendere il significato simbolico di rosa in un testo poetico.

Ma come funziona questo processo di apprendimento?

La risposta a questa domanda può essere utile per comprendere meglio il funzionamento di queste macchine e la loro intelligenza così diversa dalla nostra. Parliamo delle IA che riescono a produrre immagini originali: come fa a disegnare una macchina che non vede come noi?

A seconda degli obiettivi possono essere utilizzate diverse tecniche. Per produrre immagini fotorealistiche – per esempio – si può utilizzare un modello di apprendimento basato sul Generative Adversarial Network (GAN): una rete neurale generativa.

Le reti neurali sono modelli di calcolo ispirati al funzionamento del cervello umano. Come il cervello, una rete neurale è composta da un gran numero di elementi interconnessi, chiamati neuroni artificiali o nodi, che collaborano per elaborare le informazioni ricevute e produrre il risultato finale richiesto.

Come impara una rete neurale?

Le si mostra il risultato finale che deve ottenere e le si fornisce una quantità sufficiente di elementi da elaborare: come se fossero mattoncini Lego. L’Intelligenza artificiale li mette insieme a casaccio e poi confronta il risultato che ha ottenuto con il risultato finale che vogliamo ottenere noi. Quando l’IA vede che alcuni elementi del suo lavoro corrispondono al risultato finale che vogliamo, li salva e li tiene buoni per il calcolo successivo. Il calcolo viene ripetuto milioni di volte finché rimangono i mattoncini giusti (parole, pezzi di immagine, suoni) al posto giusto.

Come funziona l’intelligenza artificiale per creare immagini?

Esiste poi un modello chiamato Diffusion, che lavora direttamente sull’immagine. Supponiamo di chiedere all’IA di creare la fotografia di un gatto, dopo averle dato in pasto migliaia di immagini di gatti trasformate in numeri.L’IA genera un’immagine raggruppando punti di colore nelle zone che le sembrano più probabili in base alle immagini di gatti che ha “visto” finora: e procede per tentativi successivi finché ottiene il risultato voluto. Semplice matematica, insomma.

Quindi a questo punto emerge chiara una cosa: l’intelligenza artificiale non sa che testo ha scritto o che immagine ha realizzato, sa solo che corrisponde con grande probabilità a quello che le abbiamo chiesto di fare. Non ha la coscienza di quello che ha fatto, come invece avrebbe un essere umano.

Sebbene possa sembrare incredibile, i meccanismi con cui l’intelligenza artificiale elabora le immagini non sono troppo differenti da quelli usati dal nostro sistema visivo. Tuttavia, ciò che può risultare ancora più sorprendente è la capacità dell’Intelligenza artificiale di decostruire e ricomporre qualsiasi immagine, dall’opera d’arte più celebre al disegno animato più semplice. E così si può disegnare nello stile di Van Gogh, senza aver mai davvero guardato un Van Gogh, e si può comporre una sinfonia senza sapere che cosa sia.

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