In questa lezione cercheremo di fare un po' di chiarezza in merito alle tipologie di applicazioni che si possono realizzare con l'Intelligenza Artificiale generativa o semplicemente AI. Questo ci servirà sia per comprendere le potenzialità di queste nuove tecnologie che per capire i veri scopi di questa guida. Infatti, sarà importante renderci conto di cosa si possa fare con questo tipo di AI. Quali potenzialità tecniche ci metta a disposizione e quali possono essere le applicazioni pratiche di queste ultime?
Ad esempio, una AI è in grado di generare testo. Perfetto ma per fare cosa? Assistenza clienti? Scrittura di discorsi? Invenzione di racconti? Come in ogni altra forma di Intelligenza Artificiale, un conto è comprendere cosa può fare una certa tecnologia. Altro conto è il lato business ovvero il modo in cui queste potranno essere inglobate in applicazioni (nuove o già esistenti) e sfruttate per alimentare servizi.
Generare dati con l'AI
Le applicazioni basate su Intelligenza Artificiale si stanno moltiplicando e questo da un lato rende più complesso lo scenario. Dall'altro permette di iniziare a riconoscere i vari filoni che si diramano. Il fulcro - ormai ci è chiaro - è la generazione di contenuti ovvero un processo creativo insito in un modello che possiamo innestare all'interno di applicazioni. Queste ultime saranno caratterizzate da architetture composte da elementi più o meno standard ma, per muoverci per grossissime linee, potremmo dire che il loro flusso di interazione vede:
- un input utente che potrà essere una richiesta formulata espressamente da un essere umano. Ma anche una necessità indiretta sortita dall'esecuzione di una determinata applicazione.
- Interrogazione del modello di AI che sarà stato già istruito e alimentato con le informazioni e i documenti più o meno settoriali di cui disporremo.
- Un output che consisterà nelle informazioni generate dal modello che potranno essere restituite così come sono, innestate in un risultato più ampio o sfruttate per alimentare a loro volta altri processi.
Maxicategorie per le App di Intelligenza Artificiale
Generalizzando, le maxicategorie che vengono riconosciute al giorno d'oggi come principali campi di impiego della AI generativa possono essere individuate in:
- applicazioni audio come la generazione di musica.
- Applicazioni video o visuali in genere. Come, ad esempio, la creazione automatica di immagini e video.
- Data augmentation o data integration. Potremmo qui annoverare tutti quei casi in un cui un dataset viene arricchito con informazioni generate, analisi, valutazioni e via dicendo.
- Generazione di testo e applicazioni conversazionali.
In questa guida, ci occuperemo per lo più dell'ultima categoria affrontando soprattutto la tematica della generazione di testo, utilizzabile in qualsiasi modo.
Testo e conversazioni con l'AI
Quando una macchina può generare del testo in base a necessità o richieste può essere utile in tantissimi casi ed una prima, immediata, dimostrazione riguarda la rivoluzione avutasi con la comparsa di ChatGPT.
Nel corso della guida, che entrerà a brevissimo nel pratico, inizieremo a comprendere come le applicazioni potranno essere classificate secondo una serie di aspetti. Ad esempio:
- il modello che utilizzeremo sarà fornito di una cultura generica o sarà espressamente settoriale? Nel primo caso sarà stato forse alimentato con informazioni varie prese dall'intera Internet mentre nel secondo caso potrebbe trattarsi di un motore specializzato in tematiche legali, investimenti o sport.
- Il modello e la sua istruzione saranno sotto il nostro totale controllo o sarà disponibile come servizio remoto? Detto in parole povere, i dati che noi coinvolgeremo nella sua attivazione passeranno anche per vie più pubbliche e meno sicure della nostra rete aziendale?
- L'interazione tra utente e motore (con tutta la mediazione necessaria offerta dalla nostra applicazione) sarà un semplice "domanda e risposta" o verrà impostata una sorta di conversazione? Nel secondo caso, non solo forniremo ulteriori richieste a ridosso delle risposte già restituite ma nella medesima sessione di lavoro l'applicazione avrà l'occasione di conoscere meglio l'utente, ricordarne interessi e caratteristiche e sfruttare tutto ciò per adattare al meglio le risposte.
- I documenti con cui verrà istruito il modello saranno forniti da noi o saranno recuperati da fonti esterne?
Conclusioni
Un'altra distinzione fondamentale da considerare è quella tra performance tecnica e finalità dell'azione. Ad esempio, quando utilizziamo una delle potenti AI messe a disposizione online dai principali provider informatici possiamo chiedere di avere una traduzione da una lingua all'altra, il riassunto di un testo o la creazione di un elaborato. Sempre di generazione di testo si tratta. Sono però tre attività totalmente diverse che si estrinsecano da un punto di vista tecnico nella medesima azione. Quella di inviare una richiesta testuale ad un modello.
Lui comprenderà cosa vogliamo e farà di tutto per esaudire la richiesta.
Quelle che abbiamo fatto in questa lezione sono considerazioni generali ma che devono offrire dei punti fermi che sfrutteremo in tutta la guida per orientare le nostre scelte applicative.
