Nel Convegno tenuto il 18 febbraio da Confindustria Servizi Innovativi e Teclogici con LUISS, Vodafone-Fastweb, nella sede romana di LUISS di via Pola, è stato presentato il lavoro di approfondimento realizzato da CSIT con LUISS nell'ambito del Gruppo Tecnico Intelligenza artificiale di CSIT, a cui ha partecipato anche l'Inforav.

Sono disponibili le slide di presentazione del lavoro fatto con il Prof. Paolo Spagnoletti, Chair Fastweb+Vodafone in Cybersecurity and Digital Transformation, Università Luiss Guido Carli.

Nell'introduzione all'articolo pubblicato su L'imprenditore, dove vengono richiamati anche alcuni dati della Survey condotta dal Gruppo Tecnico su un campione di 211 imprese rappresentantivo dei sottosettori di CSIT, il Prof. Paolo Spagnoletti e il Prof. Tiziano Volpentesta premettono quanto segue:

"Con intelligenza artificiale generativa si intende una famiglia di strumenti software in grado di generare contenuti multimodali (testo, audio, video) simili a quelli prodotti dall’essere umano, in risposta alle richieste formulate dell’utente in linguaggio naturale. Gli strumenti di IA generativa rendono possibile l’esecuzione di compiti che difficilmente potevano in passato essere automatizzati, come la generazione di testi e immagini. Esempi di strumenti di IA generativa includono, tra gli altri, ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic), LLaMA (Meta)."

Chiudiamo questa comunicazione con una valutazione di ChatGPT sul tema dell'intelligenza generativa. Si tratta di affermazioni in gran parte note, ma che evidenziano una esigenza sempre più evidente di italia ed Europa di trovare nuove vie di acquisizione delle informazioni oltre che di ricerca e sviluppo, possibilmente anche inedite rispetto alle attuali.

"L'intelligenza generativa è una delle aree più promettenti dell'intelligenza artificiale e si prevede che avrà un impatto significativo su diversi settori nei prossimi anni. Alcuni degli scenari futuri più rilevanti per l'intelligenza generativa potrebbero includere:

1. Creazione di contenuti personalizzati

L'intelligenza generativa potrebbe rivoluzionare la creazione di contenuti, permettendo di generare testi, immagini, video e musica altamente personalizzati per singoli utenti o gruppi. Ad esempio, potrebbe essere possibile generare articoli, storie o film su misura per le preferenze individuali. Questo potrebbe essere particolarmente utile in ambito marketing, pubblicità e intrattenimento.

2. Assistenti virtuali avanzati

Gli assistenti virtuali, alimentati da modelli di linguaggio generativo come GPT, evolveranno in sistemi ancora più sofisticati. Questi assistenti potrebbero offrire supporto per compiti complessi come la consulenza legale, la diagnosi medica (sostenuta da evidenze scientifiche), e la gestione delle risorse aziendali, senza la necessità di un intervento umano diretto.

3. Innovazioni nella medicina

Nel campo della medicina, l'intelligenza generativa potrebbe essere utilizzata per generare simulazioni realistiche di malattie, sviluppare farmaci e trattamenti personalizzati, e analizzare rapidamente i dati genetici per predire malattie o migliorare la comprensione delle patologie. Potrebbero essere sviluppati modelli generativi in grado di creare terapie su misura per il singolo paziente, migliorando la precisione e l'efficacia del trattamento.

4. Automazione della progettazione e della produzione

Le intelligenze generative possono essere utilizzate per progettare nuovi prodotti, materiali e soluzioni architettoniche. Potrebbero essere usate per ottimizzare i processi di produzione, sviluppare progetti innovativi in modo autonomo e generare soluzioni a problemi complessi in ingegneria e design.

5. Educazione personalizzata

Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa potrebbero rivoluzionare l'educazione, creando programmi di formazione completamente personalizzati. Gli studenti potrebbero ricevere materiali didattici creati su misura per il loro stile di apprendimento, con esercizi, esempi e spiegazioni generati in tempo reale.

6. Creazione automatica di codici e software

Gli sviluppatori di software potrebbero beneficiare enormemente dell'intelligenza generativa, poiché i modelli generativi potrebbero scrivere codice in modo autonomo, risolvendo problemi complessi e suggerendo miglioramenti. Questo potrebbe accelerare lo sviluppo di software, ridurre gli errori e rendere la programmazione più accessibile.

7. <strong">Interazione tra uomo e macchina più naturale

Con l'avanzamento dei modelli di linguaggio generativo, l'interazione tra esseri umani e macchine diventerà sempre più fluida e naturale. I sistemi di intelligenza artificiale potrebbero essere in grado di comprendere meglio le emozioni, le intenzioni e i contesti delle conversazioni, creando esperienze di comunicazione molto più avanzate, come interazioni più empatiche o con conversazioni multidimensionali.

8. Rivoluzione nel design grafico e nell'arte

L'intelligenza generativa potrebbe democratizzare l'arte e il design, permettendo a chiunque di creare opere d'arte visiva, musica e altro, con il solo utilizzo di un modello di AI. Questo porterebbe alla nascita di nuove forme di espressione artistica e interattiva, nonché a una fusione tra arte generativa e tecnologie immersive, come la realtà aumentata (AR) e la realtà virtuale (VR).

9. Deepfake e etica

Sebbene l'intelligenza generativa offra vantaggi straordinari, la sua capacità di creare contenuti falsi, come deepfake, solleva preoccupazioni etiche. In futuro, potrebbero esserci normative più rigide e tecnologie di rilevamento avanzate per contrastare l'uso improprio di contenuti generativi, garantendo che venga mantenuta l'integrità e la veridicità delle informazioni.

10. Automazione della ricerca scientifica

I modelli generativi potrebbero essere usati per simulare fenomeni scientifici complessi, analizzare grandi volumi di dati, e persino formulare nuove teorie o esperimenti in ambito scientifico, accelerando enormemente il progresso della ricerca.

In sintesi, l'intelligenza generativa ha il potenziale di trasformare innumerevoli settori, ma anche di sollevare importanti questioni etiche, di privacy e di regolamentazione. La sfida principale sarà bilanciare i benefici con i rischi e garantire che queste tecnologie siano utilizzate in modo responsabile e giusto."