L'IA Generativa (Intelligenza Artificiale Generativa descrive gli algoritmi (come ChatGPT) che possono essere utilizzati per creare nuovi contenuti, tra cui audio, codice, immagini, testo, simulazioni e video. Le recenti scoperte in questo campo hanno il potenziale per cambiare drasticamente il nostro approccio alla creazione di contenuti e di porre importanti questioni per quanto riguarda il dilemma etico legato al suo utilizzo.
L'IA generativa è un tipo di tecnologia di intelligenza artificiale in grado di produrre vari tipi di contenuti, tra cui testo, immagini, audio e dati sintetici. Il recente fermento intorno all'IA generativa è stato alimentato dalla semplicità delle nuove interfacce utente per la creazione di testo, grafica e video di alta qualità in pochi secondi.
La tecnologia, va sottolineato, non è nuova di zecca. L'IA generativa è stata introdotta negli anni '60 nei chatbot. Ma è stato solo nel 2014, con l'introduzione delle reti generative avversarie (GAN) - un tipo di algoritmo di apprendimento automatico - che l'IA generativa ha potuto creare immagini, video e audio convincenti e autentici di persone reali.
La recente comparsa di piattaforme di deep learning text-to-image come Midjourney e Stable Diffusion consente di creare incredibili opere d'arte digitale in pochi secondi, semplicemente digitando un breve testo descrittivo, ad esempio "un mago che lancia un incantesimo in cima a una montagna".
Molti di questi nuovi strumenti sono relativamente facili da usare per il grande pubblico, senza dover passare anni a imparare le basi del disegno e della pittura.
Molti di noi sono ben consapevoli dei potenziali vantaggi dell'apprendimento automatico, come ad esempio aiutare le aziende a gestire i dati in modo più fluido, o assistere i professionisti della sanità nel fare diagnosi più accurate, o ancora eliminare la disinformazione dalle notizie quotidiane. Non sorprende, tuttavia, che esistano anche valide preoccupazioni sulle potenziali insidie dell'IA generativa, come l'uso improprio per creare deepfakes inquietantemente convincenti, l'impatto sociale dei pregiudizi algoritmici o le ansie da sorveglianza di massa che circondano le tecnologie IA come il riconoscimento facciale.
E ora, questi nuovi strumenti generativi stanno sollevando un'ondata di preoccupazioni sull'etica dell'IA generativa.
Grazie a questo processo di diffusione del "noising" e del "de-noising", è possibile utilizzare questi generatori di immagini AI per creare immagini nello stile di un particolare artista, semplicemente digitandone il nome. Questo perché questi modelli sono addestrati su milioni di immagini prelevate da Internet, che uno studio recente ha dimostrato poter contenere contenuti dannosi o addirittura illegali.
Un artista particolarmente popolare, il cui nome e le cui immagini vengono spesso utilizzati per contribuire all'addestramento e alla produzione di queste opere d'arte imitative dell'IA, è il concept artist polacco Greg Rutkowski, noto per i suoi dipinti fantastici, spesso realizzati per l'industria dei videogiochi.
Il problema è che lo stesso Rutkowski non ha mai approvato l'uso delle sue immagini in questo modo. Ancora peggio, alcune di queste imitazioni generate dall'IA portano addirittura la sua firma.
"Il modo in cui [la generazione di arte da parte dell'IA] si sta sviluppando e la direzione in cui si sta dirigendo è terrificante", ha dichiarato Rutkowski in un'intervista a Crypto Mile. "In questo momento ci vogliono solo cinque o dieci minuti per creare qualcosa che gli esseri umani sarebbero in grado di creare solo in due settimane. Dovremo aspettare probabilmente un anno prima che diventi così buono da poter competere con gli artisti viventi".
E qui sta l'enigma etico che si cela dietro ll'IA generativa. Per produrre qualcosa nello stile di un particolare artista, le opere di quell'artista devono essere scaricate da Internet e poi inserite in questi set di dati per l'addestramento dell'IA. Tuttavia, nessuna delle aziende che si occupano di questi generatori di immagini ha chiesto esplicitamente il permesso agli artisti stessi, né questi ultimi sono stati compensati.
"Le persone che scelgono di utilizzare questa tecnologia devono capire che la stragrande maggioranza di questi algoritmi viene addestrata su set di dati non controllati", ha dichiarato Vladimir Petkovic, direttore creativo di Adobe, in un recente post su LinkedIn.
"Le opere d'arte protette da copyright, i nomi personali e gli stili degli artisti vengono semplicemente ingeriti senza alcun rispetto per i legittimi autori. Questo crea un ambiente in cui gli artisti devono competere con il codice, che utilizza il loro duro lavoro. L'intelligenza artificiale è uno strumento potente che può migliorare molti flussi di lavoro creativi. Tuttavia, finché non avremo un sistema adeguato che attribuisca e compensi tutti coloro il cui lavoro viene utilizzato per addestrare questi algoritmi, personalmente ritengo che non sia etico utilizzarli per produrre concetti 'artistici'".
Oltre alla violazione dei diritti d'autore e alla potenziale minaccia per il sostentamento degli artisti umani, l'IA avrà probabilmente effetti imprevisti e più ampi nel settore. Ad esempio, l'uso diffuso delle immagini dell'IA potrebbe scoraggiare gli aspiranti artisti dal perseguire una carriera creativa, in quanto potrebbero ritenere inutile competere in un ambiente in cui l'IA non è in grado di offrire un servizio di qualità.
Nonostante le loro promesse, quindi, i nuovi strumenti di IA generativa aprono una serie di problemi riguardanti l'accuratezza, l'affidabilità, i pregiudizi, l'allucinazione e il plagio, problemi che probabilmente richiederanno anni per essere risolti. E nessuno di questi problemi è particolarmente nuovo per l'IA. La prima incursione di Microsoft nei chatbot nel 2016, chiamata Tay, ad esempio, ha dovuto essere disattivata dopo che ha iniziato a vomitare retorica infiammatoria su Twitter.
La novità è che l'ultima generazione di applicazioni di IA generativa sembra più coerente in superficie. Le moderne applicazioni di IA generativa come ChatGPT potrebbero facilmente superare il Test di Turing. Un ingegnere di Google è stato addirittura licenziato dopo aver dichiarato pubblicamente che l'applicazione di IA generativa dell'azienda, Language Models for Dialog Applications (LaMDA), era senziente.
Il realismo convincente dei contenuti dell'IA generativa rende più difficile rilevare quando le cose sono sbagliate. Molti risultati dell'IA generativa non sono trasparenti, quindi è difficile determinare se, ad esempio, violano i diritti d'autore o se ci sono problemi con le fonti originali da cui attingono i risultati. Se non si sa come l'IA è arrivata a una conclusione, non si può ragionare sul perché potrebbe essere sbagliata.
Articolo tratto da The New Slack e Techtarget liberamente tradotto e rielaborato
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