Definizione di IA generativa
L'intelligenza artificiale generativa (IA generativa o GenAI) comprende i modelli di IA che producono nuovi contenuti anziché limitarsi ad analizzare dati esistenti. Possono creare testi, immagini, audio, video, oggetti 3D, codice o dati strutturati.
Questi modelli vengono addestrati su enormi quantità di dati. Ne apprendono la struttura statistica così bene da poter creare nuovi esempi che sembrano farne parte: un nuovo paragrafo, una nuova immagine, una nuova melodia.
L'IA generativa si è diffusa su larga scala con il lancio di ChatGPT nel novembre 2022. Da allora, i modelli generativi sono diventati multimodali, molto più capaci di ragionare e molto meno costosi da usare.
IA generativa e IA tradizionale a confronto
| IA tradizionale (predittiva) | AI generativa | |
|---|---|---|
| Compito principale | Classificare, prevedere, rilevare | Creare nuovi contenuti |
| Tipo di contenuto | Un'etichetta, un punteggio o un numero | Testo, immagini, audio, video, codice |
| Esempio | Questa email è spam? | Scrivi una risposta a questa email |
| Modelli tipici | Alberi decisionali, classificatori, regressione | Modelli linguistici di grandi dimensioni, modelli di diffusione |
| Interazione | Funziona in background | Conversazionale, basata su prompt |
Come funziona l'IA generativa
Testo: prevedere il token successivo
Un modello linguistico di grandi dimensioni legge il tuo prompt come una sequenza di token, prevede il token successivo più adatto, lo aggiunge e ripete il processo. Un parametro chiamato temperatura controlla quanto audaci siano le scelte. Dopo il preaddestramento su enormi quantità di testo, i modelli vengono perfezionati grazie al feedback umano e dell'IA per essere utili e sicuri.
Immagini: dal rumore all'immagine
I modelli di diffusione imparano a rimuovere il rumore dalle immagini. Per generarne una, partono da rumore casuale e lo eliminano passo dopo passo, guidati da una rappresentazione testuale del tuo prompt, finché non emerge un'immagine che corrisponde alla descrizione.
Audio e video
I modelli per la voce e la musica generano suoni come sequenze di token audio o spettrogrammi. I modelli video estendono la generazione di immagini nel tempo, mantenendo coerenti oggetti e movimenti tra i fotogrammi.
Collegamento alle fonti e strumenti
I modelli generativi sono spesso collegati a motori di ricerca, documenti o database (generazione aumentata dal recupero di informazioni), così le loro risposte possono basarsi su informazioni aggiornate e verificabili. Leggi la guida completa su come funziona l'IA
Tipi di modelli di IA generativa
Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)
Modelli Transformer per testi e codice. Sono alla base degli assistenti conversazionali.
Modelli di ragionamento
LLM addestrati a ragionare passo dopo passo prima di rispondere a domande difficili.
Modelli di diffusione
Generano immagini e video rimuovendo gradualmente il rumore.
Modelli multimodali
Un unico modello che gestisce testi, immagini, audio e talvolta video.
GAN e VAE
Architetture generative precedenti, ancora utilizzate per alcune attività legate a immagini e dati.
Modelli per la voce e la musica
Sintesi vocale, conversione della voce e generazione di musica.
Strumenti di IA generativa più popolari
- Assistenti conversazionali: ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Microsoft Copilot, Meta AI e altri.
- Famiglie di modelli con pesi aperti: Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek e altri, che le aziende possono eseguire sui propri server.
- Generazione di immagini: strumenti basati su modelli di OpenAI, Google, Midjourney, Stability AI, Black Forest Labs e altri.
- Generazione di video: modelli come OpenAI Sora, Google Veo e Runway.
- Assistenti e agenti di programmazione integrati negli editor di codice.
Le classifiche dei modelli cambiano ogni pochi mesi, perciò molti preferiscono app che danno accesso a diversi modelli leader in un unico posto.
Cosa puoi fare con l'IA generativa
- Scrivi e modifica: email, relazioni, saggi, post sui social e traduzioni.
- Impara: ottieni spiegazioni adatte al tuo livello, quiz e piani di studio.
- Ragiona: fai brainstorming, valuta pro e contro e metti alla prova un piano.
- Crea contenuti visivi: illustrazioni, immagini di prodotti, miniature e concept art.
- Realizza progetti: scrivi codice, analizza dati e automatizza le attività ripetitive.
- Conversa: simula dialoghi, esercitati per colloqui o trattative con personaggi IA.
Un uso potente ma meno conosciuto è il dibattito strutturato. Invece di generare un'unica risposta, diverse personalità IA presentano ciascuna gli argomenti più solidi a favore di una posizione diversa, poi un giudice IA li confronta. Così puoi vedere più chiaramente i compromessi dietro una decisione.
Limiti e rischi
- Allucinazioni: affermazioni, citazioni o numeri plausibili ma falsi.
- Diritto d'autore e consenso: questioni legali ancora aperte sui dati di addestramento e sulle opere generate.
- Deepfake e disinformazione: immagini, audio e video falsi ma realistici. Il regolamento europeo sull'IA richiede che determinati contenuti generati dall'IA siano etichettati.
- Pregiudizi e stereotipi ereditati dai dati di addestramento.
- Privacy: fai attenzione ai dati personali o riservati che inserisci nei prompt.
Come scrivere prompt migliori
| Prompt poco efficace | Prompt più efficace |
|---|---|
| Scrivi delle auto elettriche. | Scrivi un'introduzione di 300 parole per un post sul blog rivolto a chi compra un'auto per la prima volta. Confronta auto elettriche e ibride con un tono amichevole e concludi con tre domande da fare al concessionario. |
| Una foto di un cane. | Un cucciolo di golden retriever seduto tra le foglie autunnali, luce morbida del mattino, profondità di campo ridotta, fotorealistico. |
| Dovrei lasciare il mio lavoro? | Dammi gli argomenti più forti a favore e contro l'idea di lasciare un lavoro stabile per avviare un'attività, considerando che ho risparmi per sei mesi. |
La formula: contesto, obiettivo, formato, vincoli e, se possibile, un esempio del risultato che vuoi ottenere.