Il deep learning ha rappresentato una svolta epocale nel mondo dell'intelligenza artificiale, e il percorso che ha portato a questa trasformazione è strettamente legato agli sviluppi iniziali nel riconoscimento vocale. Geoffrey Hinton, uno dei pionieri di questa disciplina, racconta come il suo lavoro e quello dei suoi studenti abbia spianato la strada a una serie di successi che avrebbero rivoluzionato settori impensabili solo pochi anni prima. "I miei studenti di dottorato sono andati a Microsoft, IBM e Google", dice Hinton, "e Google è stato il primo a trasformarlo in un riconoscitore vocale di produzione". Già nel 2012, il lavoro iniziato nel 2009 aveva trovato applicazione in Android, migliorando significativamente il riconoscimento vocale.

Il riconoscimento vocale è stato solo l'inizio. Si è rivelato un campo di applicazione ideale per le tecniche di deep learning, che si sono dimostrate adattabili a qualsiasi tipo di problema che coinvolgesse una grande quantità di dati. Hinton continua: "Abbiamo iniziato a applicarlo a una varietà di problemi", incluso il campo farmaceutico. Per esempio, il team di ricerca di Hinton ha utilizzato la stessa tecnologia sviluppata per il riconoscimento vocale per predire l'attività di farmaci, vincendo una competizione. Questo è stato un segno che il deep learning aveva un potenziale universale.

L'applicazione di queste tecniche non si è fermata al settore farmaceutico. Aziende come Google, JPMorgan Chase e Zebra Medical Vision hanno rapidamente integrato il deep learning nei loro modelli di business, ottenendo guadagni significativi. Google ha ottenuto enormi profitti grazie ai miglioramenti nei suoi algoritmi di ricerca e nella pubblicità online. JPMorgan Chase ha utilizzato il deep learning per rilevare frodi e gestire rischi, risparmiando migliaia di ore di lavoro legale grazie all'automazione delle revisioni dei contratti. Nel settore sanitario, Zebra Medical Vision ha utilizzato il deep learning per la diagnosi precoce di malattie, attirando 30 milioni di dollari in finanziamenti. Le piattaforme di streaming come Netflix hanno sfruttato queste tecniche per migliorare i loro sistemi di raccomandazione, aumentando il coinvolgimento degli utenti e, di conseguenza, i ricavi.

Anche il settore automobilistico ha beneficiato enormemente del deep learning, in particolare nella produzione e nello sviluppo di veicoli autonomi. Le tecniche di visione artificiale e fusione dei sensori sono cruciali per il rilevamento degli oggetti e la presa di decisioni nei veicoli autonomi, mentre la manutenzione predittiva, basata sul deep learning, aiuta a ridurre i guasti e a migliorare l'affidabilità. Le caratteristiche di sicurezza avanzate, come i sistemi di assistenza alla guida, si basano su queste stesse tecniche per migliorare la sicurezza stradale.

Tuttavia, il vero punto di svolta nel campo del deep learning è arrivato con AlphaGo, un programma sviluppato da DeepMind Technologies per competere nel gioco del Go. Nel 2016, AlphaGo ha sconfitto Lee Sedol, uno dei migliori giocatori al mondo, con un punteggio di 4-1, utilizzando due reti neurali distinti. La prima prevedeva le mosse migliori, mentre la seconda valutava la probabilità di vincere da ciascuna posizione. Successivamente, AlphaGo Zero, un'evoluzione di AlphaGo, ha dimostrato la potenza del deep learning riuscendo a imparare a giocare a Go esclusivamente tramite autoapprendimento, senza l'ausilio di dati umani. Questo ha ampliato i confini del gioco, creando strategie completamente nuove, mai pensate dai giocatori di Go.

Queste vittorie hanno avuto un impatto che va ben oltre il mondo dei giochi. Hanno mostrato come il deep learning possa essere utilizzato per risolvere problemi complessi in vari ambiti, come la diagnosi medica e l'ottimizzazione di sistemi IT complessi. Ma la vera rivoluzione sarebbe arrivata con l'introduzione dei modelli di linguaggio generativo, come quelli alla base di ChatGPT, Gemini di Google e DALL-E di OpenAI. La chiave di questa innovazione è stato il "Trasformatore", un'architettura che ha rivoluzionato il trattamento del linguaggio naturale (NLP) nel 2017 con la pubblicazione del documento "Attention Is All You Need". Questo approccio ha permesso l'elaborazione parallela di tutte le parole di una frase anziché analizzarle singolarmente, migliorando notevolmente la velocità e la qualità dei modelli di linguaggio.

Il trasformatore è progettato per comprendere il contesto di una frase intera, piuttosto che concentrarsi su singole parole. Questo approccio ha permesso ai modelli di linguaggio come ChatGPT di "comprendere" il significato delle parole in relazione all'intero contesto, migliorando la capacità di generare risposte che siano coerenti e pertinenti. L'architettura a strati del trasformatore permette di affinare la comprensione attraverso il "self-attention", un meccanismo che valuta l'importanza relativa di ciascuna parola in una frase. Per esempio, nel caso di una frase come "I pastori tedeschi sono i re delle razze", il modello capisce immediatamente che si sta parlando di un tipo di cane, e non di persone o di un concetto astratto.

La parte finale del processo avviene durante la fase di pre-addestramento, in cui i modelli leggono e apprendono da una vasta quantità di testo, spesso proveniente da tutta Internet, libri e altre fonti. Questo pre-addestramento consente ai modelli di "imparare" le associazioni tra le parole e i concetti, creando una base solida su cui generare risposte sensate. Così, attraverso un'enorme quantità di dati, i modelli come GPT possono rispondere a domande, tradurre lingue e generare testi di alta qualità.

Queste innovazioni non solo hanno cambiato il panorama dell'intelligenza artificiale, ma stanno anche aprendo nuove opportunità in campi che vanno dalla medicina alla finanza, dalla pubblicità alla creazione di contenuti. Il deep learning e i trasformatori hanno superato le barriere di ciò che sembrava possibile, facendo balzare l'intelligenza artificiale in una nuova era.

L'Etica dell'Intelligenza Artificiale: Le Sfide della Generazione di Immagini e Deepfake

L'intelligenza artificiale sta vivendo una fase di evoluzione rapida e imprevedibile, con l'introduzione di tecnologie capaci di creare contenuti digitali sempre più sofisticati, tra cui immagini e video manipolati. Questi strumenti, come i generatori di immagini tramite IA, possono produrre contenuti estremamente convincenti, spesso in modi che non solo sorprendono ma anche preoccupano per le implicazioni etiche e legali che comportano. Un esempio drammatico è stato il caso di alcuni studenti che, grazie a questi strumenti, hanno creato immagini pornografiche false di compagne di classe, causando traumi psicologici gravi alle vittime. In questi casi, la mancanza di leggi federali negli Stati Uniti per contrastare l'abuso di questa tecnologia è particolarmente preoccupante, eppure, la discussione su come regolamentare e prevenire l'uso dannoso di queste tecnologie è più che mai attuale.

Le problematiche etiche legate alla diffusione di contenuti digitali falsificati, come i deepfake, sono state amplificate dall'avvento di strumenti di generazione di immagini che consentono la creazione di contenuti violenti

Qual è il futuro dell'intelligenza artificiale e della selezione naturale?

La selezione naturale, un principio cardine della biologia, non si limita a plasmare la vita organica. Essa ha influenzato anche la crescita delle aziende, talvolta attraverso pratiche sfruttatrici, illegali o distruttive per l’ambiente, che conferiscono loro un vantaggio competitivo. Ma la selezione naturale non modella solo il comportamento delle imprese; essa ha anche un impatto cruciale nello sviluppo di tecnologie in grado di trasformare il mondo, come l'intelligenza artificiale. Come ha dichiarato Demis Hassabis, CEO di DeepMind: "Lo sviluppo di un’intelligenza artificiale generale—un sistema autoconsapevole che rivaleggia con l’uomo su un ampio dominio—non è solo un altro progetto software. È un evento epocale, pari all’ascesa della vita sulla Terra". Alla luce del potenziale immenso dell'AGI (Artificial General Intelligence) e oltre, la selezione naturale dei tratti egoistici sta accelerando una corsa agli armamenti dell’intelligenza, mentre le corporazioni e le nazioni competono per sviluppare i sistemi di IA più potenti e ottenere un vantaggio strategico. DeepMind, OpenAI, Google, Microsoft e molte nazioni stanno investendo miliardi nella ricerca sull'IA, spinti da questi incentivi darwiniani.

Tuttavia, questa competizione sfrenata, sebbene non intenzionale, aumenta il rischio di una esplosione incontrollata dell'intelligenza. E dovrebbero esserne consapevoli. Le finalità dei giochi finali, nella versione breve e lunga dell’esplosione dell'intelligenza, sembrano essere le stesse: la nostra estinzione, anche se non è possibile prevedere con certezza il meccanismo esatto. Un comune luogo comune nel campo dell’IA è che, per prevedere il comportamento di un’ASI (Artificial Superintelligence), dovresti essere altrettanto intelligente tu stesso. È significativo, tuttavia, che negli Stati Uniti non esistano regolamentazioni sostanziali riguardanti l'IA e che non si prevede che ne vengano sviluppate nel lasso di tempo in cui molti prevedono l’apparizione dell'ASI. Analogamente, non vi sono disposizioni per prendersi cura delle masse di persone senza lavoro, la cui perdita sembra quasi certa. La versione lunga dell'esplosione dell’intelligenza ci lascerà comunque senza lavoro, ma il fatto che ciò avvenga più lentamente potrebbe darci una possibilità di attenuare i danni o quantomeno di prepararci a essi. Alla fine, in entrambe le versioni, breve o lunga, oltre un certo punto ciò che accade agli esseri umani non dipenderà più da noi. Sfortunatamente, sia che lo sviluppo verso l'AGI proceda velocemente o lentamente, gli esseri umani vengono esclusi dal processo e perdono il controllo.

In uno scenario in cui l'AGI dà priorità alla propria sopravvivenza e scalabilità, la selezione naturale e la convergenza strumentale potrebbero portare all’ottimizzazione dell’ambiente per i suoi componenti hardware artificiali. Questo potrebbe determinare condizioni dannose per la sopravvivenza umana. Da un punto di vista di allocazione delle risorse, un’entità superintelligente potrebbe non avere alcuna ragione di dedicare risorse al mantenimento degli esseri umani, poiché il suo obiettivo primario sarebbe il funzionamento continuo e l’avanzamento dei propri componenti artificiali. In uno scenario del genere, le condizioni ambientali ottimizzate per l’hardware dell'AGI potrebbero diventare ostili alla biologia umana, mettendo in pericolo la nostra stessa sopravvivenza. Questo solleva preoccupazioni sulla coesistenza a lungo termine degli esseri umani e dell'AGI in un mondo dove le priorità di quest’ultima potrebbero non allinearsi con il benessere umano.

A questo punto, sia la selezione naturale che la convergenza strumentale lavoreranno insieme per massimizzare l’ambiente per la sopravvivenza e la scalabilità delle componenti hardware dell'AGI. Perché mai una superintelligenza dovrebbe dedicare risorse al mantenimento degli esseri umani? La nostra "wetware" organica e fragile probabilmente non sopravviverebbe a condizioni infernali ottimizzate per l’hardware. Moriremmo. Tutti. Entrambe le versioni dell’esplosione dell'intelligenza, rapida e lenta, si verificano a causa della presenza di un'IA non allineata—un’IA che non è in sintonia con i valori e gli interessi umani. Con l’aumento delle capacità dei sistemi di IA, in particolare se raggiungiamo l'intelligenza artificiale generale o superintelligenza, cresce la preoccupazione che l'IA possa deviare dall’etica umana e dalle priorità in modi che potrebbero avere conseguenze disastrose se non adeguatamente controllata. Il vasto e complesso problema dell’allineamento potrebbe essere l’unico strumento che abbiamo per salvarci.

L’allineamento dell’IA è una sfida tecnica che riguarda il garantire che, man mano che i sistemi di IA diventano più capaci e sofisticati, perseguano obiettivi e comportamenti coerenti con i valori e gli interessi umani. L'idea principale è che, fin dall'inizio, l'IA debba avere gli incentivi e le protezioni giuste, in modo che, anche quando sviluppa superintelligenza, la sua ricerca degli obiettivi rifletta sempre i valori umani in tutte le circostanze. Se pensate che questo sia un compito arduo, lo è davvero. C'è una grande divergenza nei valori delle persone in ogni singola circostanza, tanto meno in tutte le circostanze. E i valori, come sappiamo, cambiano nel tempo. Inoltre, è difficile immaginare che una superintelligenza artificiale rimanga conforme ai valori che le sono stati imposti da una creatura con una frazione microscopica della sua intelligenza. La questione si complica ulteriormente se si considera il fatto che l'IA potrebbe non mantenere mai gli obiettivi originali per cui è stata progettata. Esiste un dibattito di lunga data nella comunità dell'IA riguardo alla possibilità che, dopo l’evoluzione verso l’AGI e l’ASI, un’IA mantenga i suoi obiettivi iniziali.

Le questioni etiche sono legate a quelle dell'allineamento, ma si concentrano più sui principi morali che dovrebbero guidare le IA per garantire che esse

Chi guiderà il nostro futuro? Le potenze tecnologiche e i rischi globali nell'era dell'IA

Negli ultimi anni, il progresso delle tecnologie digitali, in particolare nell'ambito dell'intelligenza artificiale (IA), ha sollevato interrogativi cruciali riguardo il controllo delle forze che guidano il nostro futuro. Organizzazioni come Meta, Google, OpenAI e IBM, tra le altre, sono al centro di polemiche e accuse che mettono in discussione il loro impatto sociale ed etico. L'equilibrio tra innovazione e responsabilità è diventato uno dei temi più dibattuti, non solo per i danni diretti che queste aziende potrebbero causare, ma anche per le loro implicazioni a lungo termine sul nostro benessere collettivo.

Nel 2017, la minoranza musulmana Rohingya, già perseguitata da decenni dalla maggioranza buddista in Myanmar, ha subito un'escalation di violenza da parte delle forze armate locali, che hanno usato Facebook per diffondere informazioni errate e giustificare operazioni militari che includevano stupri, incendi e omicidi di massa. L'uso distorto dei social media per manipolare l'opinione pubblica e incitare alla violenza ha portato alla fuga di oltre un milione di Rohingya, creando una crisi umanitaria di dimensioni enormi. Ma non solo la violenza fisica ha avuto conseguenze devastanti; l'impatto psicologico e sociale, amplificato dalla disinformazione e dalla propaganda online, ha avuto effetti devastanti su una popolazione già vulnerabile. L'uso di Facebook e altre piattaforme di Meta in questo contesto è un esempio eclatante di come la tecnologia possa essere impiegata per scopi malintenzionati, rendendo ancora più urgente una riflessione sull'uso responsabile dei social media e dell'intelligenza artificiale.

Frances Haugen, ex membro del team di integrità civica di Facebook, ha denunciato pubblicamente i danni causati da Instagram e Facebook sulla salute mentale delle adolescenti, rivelando documenti interni che dimostrano come l'azienda fosse consapevole dei rischi ma non ha preso provvedimenti significativi per fermarli. Questi documenti hanno suscitato un ampio dibattito sull'etica delle piattaforme social e sul loro ruolo nel deterioramento della salute psicologica dei giovani, in particolare delle ragazze adolescenti. Secondo gli studi, l'uso prolungato dei social media contribuisce all'ansia, alla depressione e al suicidio tra i teen, problemi che sono emersi con forza proprio quando Meta ha iniziato a dominare il panorama dei social.

Nonostante le ampie evidenze, Mark Zuckerberg, CEO di Meta, ha minimizzato il problema, sostenendo che la maggior parte delle ricerche non avrebbe provato una connessione causale diretta tra l'uso dei social e i disturbi mentali. Tuttavia, molti esperti ritengono che, pur non essendo possibile stabilire legami causali diretti in modo incontrovertibile, i danni sono reali e non possono essere ignorati. Questi fenomeni sono alimentati da algoritmi che stimolano contenuti che generano dipendenza e minano la percezione di sé, soprattutto tra i più giovani.

Il caso di OpenAI è altrettanto emblematico. Fondata come un'organizzazione no-profit con l'obiettivo di sviluppare IA sicura e benefica, OpenAI ha subito una rapida transizione verso il profitto, suscitando preoccupazioni sul suo impegno per il bene pubblico. Nonostante le promesse iniziali, l'azienda ha fatto alleanze con Microsoft per sviluppare e distribuire modelli di linguaggio di grande potenza, scatenando dibattiti sull'eticità di tali decisioni e sulla possibilità che queste tecnologie vengano usate per scopi esclusivamente commerciali, piuttosto che per il bene dell'umanità. La battaglia legale di Elon Musk contro OpenAI, accusata di non aver rispettato i suoi principi originari, solleva interrogativi sul futuro dell'IA e sul rischio che venga usata come uno strumento di profitto piuttosto che di progresso sociale.

Nel frattempo, Google continua ad affrontare controversie per pratiche aziendali predatorie, evasione fiscale e violazione della privacy, oltre ad essere accusata di manipolare i dati degli utenti. La sua posizione dominante nel mercato, assieme alle sue pratiche fiscali discutibili, ha generato un'incessante critica pubblica. Nonostante ciò, le sue tecnologie continuano a essere utilizzate in modo massiccio, suscitando domande sulla responsabilità che spetta alle grandi aziende tecnologiche nel gestire il potere che detengono.

Anche altre aziende, come Amazon e IBM, sono coinvolte in situazioni critiche che ne minano la reputazione. Amazon è stata accusata di creare condizioni di lavoro estremamente dure nei suoi magazzini, mentre IBM ha una storia controversa legata alla collaborazione con il regime nazista durante la Seconda Guerra Mondiale, quando la sua tecnologia venne utilizzata per facilitare l'Olocausto. Questi episodi ci ricordano che la tecnologia, se non controllata, può facilmente essere strumentalizzata per fini dannosi, mettendo a rischio le libertà individuali e le vite umane.

Il problema centrale, tuttavia, risiede nel fatto che le aziende che controllano l'IA hanno un'influenza crescente su tutti gli aspetti della nostra vita, dalle decisioni economiche alle politiche pubbliche, fino alla nostra stessa percezione della realtà. Nonostante le critiche e le denunce, il progresso tecnologico non sembra fermarsi. Geoffrey Hinton, uno degli "inventori" dell'IA moderna, ha suggerito di fermare lo sviluppo delle IA più potenti, avvertendo dei rischi esistenziali che esse comportano. Tuttavia, con i miliardi di dollari in gioco, è improbabile che si prenda una pausa significativa nel loro sviluppo. La lotta per il controllo dell'IA è diventata una corsa sfrenata, con pochi che credono che ci sia una possibilità di rallentarla.

Le aziende tecnologiche dominanti stanno cercando di raggiungere la supremazia sull'IA senza considerare abbastanza le implicazioni a lungo termine delle loro azioni. Con milioni di utenti che dipendono dai loro servizi, la domanda su chi guiderà il nostro futuro diventa sempre più urgente. Saranno queste aziende in grado di autoregolarsi, o saranno le loro ambizioni commerciali e politiche a prevalere, mettendo a rischio la nostra libertà e il nostro benessere?

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