Ci troviamo al centro di una svolta definitiva dovuta alla diffusione dell’Intelligenza Artificiale (IA), ed è quindi fondamentale esplorare le tendenze che ne determineranno il futuro. Questo blog post tratterà tre aree chiave: le risorse necessarie per utilizzare l’IA, il ruolo dell’Open Source e i possibili sviluppo dell’IA.
Risorse Computazionali
Il futuro dell’IA è legato all’evoluzione delle risorse di calcolo, in particolare delle unità di elaborazione grafica (GPU). La notevole crescita delle GPU negli ultimi anni evidenzia la necessità di hardware avanzato, in grado di supportare le tecnologie più recenti.
Man mano che le applicazioni di IA diventano più sofisticate, la necessità di potenti GPU e di hardware specializzato come le Tensor Processing Unit (TPU) non potrà che intensificarsi. Queste risorse stanno diventando essenziali non solo per l’addestramento dei modelli di deep learning, ma anche per l’inferenza, cioè per l’utilizzo di un modello pre-addestrato. Nei prossimi anni, la domanda di GPU probabilmente aumenterà ancora di più, generando un aumento dei prezzi dell’IA. In questo scenario, le soluzioni di IA basate su strumenti open source diventeranno risorse preziose.
Il ruolo dell’ Open Source
Il software open source ha avuto finora un’importanza fondamentale nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Rendendo il codice sorgente pubblicamente accessibile, i progetti open source consentono agli sviluppatori di basarsi sul lavoro esistente e di condividere le conoscenze, accelerando il progresso delle tecnologie di IA.
Nello scenario dell’IA “post-LLMs”, l’open source fornisce anche tutele legali agli sviluppatori e alle organizzazioni che sviluppano prodotti alimentati dall’IA. Da un punto di vista legale, le licenze open source offrono protezione contro le controversie sulla proprietà intellettuale e, in parte, contro gli utilizzi scorretti e gli errori dell’IA.
L’Open Source garantisce inoltre che i contributi siano riconosciuti e che il software possa essere utilizzato liberamente entro i limiti della licenza. Man mano che un numero maggiore di organizzazioni abbraccerà le pratiche dell’open source, potremo prevedere un panorama dell’IA più inclusivo ed equo, che dia priorità alle esigenze di diversi soggetti interessati, proteggendone al contempo i diritti.
Usi futuri
Questo panorama dell’IA in costante evoluzione è sempre più plasmato dai Large Language Models (LLM) e dall’IA ragionante, progettati per comprendere e generare testi simili a quelli umani mentre eseguono compiti di ragionamento complessi. Queste tecnologie hanno il potenziale per rivoluzionare diversi settori, tra cui l’istruzione, il customer service e la creazione di contenuti, fornendo esperienze di apprendimento personalizzate, automatizzando le risposte e generando contenuti di alta qualità.
Gli LLM possono anche assistere nella scrittura di codice, nell’esecuzione di comandi e persino nell’analisi dei dati, rendendole strumenti preziosi per lo sviluppo di software e la ricerca. Man mano che gli LLM diventano più sofisticate, miglioreranno la produttività e la creatività umana, consentendo agli utenti di sfruttare l’IA come partner collaborativo nella risoluzione dei problemi e nel processo decisionale. Questa evoluzione porterà anche alla nascita di una nuova forza lavoro di ingegneri dell’IA con il compito di monitorare e mantenere i modelli di IA, garantendone l’efficacia e la conformità etica. Tuttavia, è essenziale garantire che questi sistemi siano sviluppati in modo responsabile, concentrandosi su considerazioni etiche e riducendo al minimo i pregiudizi per massimizzare il loro impatto positivo sulla società.
Questioni etiche: Human in the loop
A questo proposito, i recenti progressi dell’intelligenza artificiale hanno sollevato notevoli preoccupazioni etiche. Ad esempio, il cosiddetto “rischio Skynet”, in cui i sistemi di intelligenza artificiale potrebbero operare autonomamente e potenzialmente rappresentare una minaccia per l’umanità, non è più così inverosimile. Per mitigare questo rischio, è fondamentale implementare un approccio “human-in-the-loop”, garantendo che la supervisione umana rimanga parte integrante dei processi decisionali dell’IA. Mantenendo il controllo umano sulle funzioni critiche dell’IA, possiamo prevenire conseguenze indesiderate e garantire che le considerazioni etiche guidino lo sviluppo dell’IA. Le normative esistenti, come l’AI Act in Europa, si basano su questo e altri principi che mirano a sfruttare i vantaggi dell’IA salvaguardandola dai suoi potenziali pericoli.
La distorsione algoritmica è un’altra questione che deve essere affrontata. I sistemi di IA sono validi solo quanto i dati su cui vengono addestrati e se questi dati riflettono i pregiudizi della società, gli algoritmi risultanti possono perpetuare la discriminazione. È indispensabile che gli sviluppatori implementino misure di equità e trasparenza nei loro modelli di IA per mitigare questi rischi.
Conclusioni
Il futuro dell’IA può essere luminoso, grazie ai progressi delle risorse computazionali, alle applicazioni trasformative nei vari settori e alla crescente consapevolezza delle considerazioni etiche. Ma affinchè il futuro sia promettente, è fondamentale che i professionisti tecnici si impegnino in discussioni sullo sviluppo responsabile dell’IA e sostengano pratiche che diano priorità all’equità, alla trasparenza e alla responsabilità. Così facendo, possiamo sfruttare tutto il potenziale dell’IA, assicurando al tempo stesso che sia al servizio del bene comune.
Autore: Giovanni Vacanti, Data Scientist @ Bitrock
