L’intelligenza artificiale nello scenario futuro

I nuovi modelli di intelligenza artificiale recentemente rilasciati hanno registrato un’impennata di creatività. Possono produrre immagini, video e testo con una semplice richiesta del loro creatore. OpenAI ha lanciato il programma “DALL-E 2” negli Stati Uniti alla fine di marzo 2022. Questo programma è un modello di deep learning in grado di produrre immagini basate su istruzioni testuali. Pochi mesi dopo, è stato rilasciato un altro programma di intelligenza artificiale, ChatGPT, un modello linguistico di alta qualità, coesione ed eloquenza. Le recenti generazioni di modelli linguistici hanno superato tutti gli sforzi precedenti. Lo standard più recente è, per l’appunto, ChatGPT di OpenAI: l’ultima generazione di intelligenza artificiale più elegante e migliorata rispetto a GPT-3, che ha dato il via a un’ondata di sorprendenti imitazioni linguistiche.

Gli esperti prevedono che il 2023 sarà l’anno in cui verrà lanciata la prossima generazione di modelli linguistici di grandi dimensioni e, sebbene ChatGPT abbia “conquistato il mondo“, tutti gli occhi sono puntati su GPT-4. La combinazione di riconoscimento di testo e immagini offre una potente capacità in un modello di intelligenza artificiale. Sarà possibile, quindi, chiedere ad una chatbot cosa c’è su un’immagine o di generare l’immagine stessa: questo è ciò che il progetto ChatGPT open source è interessato a fare.

Le principali organizzazioni che hanno storicamente guidato la ricerca sull’IA stanno vedendo una presenza ridotta a partire dal 2022. Con l’economia globale che affronta una recessione, molte di queste grandi organizzazioni hanno implementato massicci licenziamenti e blocchi delle assunzioni. La prossima generazione di modelli linguistici dovrà affrontare molti degli stessi problemi della precedente.

La ricerca sull’intelligenza artificiale è costosa e le aziende devono stare molto attente ai progetti in cui investono e probabilmente sceglieranno quelli che hanno il potenziale per guadagnare di più, piuttosto che quelli più innovativi, interessanti o sperimentali. I profitti stanno già iniziando a vedersi in Meta, che ha ristrutturato il suo team di ricerca sull’intelligenza artificiale. Tuttavia, mentre le grandi aziende tecnologiche stringono la cinghia, le nascenti start–up che lavorano per generare intelligenza artificiale stanno registrando un aumento di interesse da parte di vari investitori. Varie start–up e università saranno probabilmente al centro della ricerca in questo campo in crescita.

Negli ultimi anni è iniziato ad emergere anche il potenziale dell’intelligenza artificiale in medicina. AlphaFold di DeepMind, un’intelligenza artificiale in grado di prevedere le “chiavi“ della struttura proteica e della sua funzione, apre la strada a nuovi tipi di ricerca in biologia molecolare, aiutando i ricercatori a capire come funzionano le malattie e a creare nuovi farmaci per combatterle. Lo scorso novembre 2022, Meta ha proposto ESMFold, un modello “veloce” per la previsione della struttura delle proteine; si tratta di un completamento automatico delle proteine ​​utilizzando tecniche basate su modelli di linguaggio esteso. DeepMind e Meta hanno costruito strutture per centinaia di milioni di proteine e le hanno condivise in vasti database pubblici.

Gli operatori sanitari e i produttori di farmaci hanno beneficiato di queste risorse, che rendono la ricerca di nuove strutture proteiche (quasi) facile come una ricerca sul web. Il 2023 potrebbe essere l’anno in cui questo lavoro di base darà davvero i suoi frutti. È probabile che DeepMind mostri presto qualcosa di importante in quest’area ma ci sono centinaia di startup che esplorano modi per utilizzare l’intelligenza artificiale per accelerare la scoperta di farmaci e persino per progettarne alcuni precedentemente sconosciuti. Diversi farmaci sviluppati da aziende farmaceutiche che utilizzano l’intelligenza artificiale sono attualmente in sperimentazione clinica, mentre altri dovrebbero essere lanciati nei prossimi mesi. I risultati preliminari di alcuni di questi potrebbero essere pubblicati entro il prossimo anno, consentendo ai primi farmaci sviluppati con l’aiuto dell’intelligenza artificiale di raggiungere il mercato.

 Proseguendo con l’analisi del panorama normativo circa l’intelligenza artificiale, quest’anno è solo l’inizio poiché i Legislatori e le agenzie di vari Paesi regoleranno il settore. Si consideri la futura normativa europea sull’IA, che potrebbe essere introdotta in pochi mesi. Il 2023 quasi certamente vieterà le “pratiche tecniche” ritenute dannose per i diritti umani, come i sistemi che assegnano punti e classificano le persone in base alla loro affidabilità. Negli Stati Uniti, anche la Federal Trade Commission (FTC) sta tenendo d’occhio il modo in cui le aziende raccolgono i dati e utilizzano gli algoritmi di intelligenza artificiale. In Cina, invece, le autorità hanno recentemente vietato la creazione di deepfake senza il consenso delle parti coinvolte. Tuttavia, le autorità di regolamentazione si trovano di fronte ad un difficile equilibrio tra la protezione dei clienti e il non ostacolo al processo innovativo. Se le nuove leggi saranno attuate correttamente ed in modo efficace, quest’anno potrà inaugurare un’era in cui l’intelligenza artificiale contribuirà al rispetto dei dati personali.