“Tanto entusiasmanti quanto inquietanti, le evoluzioni dell’intelligenza artificiale sono più idealizzate che messe in discussione.”

Evoluzione dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale (IA) suscita un senso di meraviglia paragonabile a quello della rivoluzione industriale del XIX secolo. Tuttavia, gli appelli alla prudenza si moltiplicano, come dimostrano le iniziative legislative per regolamentare lo sviluppo e l’uso dell’IA in California, o la recente iniziativa del governo francese per misurarne l’impatto ambientale. Queste preoccupazioni riflettono interrogativi fondamentali sul nostro rapporto con la tecnologia, il nostro orgoglio e il desiderio di credere in un progresso illimitato.

La capacità umana di trasformare l’ambiente attraverso la tecnica e il linguaggio (attraverso i racconti che strutturano la nostra visione del mondo) definisce la nostra condizione. Questa libertà si manifesta nel desiderio costante di spingere oltre i confini del possibile, come dimostrano la ricerca sull’intelligenza artificiale e l’emergere di applicazioni come ChatGPT (e il suo recente miglioramento incrementale o1), Gemini o Llama.

Tanto entusiasmanti quanto inquietanti, queste evoluzioni sono a volte più idealizzate che messe in discussione. Infatti, se le tecniche di base del deep learning – un ramo dell’IA in cui le macchine apprendono dai dati – sono note dagli anni ’50, la recente apparizione di applicazioni concrete come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, large language models), addestrati su quantità massicce di testi dal 2018, ha sorpreso il grande pubblico. Ma non gli esperti di IA, che ne conoscevano già il potenziale.

Entusiasmo del pubblico

La sorpresa deriva dall’entusiasmo del pubblico per questi sistemi. Dopo il fallimento del chatbot Tay di Microsoft qualche anno fa e le critiche a Galactica, lo strumento di supporto alla scrittura scientifica di Meta, ChatGPT ha stupito incontrando un successo travolgente sin dal suo lancio. Questo entusiasmo è stato probabilmente alimentato dalla sua facilità d’uso, dalla sua capacità di fornire risposte coerenti e da una strategia di marketing efficacemente incentrata sul potenziale di utilizzo.

Leggi anche l’intervista con Yann Le Cun: Articolo riservato ai nostri abbonati Yann Le Cun, direttore di Meta: “L’idea stessa di voler rallentare la ricerca sull’IA è paragonabile a un nuovo oscurantismo”.

Per Yann Le Cun, responsabile dell’intelligenza artificiale di Meta e padre del deep learning – un sottocampo dell’apprendimento profondo che utilizza reti neurali artificiali per analizzare e interpretare dati complessi – intervistato nel podcast “Do It Yourself”, questa padronanza del linguaggio da parte degli LLM può sembrare impressionante, ma si basa in realtà su modelli statistici semplici e non riflette una vera intelligenza.

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