Scienze Scienze Riccardo Oldani

Cento sfumature di intelligenza artificiale

Cento sfumature di intelligenza artificiale

I sistemi di intelligenza artificiale rivelano capacità sempre più sorprendenti. Al punto che perfino chi li ha creati mette in guardia sui rischi connessi al loro utilizzo. In un momento in cui le applicazioni si moltiplicano, anche per il mondo del vino, è giusto chiedersi se questo tema possa riguardarci oppure no. Qualche spunto di riflessione.

L’intelligenza artificiale è la tecnologia del momento, come se fosse nata ieri e ci avesse investito all’improvviso di tutte le sue apparentemente stupefacenti capacità. Ne parlano tutti per le doti davvero strabilianti messe in mostra da alcune applicazioni, come ChatGPT, il sistema sviluppato dalla statunitense OpenAI che pare in grado di rispondere con cognizione di causa ed estrema competenza a ogni tipo di quesito.  Ma l’argomento è sulla bocca di tutti anche per gli allarmi lanciati a più riprese da vari personaggi, compresi esperti di tecnologia o businessman come Elon Musk, il magnate di Tesla, Space X e Twitter.

L’allarme degli esperti

Specialisti che hanno lavorato per anni allo sviluppo dell’intelligenza artificiale, come Yoshua Bengio di OpenAI, Geoffrey Hinton di Google e Yann LeCun di Meta, hanno sottoscritto una lettera per mettere in guardia sui possibili rischi insiti in questi sistemi. “La nostra capacità di capire che cosa potrebbe andar male utilizzando sistemi ultrapotenti di IA è molto labile”, ha spiegato lo stesso Bengio al New York Times. “Per questo dobbiamo stare molto attenti”.

Scienza da quasi 70 anni

Per capire di che cosa stiamo parlando, però, bisogna conoscere un po’ di storia. L’intelligenza artificiale non è cosa recente. Le sue basi teoriche furono definite in due mesi di entusiasmanti dibattiti e confronti addirittura nel 1956, al Dartmouth College di Hanover nel New Hampshire (Stati Uniti), dove si riunirono scienziati del calibro di Claude Shannon, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, John McCarthy e Ray Solomonoff. Già in quella occasione si definirono idee e metodi per sviluppare le reti neurali artificiali, i sistemi di comprensione del linguaggio naturale e altri strumenti che ora sono alla base del suo funzionamento.

Dalle reti neurali agli algoritmi

La prima rete neurale mai realizzata risale addirittura al 1957. Si chiamava percettrone ed era in grado di analizzare immagini da 20×20 pixel e di distinguerle in base alle dimensioni del soggetto. Insomma, non serviva a nulla di pratico, ma aveva il grande merito di funzionare. Poi la ricerca sull’intelligenza artificiale si indirizzò su una soluzione diversa, quella dei sistemi esperti, che raggiunsero il loro apice nel 1997, quando il famosissimo Deep Blue sconfisse a scacchi il campione mondiale Garry Kasparov.

Potenza di calcolo

Il vero boom della disciplina si è avuto in anni recenti quando si è capito che si possono usare le schede grafiche (GPU) per costruire le reti neurali, con grande vantaggio rispetto alle normali schede CPU che sono più complesse e più costose. NVidia, il principale produttore di GPU, ha così conosciuto un vero e proprio boom ed è ora uno dei gruppi più potenti e ricchi del pianeta. La grande potenza di calcolo ora a disposizione di reti neurali e non solo (anche i supercomptuter per il supercalcolo si basano su architetture simile) ha consentito di realizzare un salto quantico nelle applicazioni.

Segretarie superefficienti?

Qualche anno fa avevo intervistato uno dei padri degli algoritmi di intelligenza artificiale utilizzati da Google per la ricerca immagini, Tomaso Poggio, scienziato genovese emigrato al MIT di Boston. Nell’occasione mi aveva detto come l’aspettativa degli esperti del settore fosse di realizzare nel giro di qualche anno sistemi capaci di diventare “segretarie” estremamente efficienti, a cui chiedere per esempio informazioni su un viaggio e farci prenotare automaticamente biglietti o alberghi. Sembrava un’orizzonte ancora lontano, ma in realtà ci siamo già. La grande forza di questi sistemi, diceva Poggio, è di essere in grado di processare quantità enormi di dati e di trovare velocissimamente la risposta a un quesito. Virtù utilissima in moltissimi impieghi, dall’analisi delle cartelle cliniche alle ricerche di qualsiasi tipo su qualsiasi campo dello scibile umano.

Ancora tanti limiti

I limiti però sono ancora tanti. Ho provato per esempio a chiedere a ChatGPT quale potrebbe essere secondo le sue informazioni il vino migliore del mondo. La risposta è stata scontata in modo disarmante: «In quanto modello IA di linguaggio non ho dati in tempo reale o opinioni personali, e il limite delle mie conoscenze si ferma a settembre 2021. Però vale la pena segnalare che determinare il “miglior” vino del mondo è soggettivo e varia in base ai gusti personali e alle preferenze». Forse la mia domanda non è stata la più adatta per evidenziare le capacità di ChatGPT, ma dopo tutto questo “hype” sollevato per incensare il sistema mi sarei atteso qualcosa di più.

La forza dell’inganno

Perché dobbiamo temere, allora, di sistemi di questo tipo? Lo spiega un giurista italiano, Andrea Bertolini, docente della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa e attento ora a seguire il percorso che porterà in breve l’Europa a definire il proprio AI Act, il primo tentativo di normare l’intelligenza artificiale. Questi sistemi, dice Bertolini, «sono in grado di manipolare le persone. Sanno ciò che ci piace e anche ciò a cui non sappiamo resistere. Potrebbero farci fare cose che magari non vorremmo ma a cui non riusciamo a dire di no».
Esistono tanti di questi esempi. Dalle app con cui è possibile crearsi amici o anime gemelle virtuali a quelle che producono recensioni di vini senza mai, ovviamente, averli degustati. È di questo che dovremmo aver paura, insomma. Ma non si tratta di una peculiarità dell’intelligenza artificiale. È una tendenza umana quella di ingannare il prossimo. La tecnologia diventa solo uno strumento di questo istinto. Potente e ingannevole quanto si vuole, ma pur sempre uno strumento.

Foto di apertura: i sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di manipolare le persone © A. Sinn – Unsplash

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© Riproduzione riservata - 31/05/2023

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