La domanda che molti si pongono è se l’IA diventerà presto più intelligente degli esseri umani. La risposta, è probabilmente negativa. Ma per comprendere perché occorre prima fare i conti con un problema di fondo: l’IA viene spesso trattata come una parola magica piuttosto che come una tecnologia da comprendere realmente. Il termine “intelligenza artificiale” è stato spesso attribuito a blockchain, web 3.0 e una miriade di altre tendenze tecnologiche completamente estranee. Questa confusione ha portato molte persone non tecniche a identificare l’IA con la tecnologia stessa.
Per capire meglio la natura dell’intelligenza artificiale, basta un paragone insolito: l’IA è come il nastro adesivo. Proprio come il materiale onnipresente, può essere applicata praticamente a qualsiasi cosa, ma tende a cedere quando si costruiscono strutture troppo complesse. Il nastro adesivo trova impiego nell’aviazione, nelle corse automobilistiche, nel bricolage domestico e persino nei condotti di ventilazione per cui fu originariamente progettato. Allo stesso modo, ci sono ambiti in cui l’IA eccelle, altri in cui sorprende positivamente e situazioni in cui semplicemente non funziona.
Il successo dell’intelligenza artificiale deriva dalla sua capacità di permettere ai computer di svolgere compiti che in precedenza erano esclusivi degli esseri umani. Può analizzare immagini, rispondere a domande su testi, generare contenuti visivi e musicali di qualità sempre crescente. Possiamo utilizzare MidJourney per creare illustrazioni, ChatGPT e Claude per analizzare testi al lavoro, e Suno per sviluppare idee musicali. L’elenco delle applicazioni pratiche si allunga a ritmi incalzanti.
Tuttavia, definire l’intelligenza artificiale “stupida” può sembrare contraddittorio dopo aver elencato le sue numerose capacità. La chiave per comprendere questa apparente contraddizione sta nel capire come funziona realmente l’IA. WaUn altro esempio ci viene in aiuto: quando la luce attraversa superfici trasparenti curve, crea splendidi motivi chiamati caustiche. Il Politecnico Federale di Losanna ha sviluppato tecniche per produrre vetri che utilizzano questo fenomeno per creare vere e proprie opere d’arte. Ma il vetro che produce un’immagine dettagliata è intelligente? No, il vetro rimane un materiale inerte, l’intelligenza appartiene a chi l’ha progettato.
L’intelligenza artificiale funziona in modo simile: come una serie di filtri sofisticati che trasformano un input in un output. Invece della luce, però, elabora parole e immagini. Tutti i sistemi avanzati che utilizziamo quotidianamente sono essenzialmente filtri che reagiscono agli stimoli forniti. Alcuni obiettano che anche gli esseri umani reagiscono semplicemente agli stimoli esterni, ma questa comparazione non regge a un’analisi approfondita.
Gli esseri umani sono organismi incredibilmente complessi, frutto di miliardi di anni di evoluzione e adattamento a innumerevoli ambienti. Utilizzando cervelli sofisticati, sensi sviluppati e corpi versatili, abbiamo raggiunto la cima della catena alimentare e sviluppato il sistema computazionale più complesso mai esistito. Il cervello umano continua a evolversi durante tutta la vita, modificandosi costantemente in base alle interazioni con il mondo, gli altri e noi stessi. Cerchiamo nuove sfide per rafforzare le nostre capacità cognitive e spingiamo i confini del possibile.
Al contrario, per addestrare un’IA basta importare una libreria software, caricare esempi di immagini etichettate con gatti o cani, e regolare i parametri fino a ottenere risposte corrette nella maggior parte dei casi. Paragonare un sistema del genere alla complessità di un essere umano è semplicemente ridicolo per chiunque conosca entrambi gli ambiti. Il cervello umano contiene un livello di complessità che persone brillanti dedicano intere carriere a studiare, concentrandosi su singole aree specifiche. La maggior parte dei sistemi di IA, invece, può essere spiegata più o meno in un singolo articolo.
Un aspetto fondamentale spesso frainteso è che l’IA essenzialmente copia. Quando ChatGPT risponde a una domanda, sta effettivamente dicendo: “basandomi su tutto ciò che ho visto dire agli umani, questa è una risposta ragionevole al prompt che mi è stato fornito”. Il lavoro dei ricercatori consiste nel modellare i vari filtri del sistema per imitare al meglio gli esempi umani. È più accurato pensare che un modello di IA utilizzi esempi per decidere quale output sia appropriato, piuttosto che immaginare che crei qualcosa di nuovo.
Questa caratteristica solleva problemi significativi, inclusi quelli legati al copyright. A volte i modelli riproducono materiale protetto perché addestrati su dati coperti da diritti d’autore, una questione con implicazioni legali, tecniche e morali ancora da risolvere completamente. Quando le persone interagiscono con l’IA rimangono giustamente impressionate dalle risposte, ma molti commettono l’errore di fermarsi qui e presumere che il sistema sia più intelligente di loro, credendo che abbia “pensato” la risposta anziché semplicemente richiamato informazioni da una combinazione complessa di esempi umani.
Basta scavare leggermente più a fondo per scoprire quanto l’IA possa essere limitata. Questi sistemi richiedono un’attenta calibrazione umana per produrre risultati di qualità. Il processo di creazione di un modello di IA richiede computer potentissimi, enormi quantità di dati di riferimento di alta qualità e tempo considerevole. Eppure continuano a commettere errori banali in modo sistematico. A differenza degli esseri umani che sbagliano occasionalmente, l’IA ripete gli stessi errori finché un intervento umano non corregge il problema, e talvolta nemmeno questo basta.
L’intelligenza artificiale non si avvicina nemmeno lontanamente alla complessità umana. L’unica ragione per cui può svolgere compiti umani è che è progettata per imitare le persone. Anche con ingenti finanziamenti e grande forza lavoro, resta difficile creare modelli che non siano limitati o completamente inutili. Questo non significa che l’IA non sia potente: come il nastro adesivo, ha un proprio ventaglio di applicazioni. Ma l’utilità del nastro adesivo non lo rende intelligente. Potrebbe l’IA diventare “generalmente intelligente” in futuro? Forse, oppure potremmo sviluppare prima un nastro adesivo generalmente intelligente.
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