1. IA generativa
È un’intelligenza artificiale con un livello esplicativo. Dopo essere stata addestrata da algoritmi ad apprendere come gli esseri umani (per classificare, elencare, dare priorità, prevedere, ecc.), questa IA di nuova generazione è ora in grado di “comprendere” le nostre richieste e di rispondere ad esse con testo, immagini o audio. “GenAI” (il suo soprannome in inglese) ha fatto un ingresso fragoroso nelle nostre vite con l’arrivo di ChatGPT alla fine del 2022.
2. Distorsione algoritmica
Questa è una “anomalia” presente all’uscita di un algoritmo AI (e non un errore). Il risultato è orientato (volontariamente o meno) dall’insieme di dati, dalle persone che creano gli algoritmi, dal modo in cui interagiamo con la macchina (costruzione dell’interfaccia, autocensura dell’utente, ecc.). Con conseguenze talvolta dannose. Ad esempio, un’intelligenza artificiale per lo screening del cancro della pelle, addestrata su un database di pelle bianca, non è quindi in grado di identificare i sintomi sulla pelle non bianca.
3. Apprendimento automatico
Il termine fu coniato già nel 1959 da un ricercatore dell’IBM, Arthur Lee Samuel, per spiegare come il suo programma giocasse a dama e migliorasse durante il gioco. O come permettiamo alla macchina di apprendere dai dati, tramite modelli matematici. A partire dagli anni Novanta sono stati compiuti grandi progressi e da allora le sue applicazioni si sono moltiplicate: assistenza diagnostica, analisi predittiva in campo finanziario, legale, ecc.
4. Apprendimento profondo
Questo sottocampo dell’intelligenza artificiale descrive un processo di apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali ispirate al cervello umano e quindi dotate di diversi strati di neuroni nascosti, quindi in profondità. Questo processo, che richiede un volume gigantesco di dati, è stato utilizzato per sviluppare il riconoscimento facciale e vocale, la traduzione automatica, le automobili autonome, in fisica per la ricerca di particelle, ecc.
5. LLM (modelli linguistici di grandi dimensioni)
È grazie a loro che l’IA può dialogare con noi (comprendere le nostre domande e fornire una risposta comprensibile). Capiscono le relazioni tra le parole di una frase, tra più frasi, ma anche la grammatica e la lingua utilizzata. Oggi esistono molti “grandi modelli linguistici”, alcuni sono davvero in competizione, il più efficiente dei quali è senza dubbio quello utilizzato per ChatGPT.
6. Allucinazione
L’intelligenza artificiale generativa a volte ha un grosso difetto: è obbligata a dare una risposta, per quanto assurda possa essere. Quindi certi giri di domande possono intrappolarla. Almeno il 3% delle risposte nella quarta versione di ChatGPT sono errate. Alcuni ragazzini intelligenti si sono divertiti a chiedergli chi è sopravvissuto al naufragio del Titanic o con chi, tra una carota o un broccolo, Harry Potter ha fatto squadra nell’ultima opera… Le risposte sono semplicemente strabilianti!
7. Deep-falso
Si tratta di IA che sovrappongono tratti umani e una voce al corpo di un’altra persona, in video o registrazioni audio. Questi inganni sono sempre più difficili da smascherare. Questi inganni diventano sempre più difficili da smascherare. Nel suo Global Risks Report 2024, il World Economic Forum pone la disinformazione in prima linea tra i principali rischi che dovremo affrontare nei prossimi due anni (destabilizzazione delle democrazie, attacchi informatici sempre più sofisticati, ecc.).
8. IA frugale
Ricercatori, autorità e aziende tecnologiche stanno esplorando strade tecniche per far sì che l’intelligenza artificiale consumi meno energia. La tecnologia digitale rappresenta già tra il 4 e il 5% della domanda energetica globale e i data center da soli rappresentano già l’1%. Se l’IA etica è un pilastro forte dell’AI Act adottato nel marzo 2024 dal Parlamento Europeo, la questione dell’IA sostenibile rimane ancora irrisolta.
Attenzione, piccolo bonus!
Per una versione più divertente di questo glossario, proponiamo un quiz da fare da soli o in compagnia. Perché non all’ora dell’aperitivo?
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