Ai generative
Le AI generative sono state sviluppate per creare contenuti originali in modo automatico. Esistono diverse categorie di AI generative che sono specializzate in diverse forme di media come immagini, video e testi. Vediamo una suddivisione dei tool di intelligenza artificiale (AI) in diverse categorie, ognuna focalizzata su un tipo specifico di media o contenuto.Serve classificarle?
Penso che una loro classificazione, benché ora possa essere utile per familiarizzare con queste tecnologie, in futuro non avrà senso. Per un motivo semplice, ossia che la loro diffusione le renderà non più strumenti separati ma integrati con gli oggetti di uso comune. Vedremo una tastiera con una interfaccia vocale che ci permetterà di scrivere un brano sulla base di una descrizione o canticchiandolo, per poi vederne lo spartito e rifinirlo suonandolo con arrangiamenti personalizzati. Però ora proviamo a fare ordine:1. Generazione di immagini
𝗧𝗼𝗼𝗹 𝗱𝗶 𝗜𝗔: DeepArt, DALL-E𝗙𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗶𝘁𝗮̀: Questi tool utilizzano reti neurali per generare immagini artistiche o per creare nuove immagini basate su descrizioni testuali.
𝗖𝗼𝗺𝗲 𝗙𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗻𝗼: Utilizzano tecniche come le reti neurali convoluzionali (CNN) per analizzare e ricreare stili artistici o per interpretare descrizioni testuali e trasformarle in immagini.
𝗔𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶: Arte digitale, design, pubblicità.
𝗟𝗶𝗺𝗶𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶/𝗦𝗳𝗶𝗱𝗲: La qualità dell’immagine generata può variare; questioni etiche e di copyright.
2. Generazione di video
𝗧𝗼𝗼𝗹 𝗱𝗶 𝗜𝗔: Deepfake Technology, Synthesia𝗙𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗶𝘁𝗮̀: Creazione di video realistici che possono alterare o generare nuovi contenuti visivi e audio.
𝗖𝗼𝗺𝗲 𝗙𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗻𝗼: Usano reti neurali come le GAN (Generative Adversarial Networks) per analizzare e replicare visi, voci e movimenti.
𝗔𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶: Intrattenimento, formazione, marketing.
𝗟𝗶𝗺𝗶𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶/𝗦𝗳𝗶𝗱𝗲: Questioni etiche legate alla creazione di contenuti ingannevoli, necessità di grandi dataset per l’addestramento.
3. Generazione di testi
𝗧𝗼𝗼𝗹 𝗱𝗶 𝗜𝗔: GPT-3, BERT𝗙𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗶𝘁𝗮̀: Generazione di testi coerenti e contestualmente rilevanti, completamento del testo, risposte a domande.
𝗖𝗼𝗺𝗲 𝗙𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗻𝗼: Utilizzano reti neurali trasformative per analizzare grandi quantità di testo e generare nuovi contenuti basati su pattern appresi.
𝗔𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶: Scrittura creativa, assistenti virtuali, generazione di contenuti web.
𝗟𝗶𝗺𝗶𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶/𝗦𝗳𝗶𝗱𝗲: Rischi di generare informazioni inesatte o prevenute, gestione del contesto e della coerenza nei testi lunghi.
4. Generazione di Musica
𝗧𝗼𝗼𝗹 𝗱𝗶 𝗜𝗔: AIVA, Jukedeck𝗙𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗶𝘁𝗮̀: Composizione di brani musicali originali in vari stili.
𝗖𝗼𝗺𝗲 𝗙𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗻𝗼: Analizzano composizioni esistenti per apprendere stili e strutture musicali, poi generano nuove composizioni.
𝗔𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶: Produzione musicale, colonne sonore per film e videogiochi.
𝗟𝗶𝗺𝗶𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶/𝗦𝗳𝗶𝗱𝗲: Creazione di musica che risuoni emotivamente con gli ascoltatori, diritti d’autore.
5. Generazione di Codice
𝗧𝗼𝗼𝗹 𝗱𝗶 𝗜𝗔: GitHub Copilot, Tabnine𝗙𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗶𝘁𝗮̀: Assistenza nella scrittura di codice, completamento automatico del codice.
𝗖𝗼𝗺𝗲 𝗙𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗻𝗼: Analizzano grandi quantità di codice sorgente per suggerire o completare blocchi di codice.
𝗔𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶: Sviluppo software, debugging, apprendimento del coding.
𝗟𝗶𝗺𝗶𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶/𝗦𝗳𝗶𝗱𝗲: Accuratezza delle raccomandazioni, comprensione del contesto del progetto.
6. Plagiarism Detector
𝗧𝗼𝗼𝗹 𝗱𝗶 𝗜𝗔: Turnitin, Grammarly, Copyscape𝗙𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗶𝘁𝗮̀: Identificazione e segnalazione del plagio in testi scritti.
𝗖𝗼𝗺𝗲 𝗙𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗻𝗼: Scansionando il testo fornito e lo confrontano con un database di contenuti esistenti, che può includere libri, articoli accademici, contenuti web e lavori studenteschi precedentemente presentati.
𝗔𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶: In ambito accademico, per controllare i lavori degli studenti e le pubblicazioni di ricerca. Nell’editoria, per assicurare l’originalità degli articoli e dei contenuti pubblicati. In ambito Legale e di Brevetti, per verificare la novità e l’originalità in documenti legali e brevetti.
𝗟𝗶𝗺𝗶𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶/𝗦𝗳𝗶𝗱𝗲: Accuratezza nell’identificare il parafrasare di altri lavoro, dipendenza dalla mole di dati per il confronto, la gestione sicura dei testi inviati per l’analisi.
Ogni categoria di tool di IA generativa presenta sfide uniche, sia tecniche che etiche. Mentre queste tecnologie offrono possibilità entusiasmanti, 𝙚̀ 𝙞𝙢𝙥𝙤𝙧𝙩𝙖𝙣𝙩𝙚 𝙘𝙤𝙣𝙨𝙞𝙙𝙚𝙧𝙖𝙧𝙚 𝙖𝙩𝙩𝙚𝙣𝙩𝙖𝙢𝙚𝙣𝙩𝙚 𝙡𝙚 𝙡𝙤𝙧𝙤 𝙞𝙢𝙥𝙡𝙞𝙘𝙖𝙯𝙞𝙤𝙣𝙞, 𝙨𝙤𝙥𝙧𝙖𝙩𝙩𝙪𝙩𝙩𝙤 𝙞𝙣 𝙩𝙚𝙧𝙢𝙞𝙣𝙞 𝙙𝙞 𝙦𝙪𝙖𝙡𝙞𝙩𝙖̀, 𝙖𝙘𝙘𝙪𝙧𝙖𝙩𝙚𝙯𝙯𝙖 𝙚 𝙞𝙢𝙥𝙖𝙩𝙩𝙤 𝙚𝙩𝙞𝙘𝙤.
In conclusione, le AI generative offrono strumenti potenti per la creazione automatica di contenuti nelle diverse categorie di immagini, video e testi. Tuttavia, è importante considerare le limitazioni e le sfide tecniche associate a ciascuna categoria, come la qualità delle immagini generate, le preoccupazioni etiche dei video falsi e l’accuratezza dei testi generati.
