La differenza tra IA e IA generativa
di Antonio Salvatore Contu
Nel 2024 il termine “intelligenza artificiale” (IA) è diventato parte integrante del nostro
vocabolario. Dall’utilizzo basico a quello più specifico, si sta sempre di più intrufolando nel
nostro quotidiano. Accade molto spesso però che l’IA venga utilizzata in modo generico,
ignorando le sue varie declinazioni. Una delle più complete e delle più recenti è l’intelligenza
artificiale generativa (IAG). Si tratta di una branca dell’IA che ha contribuito a rivoluzionare i
campi della creatività, delle applicazioni pratiche e dell’automazione.
Quali sono quindi le caratteristiche tra queste due forme di intelligenza artificiale?
L’AI MECCANICA E L’AIG CREATIVA
Partiamo dai termini generici: l’IA si riferisce a sistemi progettati per simulare l’intelligenza
umana e svolgere una serie di attività che richiedono l’intervento di un essere umano. Un
esempio è il machine learning, un processo che permette ai computer di apprendere le
informazioni dai dati e migliorare autonomamente le proprie performance senza essere stati
programmati. L’IAG invece punta a creare nuove soluzioni, informazioni o contenuti. A
differenza dell’IA, che è reattiva (quindi risponde a situazioni predefinite), l’IAG è proattiva
(capace di creare risultati originali), crea dunque nuove possibilità facendo emergere delle
soluzioni innovative.
IN QUALI SETTORI UTILIZZARLE?
Le differenze sono quindi settoriali. Le applicazioni dell’IA tradizionale vengono utilizzate
soprattutto su compiti di analisi, quindi nel settore statistico, bancario, sanitario e automotive,
in cui la precisione e l’efficienza sono imprescindibili. L’IAG invece viene sfruttata
principalmente in campi meno meccanici e più creativi, come la progettazione grafica, la
generazione di contenuti o la musica. L’applicazione di questa tipologia di IA ha raggiunto
grandi successi nello sviluppo di videogiochi o nella realizzazione di progetti artistici, ma
anche in ambito medico come la sintesi di nuovi farmaci tramite la creazione di molecole mai
viste prima d’ora. L’IAG propone quindi il vantaggio di produrre delle nuove soluzioni,
innovando sempre di più.
I RISCHI NEL LUNGO PERIODO
Entrambe però presentano dei rischi e ci sono delle implicazioni etiche e sociali che non
vanno ignorate: nell’IA tradizionale la preoccupazione maggiore riguarda la sostituzione del
lavoro umano, una paura che cresce di settore in settore. Per l’IAG il rischio principale è la
disinformazione, dal momento che può creare facilmente dei contenuti manipolati o falsi,
come video o immagini profondamente realistici.
Sia l’IA che l’IAG sollevano delle domande per quanto riguarda la privacy, la responsabilità
delle decisioni automatizzate e l’occupazione. Nel lungo periodo occorrerà una
regolamentazione più dettagliata e inevitabilmente un intervento normativo. Le due
tecnologie avranno un impatto rilevante sulle società moderne e il modo in cui verranno
gestite contribuirà sicuramente a definire il futuro del nostro quotidiano.