Che cos'è l'IA generativa?
L'intelligenza artificiale generativa (IA generativa) è un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare nuovi contenuti e idee, tra cui conversazioni, storie, immagini, video e musica. Le tecnologie di intelligenza artificiale tentano di imitare l'intelligenza umana in attività informatiche non tradizionali come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la traduzione. L'IA generativa è il passo successivo nel campo. Puoi addestrarla a imparare il linguaggio umano, i linguaggi di programmazione, l'arte, la chimica, la biologia o qualsiasi argomento complesso. Riutilizza i dati dell'addestramento per risolvere nuovi problemi. Ad esempio, può imparare il vocabolario inglese e creare una poesia con le parole che elabora. La tua organizzazione può utilizzare l'IA generativa per vari scopi, come chatbot, creazione di contenuti multimediali, sviluppo e progettazione di prodotti.
Perché l'IA generativa è importante?
Le applicazioni di IA generativa come ChatGPT hanno catturato l'attenzione e l'immaginazione di tutti. Possono aiutare a reinventare la maggior parte delle esperienze cliente e delle applicazioni, creare nuove applicazioni mai viste prima e aiutare i clienti a raggiungere nuovi livelli di produttività.
Secondo Goldman Sachs, l'IA generativa potrebbe determinare un aumento del 7% (o quasi 7 bilioni di USD) del prodotto interno lordo (PIL) globale e incrementare la crescita della produttività di 1,5 punti percentuali in un periodo di 10 anni.
Di seguito vengono esposti altri vantaggi dell'IA generativa.
Accelera la ricerca
Gli algoritmi di IA generativa possono esplorare e analizzare dati complessi in modi nuovi, consentendo ai ricercatori di scoprire nuove tendenze e modelli che altrimenti non sarebbero evidenti. Questi algoritmi possono riassumere i contenuti, delineare più percorsi per raggiungere una soluzione, fare brainstorming e creare documentazione dettagliata a partire da note di ricerca. Ecco perché l'IA generativa migliora drasticamente la ricerca e l'innovazione.
Ad esempio, i sistemi di IA generativa vengono utilizzati nell'industria farmaceutica per generare e ottimizzare sequenze proteiche e accelerare in modo significativo la ricerca sui nuovi farmaci.
Migliora l'esperienza dei clienti
L'IA generativa può rispondere in modo naturale nelle conversazioni con gli esseri umani e fungere da strumento per il servizio clienti e la personalizzazione dei flussi di lavoro dei clienti.
Ad esempio, è possibile utilizzare chatbot, bot vocali e assistenti virtuali basati sull'IA che rispondono in modo più accurato ai clienti per la risoluzione del primo contatto. Possono migliorare il coinvolgimento dei clienti proponendo offerte e comunicazioni selezionate in modo personalizzato.
Ottimizza i processi aziendali
Con l'IA generativa, la tua azienda può ottimizzare i processi aziendali tramite applicazioni di machine learning (ML) e intelligenza artificiale in tutte le linee di business. È possibile applicare questa tecnologia a tutte le linee di impresa, tra cui ingegneria, marketing, assistenza clienti, finanza e vendite.
Ad esempio, ecco cosa può fare l'IA generativa per l'ottimizzazione:
- Estrarre e riassumere i dati da qualsiasi fonte per le funzioni di ricerca di informazioni
- Valutare e ottimizzare diversi scenari per la riduzione dei costi in aree come marketing, pubblicità, finanza e logistica.
- Generare dati sintetici per creare dati etichettati per l'apprendimento supervisionato e altri processi di ML.
Migliora la produttività dei dipendenti
I modelli di IA generativa possono migliorare i flussi di lavoro dei dipendenti e fungere da assistenti efficienti per l'intero personale aziendale. Possono fare tutto, dalla ricerca alla creazione, in modo simile agli esseri umani.
L'IA generativa può aumentare la produttività di diversi tipi di lavoratori:
- Supporta le attività creative generando più prototipi basati su determinati input e vincoli. Può anche ottimizzare i progetti esistenti sulla base del feedback umano e di vincoli specifici.
- Genera nuovi suggerimenti di codice software per le attività di sviluppo di applicazioni.
- Supporta la gestione generando report, riassunti e proiezioni.
- Genera nuovi script di vendita, contenuti per le e-mail e blog per i team di marketing
Consente di risparmiare tempo, ridurre i costi e migliorare l'efficienza a livello aziendale.
Come funziona l'IA generativa?
Come tutta l'intelligenza artificiale, l'IA generativa funziona utilizzando modelli di machine learning, modelli grandi di grandi dimensioni che vengono preaddestrati su enormi quantità di dati.
Modelli di base
I modelli di fondazione (FM) sono modelli di machine learning addestrati su un ampio spettro di dati generalizzati e senza etichette. Sono in grado di eseguire un'ampia varietà di attività generali.
Gli FM sono il risultato degli ultimi progressi di una tecnologia che si evolve da decenni. In generale, un FM utilizza schemi e relazioni appresi per prevedere l'elemento successivo in una sequenza.
Ad esempio, con la generazione di immagini, il modello analizza l'immagine e ne crea una versione più nitida e definita. Allo stesso modo, con il testo, il modello prevede la parola successiva in una stringa di testo in base alle parole precedenti e al loro contesto. Seleziona quindi la parola successiva utilizzando tecniche di distribuzione della probabilità.
Modelli linguistici di grandi dimensioni
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono una classe di FM. Ad esempio, i modelli generative pre-trained transformer (GPT) di OpenAI sono LLM. I LLM si concentrano in modo specifico su compiti basati sul linguaggio, quali il riassunto, la generazione di testi, la classificazione, la conversazione aperta e l'estrazione di informazioni.
Ulteriori informazioni su GPT »
Ciò che rende speciali i LLM è la loro capacità di svolgere più attività. Possono farlo perché contengono molti parametri che li rendono capaci di apprendere concetti avanzati.
Un LLM come GPT-3 può considerare miliardi di parametri e ha la capacità di generare contenuti a partire da input molto limitati. Attraverso la loro esposizione di preaddestramento ai dati su scala Internet in tutte le loro varie forme e a una miriade di pattern, i LLM imparano ad applicare le proprie conoscenze in un'ampia gamma di contesti.
Quale sarà l'impatto dell'IA generativa sui vari settori?
Sebbene l'IA generativa sia in grado di influenzare tutti i settori nel tempo, alcuni settori sono pronti a trarre rapidamente vantaggio da questa tecnologia.
Servizi finanziari
Le società di servizi finanziari possono sfruttare la potenza dell'IA generativa per servire meglio i propri clienti riducendo allo stesso tempo i costi:
- Gli istituti finanziari possono usare i chatbot per generare consigli sui prodotti e rispondere alle richieste dei clienti, migliorando il servizio clienti complessivo
- Gli istituti di credito possono accelerare l'approvazione dei prestiti per i mercati finanziariamente svantaggiati, in particolare nei paesi in via di sviluppo
- Le banche possono individuare rapidamente le frodi relative a reclami o carte di credito e prestiti
- Le società di investimento possono sfruttare la potenza dell'IA generativa per fornire consulenza finanziaria sicura e personalizzata a basso costo ai clienti
Sanità e scienze della vita
Uno dei casi d'uso più promettenti dell'IA generativa è quello di accelerare la scoperta e la ricerca di farmaci. L'IA generativa usa dei modelli per creare nuove sequenze proteiche con proprietà specifiche per la progettazione di anticorpi, enzimi, vaccini e terapia genica.
Le aziende del settore sanitario e delle scienze biologiche possono usare i modelli generativi per progettare sequenze geniche sintetiche per applicazioni nella biologia sintetica e nell'ingegneria metabolica. Ad esempio, possono creare nuovi percorsi biosintetici oppure ottimizzare l'espressione genica per scopi di bioproduzione.
Infine, l'IA generativa può essere utilizzata per creare dati sintetici sui pazienti e sulla sanità. Ciò è utile per addestrare modelli di IA, simulare studi clinici o studiare malattie rare senza accedere a grandi set di dati del mondo reale.
Settore automobilistico e manifatturiero
Le aziende automobilistiche possono utilizzare la tecnologia di IA generativa per una moltitudine di scopi, dall'ingegneria all'assistenza clienti, passando per le esperienze a bordo veicolo. Ad esempio, possono ottimizzare la progettazione delle parti meccaniche per ridurre la resistenza aerodinamica nei progetti dei veicoli o adattare il design degli assistenti personali.
Le aziende automobilistiche utilizzano l'IA generativa per offrire un'assistenza clienti migliore fornendo risposte rapide alle domande più comuni dei clienti. Con l'IA generativa è possibile creare nuovi design di materiali, chip e parti per ottimizzare i processi di produzione e ridurre i costi.
L'IA generativa può essere usata anche per la generazione di dati sintetici per testare le applicazioni. Ciò è particolarmente utile per i dati che spesso non sono inclusi nei set di dati di test (come difetti o casi limite).
Media e intrattenimento
Dalle animazioni alle sceneggiature e ai lungometraggi, i modelli di IA generativa possono produrre contenuti innovativi a una frazione del costo e del tempo rispetto alla produzione tradizionale.
Ecco altri modi in cui l'IA generativa può essere utilizzata in questo settore:
- Gli artisti possono integrare e migliorare i propri album con musica generata dall'IA per creare esperienze completamente nuove
- Le organizzazioni dei media possono utilizzare l'IA generativa per migliorare l'esperienza del pubblico offrendo contenuti e annunci personalizzati per aumentare i ricavi
- Le società di gaming possono utilizzare l'IA generativa per creare nuovi giochi e consentire ai giocatori di creare avatar
Telecomunicazioni
I primi casi d'uso di IA generativa e telecomunicazioni si concentrano su come reinventare l'esperienza cliente. L'esperienza cliente è definita dalle interazioni cumulative degli abbonati tra tutti i punti di contatto del percorso del cliente.
Ad esempio, le società di telecomunicazioni possono usare l'IA generativa per migliorare il servizio clienti con agenti di conversazione in tempo reale simili agli esseri umani. Possono anche ottimizzare le prestazioni della rete analizzando i dati di rete per suggerire possibili correzioni. Inoltre possono reinventare le relazioni con i clienti attraverso assistenti di vendita uno a uno personalizzati.
Energia
L'IA generativa è adatta per le attività del settore energetico che prevedono l'analisi di dati grezzi complessi, il riconoscimento di modelli, le previsioni e l'ottimizzazione. Le organizzazioni energetiche possono migliorare il servizio clienti analizzando i dati aziendali per identificare i modelli di utilizzo. Con queste informazioni possono sviluppare offerte di prodotti mirate, programmi di efficienza energetica o iniziative di gestione della domanda.
L'IA generativa può aiutare nella gestione della rete, aumentare la sicurezza del sito operativo e ottimizzare la produzione di energia attraverso la simulazione dei bacini idrici.
Come funzionano i modelli di IA generativa?
I modelli di machine learning tradizionali erano discriminatori o focalizzati sulla classificazione dei punti di dati. Cercavano di determinare la relazione tra fattori noti e sconosciuti. Ad esempio, osservano le immagini (dati noti come la disposizione dei pixel, le linee, i colori e la forma) e le mappano in parole (il fattore sconosciuto). Matematicamente, i modelli funzionavano identificando equazioni in grado di mappare numericamente fattori sconosciuti e noti come variabili x e y.
I modelli generativi fanno un ulteriore passo avanti. Invece di prevedere un'etichetta in base ad alcune caratteristiche, cercano di prevederle in base a una determinata etichetta. Matematicamente, la modellazione generativa calcola la probabilità che x e y si verifichino insieme. Impara la distribuzione delle diverse caratteristiche dei dati e le loro relazioni.
Ad esempio, i modelli generativi analizzano le immagini degli animali per registrare variabili come diverse forme delle orecchie, forme degli occhi, caratteristiche della coda e modelli della pelle. Imparano le caratteristiche e le loro relazioni per capire che aspetto hanno i diversi animali in generale. Possono quindi ricreare nuove immagini di animali che non erano nel set di addestramento.
Di seguito vengono fornite alcune ampie categorie di modelli di IA generativa.
Modelli di diffusione
I modelli di diffusione creano nuovi dati apportando iterativamente modifiche casuali controllate a un campione di dati iniziale. Iniziano con i dati originali e aggiungono leggere modifiche (rumore), rendendoli progressivamente meno simili all'originale. Questo rumore viene controllato attentamente per garantire che i dati generati rimangano coerenti e realistici.
Dopo aver aggiunto rumore in diverse iterazioni, il modello di diffusione inverte il processo. La riduzione del rumore inversa rimuove gradualmente il rumore per produrre un nuovo campione di dati simile all'originale.
Reti generative contraddittorie
La rete generativa contraddittoria (generative adversarial network, GAN) è un altro modello di IA generativa che si basa sul concetto del modello di diffusione.
Le reti generative contraddittorie funzionano addestrando due reti neurali in modo competitivo. La prima rete, nota come generatore, genera campioni di dati falsi aggiungendo rumore casuale. La seconda rete, chiamata discriminatore, cerca di distinguere i dati reali dai dati falsi prodotti dal generatore.
Durante l'addestramento, il generatore migliora continuamente la sua capacità di creare dati realistici, mentre il discriminatore diventa più bravo a distinguere il vero dal falso. Questo processo contraddittorio continua fino a quando il generatore non produce dati così convincenti che il discriminatore non riesce a distinguerli dai dati reali.
Le reti generative contraddittorie sono ampiamente utilizzate nella generazione di immagini realistiche, nel trasferimento di stili e nelle attività di aumento dei dati.
Autoencoder variazionali
Gli autoencoder variazionali (VAE) apprendono una rappresentazione compatta dei dati chiamata spazio latente. Lo spazio latente è una rappresentazione matematica dei dati. Puoi immaginarlo come un codice univoco che rappresenta i dati in base a tutti i suoi attributi. Ad esempio, nello studio dei volti, lo spazio latente contiene numeri che rappresentano la forma degli occhi, la forma del naso, gli zigomi e le orecchie.
I VAE utilizzano due reti neurali: il codificatore e il decodificatore. La rete neurale del codificatore mappa i dati di input su una media e una varianza per ogni dimensione dello spazio latente e genera un campione casuale da una distribuzione gaussiana (normale). Questo esempio è un punto nello spazio latente e rappresenta una versione compressa e semplificata dei dati di input.
La rete neurale del decodificatore prende questo punto campionato dallo spazio latente e lo ricostruisce in dati simili all'input originale. Le funzioni matematiche vengono utilizzate per misurare la corrispondenza dei dati ricostruiti rispetto ai dati originali.
Modelli basati su trasformatori
Il modello di IA generativa basato su trasformatori si basa sui concetti di codificatore e decodificatore dei VAE. I modelli basati su trasformatori aggiungono più livelli al codificatore per migliorare le prestazioni nelle attività basate su testo come comprensione, traduzione e scrittura creativa.
I modelli basati su trasformatori usano un meccanismo di auto-attenzione. Valutano l'importanza delle diverse parti di una sequenza di input durante l'elaborazione di ciascun elemento della sequenza.
Un'altra funzionalità fondamentale è che questi modelli di IA implementano incorporamenti contestuali. La codifica di un elemento della sequenza dipende non solo dall'elemento stesso ma anche dal suo contesto all'interno della sequenza.
Come funzionano i modelli basati su trasformatori
Per capire come funzionano i modelli basati su trasformatori, immagina una frase come una sequenza di parole.
L'auto-attenzione aiuta il modello a concentrarsi sulle parole pertinenti mentre elabora ogni parola. Per catturare diversi tipi di relazioni tra le parole, il modello generativo basato su trasformatori usa più livelli di codifica, chiamati teste di attenzione. Ogni testa impara a occuparsi delle diverse parti della sequenza di input. Ciò consente al modello di considerare contemporaneamente vari aspetti dei dati.
Ogni livello perfeziona anche gli incorporamenti contestuali. I livelli rendono gli incorporamenti più informativi e catturano tutto, dalla sintassi grammaticale ai significati semantici complessi.
Come si è evoluta la tecnologia dell'IA generativa?
I modelli generativi primitivi vengono utilizzati da decenni in statistica per aiutare l'analisi dei dati numerici. Le reti neurali e il deep learning sono stati i precursori recenti della moderna IA generativa. Gli autoencoder variazionali, sviluppati nel 2013, sono stati i primi modelli generativi di deep learning in grado di generare immagini e discorsi realistici.
VAEs ha introdotto la capacità di creare nuove varianti per più tipi di dati. Ciò ha portato alla rapida nascita di altri modelli di IA generativa come le reti generative contraddittorie e i modelli di diffusione. Queste innovazioni erano incentrate sulla generazione di dati che assomigliavano sempre più a dati reali, nonostante fossero creati artificialmente.
Nel 2017, si è verificato un ulteriore cambiamento nella ricerca sull'intelligenza artificiale con l'introduzione dei trasformatori. I trasformatori hanno integrato perfettamente l'architettura dell'encoder e del decoder con un meccanismo di attenzione. Hanno semplificato il processo di formazione dei modelli linguistici con livelli di efficienza e versatilità eccezionali. Modelli significativi come il GPT si sono affermati come modelli fondamentali in grado di effettuare il preaddestramento su ampi corpora di testo grezzo e di essere perfezionati per compiti diversi.
I trasformatori hanno cambiato le possibilità di elaborazione del linguaggio naturale. Hanno potenziato le capacità generative per attività che vanno dalla traduzione e il riassunto alla risposta alle domande.
Molti modelli di IA generativa continuano a fare passi da gigante e hanno trovato applicazioni in diversi settori. Le innovazioni recenti si concentrano sul perfezionamento dei modelli per utilizzarli con dati proprietari. I ricercatori desiderano anche creare testi, immagini, video e discorsi che siano sempre più simili a quelli umani.
Quali sono le best practice per l'adozione dell'IA generativa?
Se la tua organizzazione desidera implementare soluzioni di IA generativa, valuta l'utilizzo delle seguenti best practice per migliorare i tuoi sforzi.
Inizia con applicazioni interne
Per iniziare ad adottare l'IA generativa è meglio sviluppare applicazioni interne, concentrandosi sull'ottimizzazione dei processi e sulla produttività dei dipendenti. Ciò consente di disporre di un ambiente più controllato per testare i risultati e allo stesso tempo di sviluppare le competenze e la comprensione della tecnologia. Puoi testare i modelli in modo approfondito e persino personalizzarli su fonti di conoscenze interne.
In questo modo, quando i modelli verranno utilizzati per applicazioni esterne, i clienti avranno un'esperienza molto migliore.
Migliora la trasparenza
Comunica chiaramente tutte le applicazioni e gli output dell'IA generativa, in modo che gli utenti sappiano quando stanno interagendo con l'IA e non con un essere umano. Ad esempio, l'IA può annunciarsi come tale o i risultati di ricerca basati sull'IA possono essere contrassegnati ed evidenziati.
In questo modo, gli utenti possono decidere come comportarsi quando interagiscono con i contenuti. Possono anche essere più proattivi nell'affrontare eventuali imprecisioni o bias nascosti che i modelli sottostanti possono avere a causa dei limiti dei dati di addestramento.
Implementa delle misure di sicurezza
Implementa dei guardrail in modo che le applicazioni di IA generativa non consentano l'accesso involontario e non autorizzato a dati sensibili. Coinvolgi i team di sicurezza fin dall'inizio, in modo che tutti gli aspetti possano essere valutati già da subito. Ad esempio, potrebbe essere necessario mascherare i dati e rimuovere le informazioni di identificazione personale (PII) prima di addestrare qualsiasi modello sui dati interni.
Esegui test approfonditi
Sviluppa processi di test automatici e manuali per convalidare i risultati e testa tutti i tipi di scenari che il sistema di IA generativa può sperimentare. Chiedi a diversi gruppi di beta tester di testare le applicazioni in modi diversi e documenta i risultati. Inoltre, il modello migliorerà continuamente attraverso i test e avrai un maggiore controllo sui risultati e sulle risposte previsti.
Quali sono le applicazioni comuni dell'IA generativa?
L'IA generativa permette di sfruttare più rapidamente il machine learning per l'azienda e di applicarlo a una serie più ampia di casi d'uso. È possibile applicare l'IA generativa a tutte le linee di impresa, tra cui ingegneria, marketing, assistenza clienti, finanza e vendite. La generazione di codice rappresenta una delle applicazioni più promettenti per l'IA generativa. Utilizzando Amazon Q Developer, un assistente basato sull'IA generativa per lo sviluppo di software, stiamo riscontrando ottimi risultati sotto il profilo della produttività degli sviluppatori.
Oltre alla generazione di codice, ci sono molte applicazioni in cui sfruttare l'IA generativa per ottenere un cambiamento radicale nell'esperienza cliente, nella produttività dei dipendenti, nell'efficienza aziendale e nella creatività. È possibile utilizzare l'IA generativa per migliorare l'esperienza cliente attraverso funzionalità come chatbot, assistenti virtuali, contact center intelligenti, personalizzazione e moderazione dei contenuti. È possibile aumentare la produttività dei dipendenti con la ricerca conversazionale, la creazione di contenuti e la sintesi di testo basate sull'IA generativa e non solo. È possibile migliorare le operazioni aziendali con elaborazione dei documenti intelligente, assistenti di manutenzione, controllo qualità, ispezione visiva e generazione di dati di formazione sintetici. Infine, si può utilizzare l'IA generativa per potenziare la produzione di tutti i tipi di contenuti creativi, dall'arte alla musica, con la generazione di testi, animazioni, video e immagini.
In che modo AWS può essere utile per l'IA generativa?
Amazon Web Services (AWS) semplifica la creazione e la scalabilità di applicazioni di IA generativa per i tuoi dati, casi d'uso e clienti. Con l'IA generativa su AWS, ottieni sicurezza e privacy di livello aziendale, accesso a FM leader del settore, applicazioni basate sull'IA generativa e un approccio incentrato sui dati.
Scegli tra una gamma di servizi di IA generativa che supportano tutti i tipi di organizzazioni in ogni fase dell'adozione e della maturità dell'IA generativa:
- La generazione di codice è una delle applicazioni più promettenti per l'IA generativa. Con Amazon Q Developer, un assistente basato sull'IA generativa per lo sviluppo di software, è possibile ottenere miglioramenti nella produttività.
- Amazon Bedrock è un altro servizio completamente gestito che offre una scelta di FM ad alte prestazioni e un'ampia gamma di funzionalità. Ti consente di sperimentare con una varietà di FM di alto livello, personalizzarli privatamente con i tuoi dati e creare agenti gestiti che eseguono attività aziendali complesse.
- Puoi usare anche Amazon SageMaker JumpStart per scoprire, esplorare e distribuire FM open source o addirittura crearne uno tuo. SageMaker JumpStart fornisce infrastrutture e strumenti gestiti per accelerare la creazione, l'addestramento e l'implementazione di modelli scalabili, affidabili e sicuri.
- AWS HealthScribe è un servizio idoneo all'HIPAA che consente ai fornitori di software per il settore sanitario di creare applicazioni cliniche che generano automaticamente note cliniche analizzando le conversazioni paziente-medico. AWS HealthScribe combina il riconoscimento vocale e l'intelligenza artificiale (IA) generativa per ridurre l'onere derivante dalla documentazione clinica trascrivendo le conversazioni medico-paziente e generando note cliniche più facili da revisionare.
- Amazon Q in QuickSight aiuta gli analisti aziendali a creare e personalizzare facilmente immagini utilizzando comandi in linguaggio naturale. Le nuove funzionalità di authoring di Generative BI estendono l'esecuzione di query in linguaggio naturale di QuickSight Q oltre a rispondere a domande ben strutturate (come "quali sono i 10 prodotti più venduti in California?") per aiutare gli analisti a creare rapidamente immagini personalizzabili a partire da frammenti di domande (ad esempio "i 10 prodotti principali"), chiarire l'intento di una query ponendo ulteriori domande, perfezionare le visualizzazioni e completare calcoli complessi.
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