Kay Firth-Butterfield è leader riconosciuto a livello globale nell'intelligenza artificiale etica e distinto AI Ethics Speaker. Come ex capo di AI e Machine Learning al World Economic Forum (WEF) e una delle principali voci nella governance dell'IA, ha trascorso la sua carriera sostenendo la tecnologia che migliora, piuttosto che danni, società.
Abbiamo parlato con Kay per discutere della promessa e delle insidie dell'intelligenza artificiale generativa, del futuro del metaverse e di come le organizzazioni possono prepararsi per un decennio di trasformazione digitale senza precedenti.
L'intelligenza artificiale generativa ha catturato l'attenzione globale, ma c'è ancora molta fraintendazione intorno a ciò che è realmente. Potresti guidarci attraverso ciò che definisce l'intelligenza artificiale generativa, come funziona e perché è considerata un'evoluzione così trasformativa dell'intelligenza artificiale?
È molto eccitante perché rappresenta la prossima iterazione dell'intelligenza artificiale. Ciò che l'intelligenza artificiale generativa ti consente di fare è porre domande ai dati del mondo semplicemente digitando un prompt. Se ripenciamo alla fantascienza, questo è essenzialmente ciò che abbiamo sempre sognato: solo essere in grado di fare una domanda a un computer e farla attingere a tutte le sue conoscenze per fornire una risposta.
Come lo fa? Bene, prevede quale parola è probabile che arrivi in una sequenza. Lo fa accedendo a enormi volumi di dati. Ci riferiamo a questi come modelli linguistici di grandi dimensioni. In sostanza, la macchina “legge” – o almeno accessi – tutti i dati disponibili sul Web aperto. In alcuni casi, e questa è un'area di contesa legale, accede anche al materiale protetto da IP e protetto da copyright. Possiamo aspettarci un grande dibattito legale in questo spazio.
Una volta che il modello ha ingerito tutti questi dati, inizia a prevedere quale parola segue naturalmente un altro, consentendole di costruire risposte altamente complesse e sfumate. Chiunque abbia sperimentato con questo sa che può restituire un contenuto sorprendentemente eloquente e perspicace semplicemente attraverso questa capacità predittiva.
Certo, a volte sbaglia le cose. Nella comunità dell'IA, chiamiamo questo “allucinazione” – essenzialmente il sistema fabbrica informazioni. Questo è un problema serio perché per fare affidamento su output generati dall'IA, dobbiamo raggiungere un punto in cui possiamo fidarci delle risposte. Il problema è che, una volta che un'allucinazione entra nel pool di dati, può essere ripetuta e rafforzata dal modello.
Mentre è stato detto molto sul potenziale tecnico di AI generativo, quali vedi i benefici sociali e commerciali più significativi che offre? E quali sfide dobbiamo affrontare per garantire che questi vantaggi siano equamente realizzati?
L'IA è ora accessibile a tutti, ed è incredibilmente potente. È uno strumento estremamente democratizzante. Significa che le piccole e medie imprese, che in precedenza non potevano permettersi di sfruttare l'IA, ora possono.
Tuttavia, dobbiamo anche essere consapevoli del fatto che la maggior parte dei dati mondiali sono stati creati prima negli Stati Uniti, seguiti da Europa e Cina. Ci sono chiare sfide riguardo ai set di dati su cui sono addestrati questi modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Non stanno veramente usando i dati “globali”. Stanno lavorando con un sottoinsieme limitato. Ciò ha portato a discussioni sulla colonizzazione digitale, in cui i contenuti generati dai dati americani ed europei sono proiettati sul resto del mondo, con un'aspettativa implicita che altri lo adotteranno e lo useranno.
Culture diverse, ovviamente, richiedono risposte diverse. Quindi, mentre ci sono innumerevoli vantaggi per l'IA generativa, ci sono anche sfide significative che dobbiamo affrontare se vogliamo garantire risultati equa e inclusivi.
Il Metaverse ha visto sia l'hype che l'esitazione negli ultimi anni. Dal tuo punto di vista, qual è l'attuale traiettoria del metaversa e come vedi il suo ruolo evolversi all'interno degli ambienti aziendali nei prossimi cinque anni?
È interessante. Abbiamo attraversato una fase di enorme eccitazione attorno al Metaverse, dove tutti volevano essere coinvolti. Ma ora siamo entrati in un inverno più metaverso, o forse in autunno, poiché è diventato chiaro quanto sia difficile creare contenuti convincenti per questi spazi immersivi.
Stiamo assistendo a forti casi d'uso in applicazioni industriali, ma siamo ancora lontani dal raggiungere quel giocatore pronto una visione: dove viviamo, acquistamo, acquistiamo proprietà e interagiamo completamente in ambienti virtuali 3D. Ciò è in gran parte dovuto al livello del potere di calcolo e delle risorse creative necessarie per costruire esperienze veramente coinvolgenti è enorme.
Tra cinque anni, penso che inizieremo a vedere il metaversa che manda più delle sue promesse per gli affari. I clienti possono godere di esperienze di acquisto eccezionali: inserire negozi virtuali piuttosto che semplicemente navigare online, dove possono “sentire” i tessuti virtualmente e prendere decisioni informate in tempo reale.
Potremmo anche vedere evolve remoto che lavora, in cui i dipendenti collaborano all'interno del metaversa come se fossero nella stessa stanza. Uno studio ha scoperto che i lavoratori più giovani mancano spesso di supervisione adeguata quando lavorano in remoto. In un contesto metaverse, potresti offrire supervisione e tutoraggio autentici e interattivi. Può anche aiutare a favorire le relazioni con i collega che spesso mancano in ambienti di lavoro remoti.
In definitiva, il Metaverse rimuove i vincoli fisici e offre nuovi modi di lavorare e interagire, ma avremo bisogno di un equilibrio. Molte persone potrebbero non voler trascorrere tutto il loro tempo in ambienti completamente coinvolgenti.
Guardando al futuro, quali tecnologie emergenti e tendenze basate sull'intelligenza artificiale, prevedi avrà l'impatto globale più profondo nel prossimo decennio. E come dovremmo prepararci per le loro implicazioni, sia economicamente che eticamente?
Questa è una grande domanda. È un po 'come estrarre una sfera di cristallo. Ma senza dubbio, l'intelligenza artificiale generativa è uno dei turni più significativi che stiamo vedendo oggi. Man mano che la tecnologia diventa più raffinata, alimenta sempre più nuove applicazioni di intelligenza artificiale attraverso le interazioni del linguaggio naturale.
L'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) è il termine AI per la capacità della macchina di comprendere e interpretare il linguaggio umano. Nel prossimo futuro, solo gli sviluppatori d'élite dovranno programmare manualmente. Il resto di noi interagirà con le macchine digitando o parlando. Questi sistemi non solo forniranno risposte, ma scriveranno anche codice per nostro conto. È una tecnologia trasformativa incredibilmente potente.
Ma ci sono aspetti negativi. Una delle principali preoccupazioni è che AI a volte fabbricano informazioni. E man mano che l'IA generativa diventa più prolifica, sta generando enormi volumi di dati 24/7. Nel tempo, i dati generati dalla macchina possono superare i dati umani, che potrebbero distorcere il paesaggio digitale. Dobbiamo assicurarci che l'IA non perpetua le falsità che ha precedentemente generato.
Guardando più avanti, questo spostamento solleva profonde domande sul futuro del lavoro umano. Se i sistemi di intelligenza artificiale possono sovraperformare gli umani in molti compiti senza affaticamento, cosa diventa del nostro ruolo? Potrebbero esserci risparmi sui costi, ma anche il rischio molto reale di disoccupazione diffusa.
L'intelligenza artificiale alimenta anche il metaversa, quindi i progressi sono legati ai miglioramenti delle capacità di intelligenza artificiale. Sono anche molto entusiasta della biologia sintetica, che potrebbe vedere enormi progressi guidati dall'IA. È probabile che ci sia anche un interazione significativa tra il calcolo quantistico e l'intelligenza artificiale, il che potrebbe portare sia benefici che sfide serie.
Vedremo anche altri dispositivi Internet of Things (IoT), ma questo introduce nuovi problemi sulla sicurezza e sulla protezione dei dati.
È un momento di straordinarie opportunità, ma anche gravi rischi. Alcuni si preoccupano che l'intelligenza generale artificiale diventi senziente, ma non lo vedo, tanto probabile. I modelli attuali mancano di ragionamento causale. Sono ancora strumenti predittivi. Dovremmo aggiungere qualcosa di fondamentalmente diverso per raggiungere l'intelligenza a livello umano. Ma non commettere errori: stiamo entrando in un'era incredibilmente eccitante.
L'adozione di nuove tecnologie può essere sia un'opportunità che un rischio per le aziende. A tuo avviso, in che modo le organizzazioni possono trovare il giusto equilibrio tra abbracciare la trasformazione digitale e prendere decisioni strategiche e informate sull'adozione dell'IA?
Penso che sia fondamentale adottare le ultime tecnologie, così come sarebbe stato importante per Kodak vedere il cambiamento in arrivo nel settore fotografico. Le aziende che non riescono nemmeno a esplorare il rischio di trasformazione digitale lasciati indietro.
Tuttavia, una parola di cautela: è facile saltare troppo rapidamente e finire con la soluzione di AI sbagliata – o i sistemi sbagliati interamente – per la tua attività. Quindi, consiglierei di avvicinarmi alla trasformazione digitale con un pensiero attento. Tieni gli occhi aperti e tratta ogni passo come una decisione aziendale deliberata e strategica.
Quando decidi di essere pronto ad adottare l'IA, è fondamentale tenere conto dei tuoi fornitori. Fai le domande difficili. Poni domande dettagliate. Assicurati di avere qualcuno internamente o di portare un consulente, che sa abbastanza per aiutarti a interrogare correttamente la tecnologia.
Come tutti sappiamo, uno dei più grandi rifiuti di denaro nella trasformazione digitale avviene quando le domande giuste non vengono poste in anticipo. Sbagliare può essere incredibilmente costoso, quindi prenditi il tempo per farlo bene.
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
