Dentro l’Intelligenza Artificiale Generativa

Nella prima parte di questo approfondimento tecnico abbiamo classificato l’intelligenza artificiale in base alle sue capacità e al suo funzionamento. Abbiamo inoltre analizzato i principali livelli e modelli matematici, mettendo a confronto le due categorie più rilevanti.

In questa seconda parte approfondiremo il funzionamento dell’AI generativa, basata su architetture di deep learning e reti neurali profonde; esamineremo inoltre i costi, i limiti e le potenzialità di questa tecnologia.

Capitolo 5 – Come funziona davvero l’AI Generativa?

Il cuore dell’AI generativa si basa su un processo ciclico di apprendimento, generazione e miglioramento.

Le 5 fasi principali

1. Raccolta dei dati

Si parte da un ampio set di dati contenenti esempi del contenuto che si desidera generare (testi, immagini, musica, codice, video).

Esempio: un dataset di canzoni consente al modello di individuare strutture musicali e pattern che verranno poi riutilizzati per creare brani simili.

2. Addestramento del modello

Il sistema viene addestrato su questi dati tramite algoritmi di machine learning e soprattutto di deep learning. Durante questa fase, le reti neurali imparano a riconoscere schemi e strutture ricorrenti.

3. Feedback e ottimizzazione

Per migliorare la qualità dei risultati, si usa un ciclo di valutazione. Una tecnica diffusa è la GAN (Generative Adversarial Network), dove due reti neurali competono: o il generatore crea nuovi contenuti, o il discriminatore valuta se sono realistici o meno.

4. Iterazione

Il processo di generazione → valutazione → correzione si ripete molte volte, rendendo il modello progressivamente più preciso, coerente e sofisticato.

5. Produzione

Una volta ottimizzato, il modello è pronto per produrre nuovi contenuti applicabili in diversi ambiti: arte, musica, design, testo, codice, ricerca scientifica, chatbot.

In sintesi

L’AI generativa non copia i dati su cui è stata addestrata, ma apprende pattern statistici e probabilistici, che rielabora per creare contenuti nuovi e plausibili.

 

Capitolo 6 – AI Generativa: innovazione, costi e sfide di una tecnologia che cambia il mondo

Un cambio di paradigma

Un tempo si pensava che solo l’essere umano fosse capace di creare arte, scrivere testi o comporre musica. Oggi l’AI generativa ha dimostrato che non è più così: algoritmi in grado di inventare immagini, testi, suoni e persino progetti complessi stanno trasformando il nostro modo di lavorare, comunicare e immaginare il futuro.

Applicazioni e settori

Le potenzialità dell’AI generativa abbracciano ambiti molto diversi:

Arte e design → quadri, illustrazioni, concept grafici generati da prompt testuali.

Musica → composizioni personalizzate, mescolando generi e strumenti.

Intrattenimento → videogiochi, film e contenuti interattivi adattati all’utente.

Finanza e marketing → testi promozionali, analisi predittive e strategie ottimizzate.

Didattica e ricerca → tutor virtuali, traduzioni automatiche, scoperta scientifica accelerata.

Medicina → supporto alle diagnosi e analisi su enormi quantità di dati clinici.

Motori di ricerca → correlazione e rielaborazione di informazioni in tempo reale.

Industria → controllo delle linee produttive, predizione dei guasti e ottimizzazione della qualità.

 

Limiti e sfide

La corsa all’innovazione porta con sé inevitabili criticità:

Mancanza di coerenza → risposte diverse a input simili.

Bias nei dati → pregiudizi ereditati dai dataset e dai team di addestramento.

Scarsa trasparenza → i processi decisionali restano spesso opachi (“black box”).

Aggiornamento limitato → difficoltà a incorporare informazioni in tempo reale.

Memoria ristretta → mancanza di una memoria a lungo termine.

Sfide ingegneristiche → difficile integrazione di voce, testo e immagini in un unico sistema efficiente.

 

Potenzialità future

Comprensione e generazione in qualsiasi lingua.

Inclusione e accessibilità (es. avatar che usano la lingua dei segni).

Contenuti personalizzati su larga scala (videogiochi, musica, film).

Tutor AI per l’apprendimento individuale.

Assistenti intelligenti per attività ripetitive.

Accelerazione della ricerca scientifica con analisi di dataset enormi.

Medicina più rapida e precisa nelle diagnosi (es. Watson in USA).

Biologia molecolare → sintesi di proteine e molecole.

Farmacologia → sviluppo accelerato di vaccini e farmaci (es. AI usata da Moderna).

Biotecnologia sintetica → progettazione di enzimi, circuiti genetici e microrganismi.

 

Capitolo 7 – Costi e impatto ambientale dell’AI

Dietro la leggerezza apparente di un’immagine generata in pochi secondi o di una traduzione automatica, si nascondono enormi costi economici ed energetici.

Consumo energetico

Addestrare grandi modelli di AI può richiedere risorse ingenti – sia in termini di costi che di energia – con conseguenti ricadute ambientali.

Un modello come GPT-3 ha richiesto:

Oltre 4 milioni di dollari di costi di sviluppo.

1.287 MWh di elettricità, equivalenti al consumo annuale di circa 410 appartamenti.

Oltre 550 tonnellate di CO₂ emesse nell’ambiente.

Le AI moderne necessitano di enorme calcolo computazionale, concentrato in datacenter che producono anche molto calore da dissipare.

Potenza di calcolo e computer quantistici

Negli ultimi decenni, la potenza di calcolo dei computer è cresciuta seguendo la legge di Moore (raddoppio ogni 18-24 mesi), ma si avvicina al limite fisico della miniaturizzazione dei transistor.

Per superare questi limiti, stanno emergendo i computer quantistici, che sfruttano le proprietà quantistiche della materia (sovrapposizione, entanglement) per operare su dati con maggiore efficienza:

I bit quantistici (qubit) possono rappresentare simultaneamente più valori.

A differenza dei computer classici, riescono a calcolare operazioni complesse molto più velocemente e con minor consumo energetico.

A febbraio 2019, IBM ha commercializzato il primo computer quantistico accessibile, capace di ridurre spazio ed energia rispetto ai sistemi tradizionali e di offrire prestazioni computazionali superiori.

 

Implicazioni future

I computer quantistici potrebbero:

Rendere possibile la AGI e, in futuro, la ASI, almeno dal punto di vista computazionale.

Rivoluzionare la sicurezza delle reti (es. internet quantistico).

Accelerare l’addestramento di modelli AI complessi riducendo tempi e costi.

 

Capitolo 8 – Uno sguardo al futuro dell’AI

Il panorama dell’AI nel 2025 evidenzia tre tendenze principali verso una maggiore potenza, efficienza e applicazioni reali:

1. Integrazione di capacità diverse o Ad esempio, GPT-5 (agosto 2025) unisce ragionamento e generazione in un unico modello.

2. Applicazione dell’AI a domini complessi o Come la mappatura globale del pianeta (AlphaEarth Foundations di Google DeepMind, luglio 2025).

3. Diffusione di modelli aperti e leggeri o Modelli come Gemma 3 (marzo 2025) facilitano l’accesso agli sviluppatori, riducendo costi e requisiti hardware.

 

Le aziende stanno concentrando i propri sforzi sull’integrazione delle funzionalità e sull’ottimizzazione del consumo energetico dei modelli matematici.

Il 5 settembre 2025 la Cina ha presentato SpikingBrain, un modello LLM generativo di nuova generazione pensato per ridurre il fabbisogno energetico dei sistemi basati su reti neurali profonde.

Nella prossima puntata analizzeremo le principali differenze tra l’approccio LLM tradizionale — rappresentato, ad esempio, dai modelli GPT di origine statunitense — e la nuova architettura proposta da SpikingBrain.

 

Opportunità e sfide

Se da un lato l’AI generativa solleva interrogativi etici, sociali e ambientali, dall’altro offre un futuro di:

Inclusione e accessibilità → avatar che traducono in lingua dei segni, generazione di sottotitoli ad alta precisione.

Supporto al lavoro ripetitivo → assistenti virtuali che alleggeriscono attività monotone.

Accelerazione della scoperta scientifica → analisi e sintesi di enormi dataset.

Nuove forme di creatività → arte, musica, video e contenuti personalizzati su larga scala.

 

Il vero punto

Non si tratta di stabilire se l’intelligenza artificiale sostituirà l’uomo, ma come impareremo a convivere con essa. La sfida sarà usarla per ampliare le nostre possibilità creative e decisionali, non per ridurle.

Capitolo 9 – Conclusione e sintesi finale

Abbiamo visto che l’AI non è un’entità monolitica, ma un ecosistema complesso, variegato e in continua evoluzione.

Si va dalle macchine reattive come Deep Blue, capaci solo di calcolare mosse a scacchi,

fino agli LLM odierni, in grado di generare testi complessi e coerenti.

Tra questi estremi esistono modelli predittivi, prescrittivi, cognitivi ed evolutivi, che trasformano il nostro modo di vivere e lavorare.

Conoscere le varie categorie e i modelli ci aiuta a comprendere meglio dove siamo oggi e ci offre uno sguardo consapevole sul futuro dell’intelligenza artificiale. 

L’AI è una tecnologia potente e in rapida evoluzione. Non è magia, né un essere pensante: è uno strumento matematico e statistico.

Se ben compresa e utilizzata, può offrire enormi opportunità.

Capire cosa significa “AI” è il primo passo per non subirla passivamente e per orientarne lo sviluppo in modo etico, sostenibile e realmente utile alle persone.

 

Sintesi finale

1. L’AI è diversificata: ANI, AGI, ASI; reattiva, a memoria limitata, teorica o autocosciente.

2. Machine Learning e Deep Learning sono approcci tecnici, non tipi di AI per capacità.

3. AI generativa e discriminativa hanno ruoli diversi: la prima è popolare e creativa, la seconda è radicata e applicativa.

4. L’AI ha enormi potenzialità, ma comporta sfide tecnologiche, etiche e ambientali.

5. La convivenza futura con l’AI dipenderà dalla consapevolezza e dalla responsabilità nell’uso di questa tecnologia.

 

Nicola Lanzolla, curioso per natura. Coerente per scelta