Dopo quasi due anni di clamore seguito al lancio di ChatGPT , vale la pena chiedersi se il settore dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) non sia sopravvalutato.
Arriva in un momento in cui i fornitori di IA stanno lottando tra loro per garantire il prodotto più innovativo. Anche OpenAI , che ha recentemente raggiunto una valutazione di 150 miliardi di $ , non ha confermato il rilascio di GPT-5 . Mentre GPT-4o è stata un’aggiunta interessante alla sua gamma in termini di multimodalità , OpenAI o1 è probabilmente la versione più grezza di chatgp5 che OpenAI potesse rilasciare senza troppi rischi.
Sebbene OpenAI affermi che il modello o1 è il migliore nel ragionamento basato sulla catena di pensiero , molti si aspettavano che quello che era noto come “Progetto Strawberry” fosse un incubatore di GPT-5, piuttosto che un modello di ricerca approssimativo che persino Sam Altman ammette “sembra più impressionante al primo utilizzo che dopo averci trascorso più tempo”.
In generale, i fornitori di intelligenza artificiale sembrano avere difficoltà non solo a giustificare la necessità dell’intelligenza artificiale generativa come soluzione, ma anche a differenziarsi dagli altri fornitori, soprattutto quando sul mercato sono presenti così tante soluzioni come Anthropic , Google , Microsoft , X e Meta .
Perché l’intelligenza artificiale generativa è sopravvalutata
Uno dei maggiori problemi legati all’intelligenza artificiale generativa è la quantità di denaro investita nel mercato, con scarsi ritorni tangibili.
A giugno, Goldman Sachs ha pubblicato una newsletter in cui si sottolineava che, nonostante i giganti della tecnologia e altre entità abbiano pianificato di investire 1 trilione di dollari nell’intelligenza artificiale, insieme a data center , chip , reti elettriche e altre infrastrutture, “questa spesa ha finora prodotto scarsi risultati”.
Come parte del rapporto dell’azienda, Daron Acemoglu, professore presso il MIT, ha stimato che solo un quarto delle attività basate sull’intelligenza artificiale sarà economicamente conveniente da automatizzare entro i prossimi 10 anni.
La verità sui moderni LLM è che in molti casi d’uso, possono spesso creare più problemi di quanto valgano. Anche i migliori chatbot come ChatGPT con GPT-4o hanno falsi positivi in output. Ciò significa che le informazioni devono essere rigorosamente verificate se usate come assistenti di ricerca o strumenti di creazione di contenuti.
Ameesh Divatia, CEO e co-fondatore del fornitore di Baffle , ha dichiarato:
“Non è chiaro se GenAI possa fornire un valore significativo al cliente, poiché i problemi relativi a falsi positivi e risposte distorte, “furto” di opere protette da copyright e mancanza di ragionamento non sono stati risolti. Non a caso GenAI è stata definita un pappagallo sarcastico, perché mente spesso e con autorità!”
Altri ricercatori del settore, come Yann LeCunn, capo scienziato dell’intelligenza artificiale di Meta, hanno parlato apertamente dei limiti dell’intelligenza artificiale generativa, osservando che questi modelli hanno una “comprensione molto limitata della logica… Non capiscono il mondo fisico, non hanno una memoria persistente, non possono ragionare in nessuna definizione ragionevole del termine e non possono pianificare… in modo gerarchico”.
La spada di Damocle dell’intelligenza artificiale generativa: il dibattito sul copyright
I problemi con gli LLM vanno ben oltre i loro limiti tecnici. Ci sono numerose accuse e cause legali contro i principali fornitori di IA come OpenAI, Stability, Midjourney e Runway per violazione del copyright.
In una causa multimiliardaria, il New York Times sostiene che OpenAI ha utilizzato milioni di articoli di notizie protetti da copyright della pubblicazione per addestrare i suoi modelli di intelligenza artificiale proprietari senza autorizzazione o pagamento.
In un caso simile si sostiene che Stability, Midjourney e Runway abbiano utilizzato opere di artisti visivi per la loro formazione LLM senza autorizzazione.
Sebbene sia impossibile sapere se casi simili verranno affrontati in tribunale, solleva interrogativi su cosa accadrebbe al settore se un tribunale ritenesse i fornitori di intelligenza artificiale responsabili della violazione del copyright e li obbligasse a pagare i danni.
Solleva inoltre dubbi sulla possibilità che le aziende a valle che utilizzano un modello illecito possano anche incorrere in responsabilità legali per l’utilizzo di contenuti protetti da copyright.
Ad esempio, se un tribunale dichiara Midjourney responsabile per l’uso di opere di artisti protetti, significherebbe che un’azienda che ha utilizzato un’immagine generata dall’intelligenza artificiale come parte del suo marketing affronterebbe anche responsabilità legali e finanziarie? In questa fase è difficile saperlo perché non ci sono molti precedenti legali.
Con questi termini, il dibattito sul copyright incombe sul mercato dell’intelligenza artificiale generativa come una spada di Damocle, con il potenziale di ostacolare il progresso sia dei fornitori di intelligenza artificiale che di coloro che la adottano.
l’intelligenza artificiale è sottovalutata?
Naturalmente c’è chi sostiene che l’IA è sottovalutata. L’argomento principale qui è che l’IA è agli inizi e, nonostante ci siano stati molti investimenti, la rivoluzione dell’IA è appena iniziata.
Infatti, aziende come PWC stimano che l’intelligenza artificiale potrebbe apportare all’economia un contributo fino a 15,7 trilioni di dollari nel 2030 .
Per fare un paragone, si tratta di una produzione superiore a quella di Cina e India messe insieme.
Quindi, anche se l’entusiasmo per l’imminente arrivo dell’AGI potrebbe essere un po’ eccessivo, ci sono casi d’uso più limitati in cui l’intelligenza artificiale generativa può rappresentare un moltiplicatore di forza.
Jeremiah Stone, CTO di SnapLogic, ha dichiarato:
“Si parla molto dell’intelligenza artificiale generativa per i consumatori, con storie sensazionalistiche sulla sostituzione dei lavoratori da parte della GenAI, ma esiste un’applicazione diversa tra le aziende, in cui l’intelligenza artificiale generativa viene utilizzata per migliorare e assistere i propri dipendenti, il che è molto sottovalutato”.
Forse è proprio in questi casi di utilizzo quotidiano, ovvero quando si vogliono rendere i flussi di lavoro un po’ più rapidi, che l’intelligenza artificiale generativa ha il valore maggiore da offrire, piuttosto che nel reinventare la ruota o sostituire completamente i lavoratori umani.
Philip Gjørup, co-fondatore di Nord Comms, ha dichiarato:
“Non credo davvero che l’intelligenza artificiale generativa sia sopravvalutata. Se non altro, è piena di potenziale per stimolare la creatività e guidare l’innovazione.
Date un’occhiata ad aziende come Grok, Corcel.io, Venice.ai, Dipply.ai e Badmindlabs.ai. Sono ottimi esempi di come l’intelligenza artificiale possa amplificare ciò di cui sono capaci gli esseri umani in una varietà di campi. Questo è esattamente il motivo per cui i capitalisti di rischio stanno investendo molto in questo tipo di startup e perché Nvidia, ad esempio, ha davvero aumentato la sua spesa per l’intelligenza artificiale”.
La conclusione
Anche se investimenti da mille miliardi di dollari possono sembrare eccessivi per una tecnologia ancora in fase di sviluppo, l’intelligenza artificiale ha il potenziale per contribuire in modo significativo all’economia globale nei prossimi anni.
Ciò non avverrà replicando o sostituendo l’intelligenza umana, ma contribuendo a semplificare le attività quotidiane che gli esseri umani svolgono ogni giorno sul posto di lavoro e a casa.
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