Decenni di progressi tecnologici hanno creato le condizioni necessarie affinché l’intelligenza artificiale generativa possa spiccare il volo, oggi.
L’ascesa di ChatGPT è stata la scintilla che ha acceso la miccia, scatenando una densità e un fervore di innovazione che non si vedevano da anni, forse dai primi giorni di Internet.
I ricercatori di IA hanno raggiunto lo status di rockstar e il traffico su arXiv (n.b. arXiv è un archivio pubblico e open access contenente prepubblicazioni di articoli scientifici) è diventato così frenetico che i ricercatori hanno scherzosamente chiesto una pausa sulle nuove pubblicazioni per rimettersi in pari.
Ma ben presto l’entusiasmo per l’intelligenza artificiale si è trasformato in una sorta di isteria. Improvvisamente, ogni azienda ha il suo personalissimo servizio di AI “AI Salesforce”, “AI Adobe”, “AI Instagram”. Ci siamo trovati in una frenesia insostenibile di raccolta fondi, guerre di talenti e approvvigionamento di GPU.
E di certo le crepe hanno iniziato a manifestarsi. Artisti, scrittori e cantanti hanno contestato la legittimità della proprietà intellettuale generata dalle macchine. I dibattiti sull’etica, la regolamentazione e l’incombente superintelligenza hanno consumato Washington. E, cosa forse più preoccupante, all’interno della Silicon Valley iniziò a diffondersi la voce che l’IA generativa non fosse effettivamente utile. I prodotti non erano all’altezza delle aspettative, come dimostra la pessima fidelizzazione degli utenti.
Ora che il polverone si è assestato un attimo, è il momento giusto per fare una riflessione sull’IA generativa: dove ci troviamo oggi e dove forse siamo diretti.
Il primo “atto” dell’IA generativa è stato all’insegna della tecnologia. è stato l’anno dei nuovi foundation models e di nuove applicazioni interessanti.
Ora, secondo l’articolo, il mercato sta entrando nell'”Atto 2″, che si svilupperà partendo dalle esigenze dei clienti. Durante il II atto, si affronteranno i problemi umani in modo completo, in contrasto con le prime applicazioni uscite all’inizio, che erano più legate alla tecnologia. Introducono nuove interfacce di editing, che rendono i flussi di lavoro più precisi e i risultati migliori.
Leggi l’articolo intero, con schemi e aziende: Generative AI’s Act Two
Immagine creata con Dall-e 3 tramite Bing
