L’intelligenza artificiale potrebbe presto avere una mente propria? Le opinioni di alcuni esperti

L’esplosione dell’IA degli ultimi anni può sembrare improvvisa a molti, ma il settore è in costante sviluppo da diversi decenni. Con l’avanzare della tecnologia, l’evoluzione dell’IA è stata rapida e molti operatori del settore stanno già guardando alla prossima grande novità. Si tratta dell’Intelligenza Generale Artificiale (AGI), che al momento rimane un concetto teorico, ma che molti ritengono sarà la prossima ondata di formazione dell’intelligenza artificiale per renderla autonoma.

Ci sono molte scuole di pensiero che guardano con speranza alle prospettive dell’AGI, come strumento produttivo in molti settori ad alte prestazioni. Ci sono anche molte domande e preoccupazioni che circondano il concetto. Come si definisce l’AGI? Chi beneficerà di questa tecnologia? Quali sono le ramificazioni etiche? Può essere controllata?

Alcuni esperti del settore ci hanno aiutato a grattare la superficie di questo argomento sfuggente per svelare cosa è possibile fare quando ci avviciniamo al punto di svolta dell’attuale iterazione dell’IA, i grandi modelli linguistici e i modelli di ragionamento.

Che cos’è l’AGI?

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Essendo l’AGI un concetto in continuo sviluppo, c’è stato molto spazio per esplorare le definizioni. Diverse interpretazioni sono state avanzate da aziende e leader del settore, tra cui OpenAI, filiali di Google ed Elon Musk, suggerendo che i modelli AGI sarebbero in grado di replicare una serie di comportamenti umani. Le opinioni divergono sul livello di intelligenza dell’intelligenza artificiale che diventerebbe AGI e sul punto in cui le sue funzioni inizierebbero a evolvere da un’intelligenza artificiale standard a qualcosa di più avanzato.

Jim Olson, Chief Technology Officer di ModelOp, ha dichiarato a Digital Trends che questa è la svolta AGI che il settore sta aspettando di osservare.

“Un modello, data una situazione nuova , [può] identificare o capire rapidamente e correttamente la linea d’azione o proporre nuovi contenuti su qualcosa che letteralmente non ha mai visto prima”, ha dichiarato.

Spiegando ulteriormente la funzione, il co-conduttore di “The Artificial Intelligence Show Podcast”, Paul Roetzer, ha spiegato nell’episodio 141 “Road to AGI (and Beyond)” che dopo aver imparato a giocare a scacchi a livello di maestro, l’AGI sarebbe in grado di passare a padroneggiare autonomamente altre abilità come giocare ai videogiochi o ai giochi di carte, senza che la situazione nuova sia mai un addestramento sui giochi successivi, ma solo sul concetto di gioco in generale.

Roetzer ha anche fatto riferimento a un rapporto di Google DeepMind del maggio 2024 che tenta di sviluppare una definizione unificante di AGI e propone un sistema di livelli per classificare i sistemi di IA in base al confronto tra compiti umani e compiti dell’IA, determinando se si tratta di AGI. Il quadro indica che il livello 0 equivale a nessuna IA o software generico, mentre il livello 1 è IA come strumento. Il livello 2 è l’IA come consulente – essenzialmente un modello di IA almeno della serie GPT-4, che i ricercatori considerano un’IA emergente. Il livello 2 è l’IA come collaboratore o IA competente, il prossimo passo che si sta cercando di raggiungere. Successivamente c’è il livello 4, l’IA come esperto o IA esperta e il livello 5, l’IA virtuosa o superintelligenza artificiale (ASI), che rappresenta un ulteriore passo avanti nel settore.

Una linea temporale imprevedibile

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Molti hanno ipotizzato una data di comparsa dell’AGI tra il 2027 e il 2030; tuttavia, sono molti i fattori che potrebbero influenzare questa stima. La necessità di centri dati per addestrare le nuove tecnologie, i problemi ambientali che derivano dallo sviluppo dei prodotti e la domanda sempre crescente di potenza di calcolo da parte dei chip di nuova generazione sono tutti elementi che le singole aziende coinvolte devono tenere in considerazione.

“La quantità di dati da calcolare per questa [tecnologia] non è ancora stata raggiunta, ma se devo guardare alle tendenze di avanzamento. Se devo tirare a indovinare, forse tra 15 anni, forse tra il 2040 e il 2050, ci si avvicinerà, ma per ora non lo vedo”, ha dichiarato Sheriff Adepoju, sviluppatore di Oracle, a Digital Trends.

Ha osservato che probabilmente ci sarà un’implementazione a livello governativo e aziendale per un po’ di tempo prima che venga reso disponibile al grande pubblico, il che potrebbe aggravare la tempistica complessiva.

Considerando l’attuale rivoluzione dell’intelligenza artificiale, iniziata con il chatbot ChatGPT di OpenAI alla fine del 2022, la tecnologia si basa su sviluppi iniziati già negli anni ’50. La scintilla che mancava erano i dati etichettati utilizzati per addestrare grandi linguaggi. La scintilla che mancava erano i dati etichettati utilizzati per addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni e la potenza di calcolo delle moderne GPU. Tuttavia, il settore sta aspettando la stessa scintilla per l’AGI, ha osservato Olson.

“Qualcuno potrebbe avere un colpo di genio e inventarsi una tecnica che sbalordisce la linea del tempo. Se dovessi scommettere, sarà più avanti nel tempo, man mano che perfezioneremo le capacità di ciò che abbiamo imparato sugli LLM”, ha detto.

“Penso che inizieremo a vedere molte tecniche diverse fondersi insieme, ma ci saranno alcuni nuovi pezzi che verranno inventati e che non sappiamo ancora se sono necessari per ottenere una vera AGI”, ha aggiunto.

Il potenziale dello sviluppo delle AGI

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Nonostante l’aspetto teorico dell’AGI, c’è l’idea che il settore si stia preparando al meglio e al peggio di ciò che accadrà con la tecnologia emergente. Ci sono già notizie di marchi che hanno tolto le protezioni ai modelli di IA standard man mano che questi avanzavano in complessità. Nel frattempo, alcune ricerche hanno rivelato che i modelli di IA possono essere intenzionalmente ingannevoli per gli utenti umani, una caratteristica che difficilmente migliorerà con l’aumento dell’autonomia della tecnologia. Tuttavia, gli esperti ritengono che gli esseri umani continueranno a gestire la tecnologia.

“La realtà è che spero che ci siano controlli ed equilibri in qualsiasi tipo di sistema. L’intelligenza artificiale è interessante, ma non la lascerei libera nella mia azienda”, ha detto Olson.

Roetzer ha osservato che prima di ChatGPT il settore non sapeva quale forma avrebbe assunto l’IA. Attualmente, i leader si trovano nello stesso spazio con l’AGI e devono continuare a sperimentare con ciò che è disponibile finché non viene sviluppato qualcosa di nuovo. Il metodo di distillazione reso noto dall’azienda cinese di IA DeepSeek è stato evidenziato come l’opzione più vicina a un’innovazione per l’IA in questo momento.

“Penso che potenzialmente si potrebbe vedere lo stesso tipo di cosa con l’AGI, se la storia si ripete. Probabilmente saranno necessarie tonnellate di risorse specializzate in questo ambito. Ma poi impareremo di più su ciò che è davvero necessario per farlo funzionare e su come funziona”, ha detto Olson.

Come il modello linguistico originale Al small, eseguito attraverso un processo di distillazione, che viene addestrato per compiti specifici su GPU più semplici o addirittura su uno smartphone, una potenziale AGI potrebbe essere addestrata su hardware più modesto a costi di produzione inferiori.

“Potrei potenzialmente vedere una tecnica di distillazione per le AGI, in cui perdiamo alcune abilità, ma forse otteniamo l’intelligenza di cui abbiamo bisogno specificamente per quel compito e ci concentriamo su questo, poi le persone possono eseguirle localmente e costruirle da sole, come possono fare oggi con gli SLM utilizzando l’LLM del fornitore in cui hanno già investito tutti i soldi”, ha aggiunto.

Non è garantita alcuna tempistica per l’AGI. Tuttavia, dato che molti operatori del settore hanno investito molto nel suo successo, è più che probabile una qualche innovazione. Adepoju ha fatto notare che la tecnologia LLM di OpenAI è stata sviluppata dietro le quinte per diverso tempo prima di essere presentata al pubblico. Inoltre, molti servizi onnipresenti, come internet, erano accessibili a pochi eletti prima di diventare utility ampiamente utilizzate. Non c’è dubbio che l’AGI sarà lo stesso.