Sebbene ci siano plausibili critiche ai modelli generativi, molti modelli come ChatGPT, DALL-E e Stable Diffusion hanno applicazioni nel mondo reale e si sono dimostrati utili in molti scenari
L’intelligenza artificiale generativa, in particolare ChatGPT o DALL-E , è semplicemente troppo divertente per fare sul serio? La parte divertente si ottiene attraverso la creazione di contenuti in tempo reale. Quindi è divertente? Sì! Utile? Non così tanto – risuona Yann LeCun, capo scienziato AI di Meta.
In un’interazione esclusiva con Analytics India Magazine , LeCun ha affermato che questi sistemi nella loro forma attuale sono solo per l’intrattenimento e non portano a nulla di utile. Inoltre, ha affermato che affinché l’IA generativa sia utile, deve dare un senso ai problemi del mondo reale e assistere le persone nella loro vita quotidiana. “Non credo che questi sistemi nel loro stato attuale possano essere riparati o definiti intelligenti nel modo in cui vogliamo e ci aspettiamo che siano”, ha affermato LeCun.
Anche il capo di OpenAI Sam Altman ha recentemente twittato affermando che ChatGPT è incredibilmente limitato e crea un’illusione di grandezza e può essere fuorviante. Sebbene possa essere utilizzato per scopi divertenti e creativi, fare affidamento su di esso per informazioni fattuali non è una buona idea.
Il mese scorso, Meta AI e Papers with Code hanno rilasciato Galactica , un modello di linguaggio di grandi dimensioni open source con 120 miliardi di parametri. Destinato agli articoli scientifici e alla cura di un corpus di conoscenze scientifiche umane, Meta AI ha impiegato solo tre giorni per rimuoverlo dopo aver iniziato a produrre risultati inaffidabili e allucinatori. Molti ricercatori hanno sottolineato che questo potrebbe essere molto pericoloso per la ricerca scientifica.
Il critico di lunga data del deep learning per AGI, Gary Marcus , ha definito le uscite “stronzate” di Galactica e ha affermato che Meta AI sta seguendo le orme del generatore di testo GPT-3 di OpenAI, che secondo lui “sputa sciocchezze totali”.
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Durante il Web Summit di Lisbona, Marcus è stato affiancato da Noam Chomsky per parlare dell’intelligenza artificiale all’avanguardia di oggi. Mentre Marcus è stato chiaro e ha criticato apertamente DALL.E di OpenAI che non è in grado di comprendere semplici concetti grammaticali e genera immagini composizionalmente carenti, Chomsky era anche solo un po’ ottimista sull’utilità di modelli linguistici di grandi dimensioni.
Applicazioni del mondo reale
Sebbene ci siano plausibili critiche ai modelli generativi, molti modelli come ChatGPT, DALL-E e Stable Diffusion hanno applicazioni nel mondo reale e si sono dimostrati utili in molti scenari. Ad esempio, ChatGPT può essere molto utile per far progredire il settore edtech fornendo soluzioni a problemi semplici e fungendo da tutor.
Alcuni sviluppatori hanno provato ChatGPT per generare query SQL dal testo e gli output erano perfetti. Un altro scenario era quando il modello poteva convertire i dati non strutturati in dati strutturati.
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I generatori di testo in immagini, sebbene inizialmente si pensasse che fossero una minaccia, in realtà stanno avvantaggiando l’industria delle immagini stock. Di recente, Shutterstock ha annunciato che consentirà l’utilizzo di immagini generate dall’intelligenza artificiale sul proprio sito web.
Notion, Jasper e Copy.ai utilizzano GPT-3 di OpenAI e aiutano gli scrittori a generare articoli e testi completi. Di recente, Canva ha anche integrato un generatore di testo in immagine utilizzando Stable Diffusion. Per Cypher 2022 , la conferenza sull’intelligenza artificiale di punta di Analytics India Magazine, anche i banner e i poster sono stati progettati utilizzando Midjourney .
Oltre a testo e immagini, GitHub Copilot è stato una benedizione sotto mentite spoglie per l’ecosistema degli sviluppatori, dove aiuta a generare codice dagli input di testo. Meta ha ideato InCoder per abbinare il generatore di codice di GitHub.
Inoltre, StabilityAI ha annunciato una collaborazione con AWS per rendere i suoi strumenti open source per più studenti e ricercatori, in modo simile a quanto fatto da OpenAI con Microsoft.
Chiaramente, dal punto di vista dei casi d’uso, OpenAI sembra dominare il panorama dell’IA generativa.
OpenAI sta vincendo la corsa all’IA generativa?
“Non credo che nessuna azienda là fuori sia significativamente avanti rispetto alle altre”, ha affermato Yann LeCun . Spiega che molti ricercatori stanno lavorando su modelli linguistici di grandi dimensioni con approcci solo leggermente diversi e che ci sono tre o quattro aziende che producono modelli simili a GPT-X . “Ma loro [ OpenAI ] sono stati in grado di costruire e distribuire i loro sistemi in modo tale da avere un volano di dati”.
