Intelligenza Artificiale e Impatto sul Lavoro

Molte domande sorgono riguardo l’intelligenza artificiale, in particolare su ChatPlus, e il loro impatto sul lavoro e l’impiego. “Saremo in un mondo dove la quantità di contenuti prodotti sta per esplodere. E questi algoritmi, non sono molto bravi a selezionare i contenuti”, afferma Thierry Rayna, professore presso l’École Polytechnique, ricercatore presso il laboratorio i3 del CNRS e economista di formazione. Per questo ricercatore, l’IA non è necessariamente sinonimo di distruzione del lavoro, al contrario, “L’IA rivoluzionerà le nostre vite perché lavoreremo sempre di più”. Il ricercatore sottolinea la moltiplicazione dei contenuti, i deep fake e la necessità di verificare questi contenuti: “Lavoreremo sempre di più, dato che avremo sempre più contenuti, più notizie, probabilmente un sacco di fake news, abbiamo visto i deep fakes, molte più cose da filtrare”.

Franceinfo: Di cosa parliamo quando parliamo di intelligenza artificiale? Ci sono IA generative, ci sono IA discriminative. Qual è la differenza? Thierry Rayna: Penso che sia qui il problema. Ovvero, l’IA è diventata un vero contenitore e ci sono IA di ogni tipo. Ci sono alcune basate su regole, alcune basate su piccoli oggetti che renderemo intelligenti collettivamente. E poi ci sono le IA che chiamiamo basate sull’apprendimento automatico, e lì, sia che si tratti di IA generativa o discriminativa, lavorano allo stesso modo. Fondamentalmente, forniremo informazioni, un algoritmo e cercheremo di far indovinare le informazioni mancanti. Quindi, ad esempio, nell’allenamento di un ChatPlus, prendiamo testo, rimuoviamo parole e chiediamo alla macchina di imparare le parole. Quindi l’IA tradizionale, quello che stiamo cercando di fare, è prendere grandi set di dati e cercare di dar loro un senso. Quindi qual è la tendenza? Di cosa parla questo testo? L’IA generativa, in effetti, l’idea era di invertire e dire che dato che in definitiva, l’IA non è necessariamente tanto brava a ordinare i dati, la faremo creare dati aggiuntivi, quindi creeremo testo, creeremo immagini.

Nuovi Usi per le Aziende con l’IA Generativa

Quali nuovi usi possono emergere quando sei un’azienda con l’IA generativa? La maggior parte dei casi d’uso dell’IA generativa che vediamo al momento sono casi d’uso tradizionali dell’IA riciclati. Ovvero, cerchiamo sempre di prendere dati e cercare di capire cosa c’è nei dati, mentre i veri casi d’uso, l’IA generativa, sono quando andiamo a creare cose. E non è per dire che non ci sono casi d’uso per le aziende, ma non è affatto ovvio che sia necessariamente molto interessante per loro, perché in realtà, le aziende spesso hanno già molti dati, hanno accesso a molte cose e ciò che stanno cercando di fare è dare un senso a questi dati. Quindi l’idea che possiamo creare un’immagine o che possiamo creare testo, funziona, ma ha i suoi limiti. Il problema è che di cui si sente relativamente poco è che c’è una vera e propria asimmetria, infatti, in quest’IA basata su machine learning. Questi algoritmi di IA sono molto bravi a creare contenuti, ma molto cattivi a selezionare contenuti.

“Anche per un uso basico come un chatbot, creare testo per il chatbot è buono, ma il chatbot generalmente non è molto bravo a comprendere il problema.” Thierry Rayna su Franceinfo

Ecco perché ci sono molti casi d’uso che vediamo attualmente, che dovremo ricordare, fra dieci anni ne rideremo molto. Spesso sentiamo dire che l’IA distruggerà i lavori, l’IA sostituirà la mia posizione. Quale prospettiva dovremmo avere su questo? Ci sono stati molti studi. Il problema è che la maggior parte di questi studi ha guardato solo l’aspetto creativo. Ovvero, fondamentalmente, prenderemo il lavoro di qualcuno e diremo che questa persona scrive tante email al giorno e quindi, grazie all’IA generativa, invece di impiegare dieci minuti a creare un’email, premono un pulsante e l’email è scritta. Quindi significa risparmio di tempo. E ciò significa che invece di avere dieci persone come questa, ne prendiamo la metà. Ma ciò che non sembriamo capire è che in realtà, sì, per scrivere email, è molto buono, ma per ordinare email, è molto cattivo. E quindi, saremo in un mondo dove la quantità di contenuti che verranno prodotti esploderà. E questi algoritmi, non sono molto bravi a ordinare i contenuti.

Quindi ci sarà sempre bisogno di umani? Saranno necessari più umani. Perché in realtà, quello che sta succedendo adesso è che tutti ricevono troppe email, ma in realtà non ne riceveremo tante quante domani. Perché scrivere un’email prende tempo, ma già oggi, premiamo un pulsante, il testo viene generato. Ma ciò non impedisce la necessità degli umani di ordinare le email perché un algoritmo è solo capace di identificare l’email media. Ma l’email urgente del tuo capo, per esempio, quella tipicamente passerà inosservata.

Innovazioni Tecnologiche e Accesso Massivo

Si dice spesso che queste innovazioni sono una rottura con algoritmi come quelli di OpenAI, ma a volte, scopriamo la luna, le stesse GAFAM avevano algoritmi. Cosa cambia? È molto interessante perché è successo per quasi tutte le altre tecnologie digitali. Infatti, contrariamente a quanto sentiamo riguardo a ciò che ha fatto OpenAI con ChatPlus, tecnologicamente non c’è nulla di nuovo, in termini di dati e quantità di dati, non c’è nulla di nuovo. Siamo davvero su una progressione piuttosto continua, la famosa Legge di Moore, quindi abbastanza prevedibile. E anche l’IA generativa non è qualcosa di nuovo. L’unica cosa che è davvero nuova è che questa azienda, che non aveva i migliori algoritmi, che effettivamente ha preso una vecchia versione del suo algoritmo, l’ha reso di accesso illimitato a tutti. Come sempre, come è stato con il web, con l’MP3, ciò che fa la rottura è che invece che le aziende cerchino di indovinare cosa le persone possono fare con queste tecnologie, le persone prendono possesso di queste tecnologie e iniziano a fare tutto e assolutamente qualsiasi cosa, come scrivere codice con ChatPlus o creare enciclopedie collaborative. Inizialmente, queste sono idee che onestamente sembrano completamente assurde eppure funzionano. Quindi è da lì che viene la rottura. Non è che abbiamo fatto progressi tecnologici, è in realtà l’apertura e l’accesso massiccio a queste tecnologie che permette a tutti di usarle per fare quello che vogliono, incluso cose che non hanno senso per le aziende, che in definitiva creano usi e la rottura.

Intelligenza Artificiale e Fabbriche

Ad esempio, cosa cambia l’intelligenza artificiale per una fabbrica? L’IA generativa, assolutamente nulla, visto che in una fabbrica, ciò che vogliamo è dominare i processi, avere risposte esatte, mentre qui, stiamo cercando di aggiungere dati. Quindi forse potrebbe cambiare, per esempio se l’idea fosse che nella fabbrica abbiamo bisogno di personalizzare un prodotto, potrebbe permettere una personalizzazione più veloce del prodotto, cambiare colori, o creare immagini, ecc. Ma ancora una volta, non dobbiamo illuderci, questi algoritmi lavorano sulla media, sono statistiche, è la media. Quindi in realtà, l’unica innovazione che possiamo avere è la media. Quindi se vogliamo personalizzazioni medie, funziona molto bene. “Se vogliamo un vero e proprio lavoro d’arte, avremo bisogno di persone che sono ben cablate e capaci di fare il…”

 

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Fonte : www.webdomus.net

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