IA predittiva e IA generativa a confronto
L'intelligenza artificiale generativa (IA generativa o IA gen) usa i dati per creare nuovi contenuti. L'IA predittiva, al contrario, si serve dei dati per prevedere o dedurre un evento altamente probabile che potrebbe verificarsi in futuro. Questo spiega l'entusiasmo di molte aziende nei confronti dell'intelligenza artificiale.
L'IA generativa e l'IA predittiva presentano notevoli differenze e hanno applicazioni diverse. Con l'evoluzione dell'IA, distinguere tra queste due tipologie è necessario per capire le loro funzionalità.
Le somiglianze tra IA predittiva e IA generativa
Queste due forme di IA sono in grado di imitare e, soprattutto, di accrescere l'intelligenza umana. Si tratta di sistemi di machine learning (ML) in grado di acquisire nuove conoscenze e applicare i dati per risolvere i problemi.
Così come gli umani immagazzinano innumerevoli ricordi ed esperienze nel corso della propria vita, così i modelli vengono addestrati con enormi quantità di dati per consentire loro di creare contenuti. Quando realizziamo un'opera d'arte, scriviamo una storia o sviluppiamo un nuovo algoritmo, siamo probabilmente influenzati dalle nostre esperienze trascorse. Lo stesso vale per i modelli di IA quando riconoscono e replicano degli schemi per produrre un contenuto.
Risorse da Red Hat
Le differenze tra IA predittiva e IA generativa
IA generativa
In base al prompt immesso dall'utente, l'IA generativa è in grado di creare nuovi contenuti utilizzando dati esistenti, come testi o codice creato dagli sviluppatori. Un'IA addestrata con testi letterari, ad esempio, può rispondere al prompt proponendo una storia originale. A seconda delle informazioni che le vengono fornite, tenterà di dare una risposta, completare una frase o generare una traduzione. Per ottenere il risultato desiderato possono essere necessari numerosi prompt e tante modifiche. Per questo aspetto rivestono grande importanza metodi come il fine tuning e la retrieval augmented generation (RAG).
I modelli di IA generativa utilizzano il deep learning, una tecnica di machine learning per l'analisi e l'interpretazione di grandi volumi di dati. Inoltre, sfruttano le reti neurali, una tecnologia per l'elaborazione delle informazioni che emula il funzionamento dei sistemi neurali biologici, come il cervello umano. Le reti neurali sono la modalità utilizzata dall'IA per creare le connessioni tra set di informazioni apparentemente non correlati.
IA predittiva
La capacità di elaborare previsioni statistiche esiste da tempo, è ad esempio alla base dei motori che ci consigliano i servizi di streaming video o musicali, con cui abbiamo familiarità. I progressi del machine learning hanno tuttavia notevolmente migliorato il funzionamento e la velocità di queste tecnologie.
Le grandi quantità di dati specifici disponibili, anche noti come "big data", permettono ai software di machine learning di connettere schemi, eventi cronologici e anche informazioni acquisite in tempo reale per prevedere con estrema precisione eventi futuri. L'IA predittiva è in grado di ottenere questi risultati mediante metodi statistici avanzati con i quali memorizza set di dati di grandi dimensioni, individuandone e connettendone i modelli. Questo ampio e diversificato campione di dati permette al modello di IA di creare previsioni estremamente accurate di eventi futuri. Sono queste funzionalità a distinguere l'IA predittiva dall'intelligenza umana.
Vantaggi dell'IA generativa
Entrambi i modelli di IA sono in grado di aiutare le aziende a risparmiare tempo e denaro e a ottimizzare le risorse. I vantaggi offerti dai due modelli differiscono tuttavia in termini di risultati ed esplicabilità.
L'IA generativa è in grado di gestire in modo ottimale grandi quantità di dati, ad esempio per fornire a un brand contenuti creativi completamente nuovi. La precisione dei dati non rappresenta un ostacolo per l'IA generativa, che comunque fornirà un risultato.
Vantaggi dell'IA predittiva
Affinché possa fornire previsioni accurate, l'IA predittiva deve invece interagire con dati di alta qualità. L'addestramento del software di ML con dati precisi garantisce previsioni nettamente più accurate.
Mentre è difficile comprendere il processo con cui l'IA generativa genera le decisioni, i contenuti prodotti dall'IA predittiva dipendono fortemente dai dati statistici con cui viene alimentata. In alcuni scenari, gli utenti possono perfino procedere a ritroso e comprendere in che modo il modello ha generato la sua risposta.
Rischi dell'IA generativa
Uno dei rischi principali dell'IA generativa è quello di violazione o plagio dei diritti d'autore. Quando crea un nuovo contenuto, che si tratti di letteratura, musica o arte, il modello può inconsapevolmente generare risultati che somigliano a qualcosa di già esistente. Il rischio si pone quando il nuovo contenuto è simile a quello di proprietà di altri, ma può essere limitato utilizzando un modello open source che indichi i dati con i quali il modello è stato addestrato.
Un altro rischio comune è quello delle "allucinazioni": quando i modelli di IA non hanno informazioni sufficienti per formulare risposte certe, propongono ciò che riescono a elaborare con i dati di cui dispongono. A volte non hanno abbastanza informazioni per fornire risultati corretti. Se, ad esempio, sono stati addestrati per prevedere la fase successiva di una sequenza, ma non hanno dati sufficienti, colmeranno le lacune con informazioni imprecise.
Rischi dell'IA predittiva
Uno dei rischi meritevoli di attenzione dell'IA predittiva è la possibilità di introdurre bias, o pregiudizi. È un aspetto presente anche nell'IA generativa ma l'impatto sui modelli predittivi può causare risultati quantitativi gravemente imprecisi. Per ottenere previsioni accurate è necessario addestrare l'IA predittiva con attività di annotazione dati di alta qualità. Dati non recenti, obsoleti o con pregiudizi possono distorcere l'accuratezza dei risultati. Nelle sue previsioni, ad esempio, un algoritmo di IA predittiva potrebbe riproporre pregiudizi razziali o sociali di altro tipo contenuti nei set di dati di addestramento, causando danni in contesti reali, ad esempio avvalorando stereotipi nei processi di approvazione dei crediti o nelle procedure di assunzione.
Un rischio comune nei modelli di IA predittiva è la scarsa affidabilità. Benché questo tipo di intelligenza artificiale possa elaborare previsioni corrette, non è detto che siano dati di fatto, e considerarle tali è sempre rischioso.
Non sempre una maggiore quantità di dati significa risultati migliori. L'importante è che i dati utilizzati per addestrare un modello siano di alta qualità.
Scenari di utilizzo dell'IA generativa
L'IA generativa è sempre più utilizzata per generare codice, accelerare analisi approfondite e semplificare le attività ripetitive. Alcune delle applicazioni di IA generativa più note diffuse negli ultimi anni sono: ChatGPT e DALL-E di OpenAI, GitHub CoPilot, Microsoft Bing Chat, Google Gemini, Midjourney, Stable Diffusion e Adobe Firefly.
Di seguito alcuni scenari di utilizzo dell'IA generativa.
Generazione e completamento di codice: alcuni strumenti di IA generativa sono in grado di creare stringhe di codice a partire da una richiesta scritta degli sviluppatori di software. Possono anche fornire agli sviluppatori agli esordi spiegazioni ed esempi di codice che possono aiutarli nella propria formazione.
Aumento dei dati: l'IA generativa è in grado di creare grandi quantità di dati artificiali per tutti quei contesti in cui l'utilizzo di dati reali è impossibile o non è la scelta ideale. Ad esempio, i dati creati artificialmente sono utili per chi vuole addestrare un modello a comprendere i dati sanitari ma non vuole includere informazioni personali. È inoltre in grado di estendere un set di dati incompleto o di piccole dimensioni, trasformandolo in un campione di dimensioni proporzionalmente più grandi.
Scrittura: l'IA generativa è in grado di simulare la scrittura umana e di rispondere alle richieste di creazione di contenuti praticamente su qualsiasi argomento. Può pertanto facilitare la stesura di vari tipi di testo, dal messaggio email da inviare al superiore al capitolo di un romanzo.
Elaborazione di discorsi o musica: utilizzando un testo scritto e un campione vocale, gli strumenti vocali basati su intelligenza artificiale sono in grado di elaborare un parlato o un cantato che imitano il suono delle voci umane. Altri strumenti sono capaci di comporre musica artificiale a partire da richieste degli utenti e campioni.
Generazione di immagini e video: gli strumenti per la creazione di immagini con IA generativa sono in grado di creare immagini e soddisfare pressoché qualunque richiesta di stile o soggetto. Più dettagliata è la richiesta, migliore il risultato in termini di immagini o video creati. Alcuni strumenti di IA, come Generative Fill di Adobe Photoshop, consentono di aggiungere nuovi elementi a un'immagine esistente, ad esempio il Grande Puffo agli affreschi della Cappella Sistina.
Scenari di utilizzo dell'IA predittiva
L'IA predittiva è in grado di fornire un quadro rapido e accurato delle potenzialità di un determinato settore per il futuro, agevolando la programmazione. La possibilità di prepararsi agli eventi futuri e di pianificare la crescita in modo intelligente ed efficiente è uno dei motivi per cui l'IA predittiva si sta diffondendo tra le aziende.
Di seguito alcuni scenari di utilizzo dell'IA predittiva.
Servizi finanziari: uno dei campi di applicazione di questo modello di IA è la previsione di potenziali opportunità o problemi, inclusi i rischi degli investimenti finanziari, bancari o assicurativi. Le previsioni effettuate in largo anticipo garantiscono alle aziende più tempo per apportare modifiche e proteggere risorse e clienti.
Vendita al dettaglio: l'IA predittiva è in grado di prevedere gli eventi e anche il comportamento umano; questa capacità la rende particolarmente utile alle aziende di retail, che possono anticipare le intenzioni, le modalità e i tempi di acquisto dei prodotti, e ottimizzare la catena di distribuzione nonché i piani e processi di marketing e assunzione del personale.
Settore sanitario: quando modelli simili si ripetono su diversi pazienti, o nella storia medica di un singolo paziente, l'IA predittiva può aiutare a diagnosticare in anticipo le malattie. Analizzando i dati e le anamnesi dei pazienti, è possibile misurare rischi e probabilità, e quindi identificare e trattare i problemi sanitari nelle fasi iniziali.
Catena di distribuzione: l'IA predittiva è in grado di registrare i modelli di funzionamento degli inventari, determinando i flussi di determinati prodotti nell'arco delle settimane, dei mesi o degli anni. La capacità di prevedere i tempi di trasporto degli ordini aiuta a proteggere meglio i prodotti che, ad esempio, richiedono temperature specifiche, come i cibi congelati o i farmaci.
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