L'intelligenza artificiale crea opportunità per il Vietnam.

Nell'era dell'Industria 4.0, l'intelligenza artificiale (IA) è un argomento spesso citato. Tuttavia, l'IA generativa rappresenta una nuova categoria, un nuovo settore che offre numerose opportunità per il Vietnam.

Si prevede che i contenuti generati dall'intelligenza artificiale apporteranno un valore significativo all'economia globale. (Fonte: Viettimes)

L'intelligenza artificiale generativa è un tipo di intelligenza artificiale che crea nuovi contenuti, tra cui testo, immagini, audio e video , basandosi su modelli appresi da contenuti preesistenti.

Crea qualcosa che non è mai esistito.

I modelli di intelligenza artificiale generativa odierni vengono addestrati su enormi quantità di dati utilizzando il "deep learning" o reti neurali profonde e sono in grado di sostenere conversazioni, rispondere a domande, scrivere storie, generare codice sorgente e creare immagini e video di qualsiasi tipo, il tutto sulla base di brevi input testuali o "prompt".

L'intelligenza artificiale viene definita generativa perché crea qualcosa che prima non esisteva. Questo la differenzia dall'intelligenza artificiale discriminativa, che distingue tra diversi tipi di input. In altre parole, l'intelligenza artificiale discriminativa cercherebbe di rispondere a una domanda come "Questa immagine raffigura un coniglio o un leone?", mentre l'intelligenza artificiale generativa risponderebbe a richieste come "Disegnami un leone e un coniglio seduti uno accanto all'altro".

Le origini dell'intelligenza artificiale generativa risalgono agli anni '70, quando gli ingegneri iniziarono a sviluppare tecniche per la generazione automatica di testo. L'avvento delle reti neurali avversarie generalizzate (GAN) ha permesso all'IA di creare testo basandosi sui modelli del linguaggio umano. I progressi tecnologici nell'IA e nell'elaborazione del linguaggio naturale consentono ora all'IA di riprodurre il linguaggio umano in forma scritta.

Negli ultimi anni, la generazione di intelligenza artificiale ha acquisito notevole importanza con lo sviluppo delle Reti Generative Avversarie (GAN). Le GAN sono composte da due reti neurali – una rete generatrice e una rete discriminatrice – impegnate in un processo competitivo. Il generatore crea contenuti, mentre il discriminatore ne valuta la qualità. Attraverso innumerevoli iterazioni, il generatore affina le proprie capacità, portando alla creazione di output sempre più autentici e creativi.

Differenze tra IA generativa e IA tradizionale

La principale differenza tra l'intelligenza artificiale tradizionale e l'intelligenza artificiale generativa risiede nelle loro capacità e applicazioni. I sistemi di intelligenza artificiale tradizionali sono utilizzati principalmente per l'analisi dei dati e la previsione, mentre l'intelligenza artificiale generativa fa un ulteriore passo avanti generando nuovi dati simili ai dati di addestramento.

In altre parole, l'IA tradizionale eccelle nel riconoscimento di schemi, mentre l'IA creativa eccelle nella creazione di schemi. L'IA tradizionale può analizzare i dati e dirti cosa vede, ma l'IA creativa può usare quegli stessi dati per creare qualcosa di completamente nuovo.

Le implicazioni della generazione basata sull'intelligenza artificiale sono ampie e offrono nuove strade per la creatività e l'innovazione. Nel design, la generazione basata sull'IA può aiutare a creare innumerevoli prototipi in pochi minuti, riducendo il tempo necessario per il processo di ideazione.

Nell'industria dell'intrattenimento, la generazione basata sull'intelligenza artificiale può contribuire alla produzione di nuova musica, alla scrittura di sceneggiature o persino alla creazione di deepfake. Nel giornalismo, può essere utilizzata per scrivere articoli o reportage. L'intelligenza artificiale creativa ha il potenziale per rivoluzionare qualsiasi settore in cui creatività e innovazione siano fondamentali.

D'altro canto, l'intelligenza artificiale tradizionale continua a eccellere nelle applicazioni specifiche per determinati compiti. È alla base di chatbot, sistemi di raccomandazione, analisi predittive e molto altro. È il motore della maggior parte delle attuali applicazioni di intelligenza artificiale volte a ottimizzare l'efficienza in diversi settori.

Sia l'intelligenza artificiale generativa che quella tradizionale svolgono un ruolo importante nel plasmare il futuro dell'umanità. (Fonte: VinBase)

Sebbene l'intelligenza artificiale tradizionale e quella generativa abbiano funzioni distinte, non si escludono a vicenda. L'intelligenza artificiale generativa può lavorare in parallelo con l'intelligenza artificiale tradizionale per fornire soluzioni ancora più potenti. Ad esempio, l'intelligenza artificiale tradizionale può analizzare i dati relativi al comportamento degli utenti, mentre l'intelligenza artificiale generativa può utilizzare questa analisi per creare contenuti personalizzati.

Mentre continuiamo a esplorare l'immenso potenziale dell'IA, comprendere queste differenze è fondamentale. Sia l'IA generativa che quella tradizionale svolgono un ruolo vitale nel plasmare il futuro dell'umanità, ognuna delle quali apre a possibilità uniche. Abbracciare queste tecnologie all'avanguardia sarà essenziale per le aziende e i singoli individui che desiderano rimanere competitivi nel panorama digitale in rapida evoluzione.

L'intelligenza artificiale gioca un ruolo nella vita sociale.

I rischi associati alla generazione di dati tramite intelligenza artificiale sono significativi e in rapida evoluzione. Diversi soggetti malintenzionati hanno utilizzato questa tecnologia per creare "contraffazioni profonde", ovvero copie di prodotti, e generare artefatti a supporto di operazioni fraudolente sempre più sofisticate.

ChatGPT e altri strumenti simili vengono addestrati su grandi quantità di dati disponibili pubblicamente. Non sono progettati per essere conformi al Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e ad altre leggi sul copyright. Pertanto, gli utenti devono prestare particolare attenzione quando utilizzano la piattaforma della propria azienda. I rischi di monitoraggio da tenere sotto controllo includono:

Mancanza di trasparenza. I modelli innovativi di intelligenza artificiale e ChatGPT sono imprevedibili e persino le aziende che li sviluppano non sempre ne comprendono appieno il funzionamento.

La precisione è fondamentale. I sistemi di intelligenza artificiale a volte generano risposte imprecise e inventate. Valutare tutti gli output in termini di accuratezza, pertinenza e utilità pratica prima di farvi affidamento o di diffondere pubblicamente le informazioni è essenziale, poiché informazioni accurate sono fondamentali per un'elevata utilità e interazione.

Proprietà intellettuale (PI) e diritto d'autore. Attualmente non esistono garanzie verificabili in merito alla governance dei dati e alla protezione delle informazioni aziendali riservate. Gli utenti devono presumere che qualsiasi dato o query inserita in ChatGPT e nei suoi concorrenti diventerà di dominio pubblico, e le aziende dovrebbero implementare controlli per evitare la divulgazione involontaria di informazioni riservate.

Sicurezza informatica e frode. Le aziende devono prepararsi ad affrontare malintenzionati che utilizzano sistemi basati sull'intelligenza artificiale per attacchi informatici e frodi, come ad esempio gli attacchi di deep phishing per ingannare il personale, e assicurarsi di avere in atto misure di mitigazione. Contatta il tuo fornitore di assicurazione contro i rischi informatici per verificare in che misura la tua polizza attuale copre le violazioni legate all'intelligenza artificiale.

Sostenibilità. La generazione di intelligenza artificiale consuma una quantità significativa di elettricità. Pertanto, è fondamentale scegliere un fornitore con bassi consumi energetici e che sfrutti energie rinnovabili di alta qualità per minimizzare l'impatto sugli obiettivi di sostenibilità.

Sebbene la generazione di intelligenza artificiale comporti molti rischi, è impossibile ignorare alcuni dei vantaggi che offre.

L'intelligenza artificiale (IA) ha il potenziale per trasformare le strutture lavorative, migliorando le capacità dei singoli lavoratori attraverso l'automazione di alcune delle loro mansioni. L'IA moderna e altre tecnologie hanno il potenziale per automatizzare le attività lavorative che attualmente occupano dal 60 al 70% del tempo dei dipendenti. In precedenza, secondo un rapporto del 2017 di McKinsey & Company, si stimava che questa tecnologia potesse automatizzare la metà dell'orario di lavoro di un dipendente.

L'accelerazione del potenziale di automazione tecnologica è in gran parte dovuta alle maggiori capacità di comprensione del linguaggio naturale dell'intelligenza artificiale, essenziali per le attività lavorative che rappresentano il 25% del tempo di lavoro totale. Pertanto, la generazione di IA ha un impatto maggiore sui lavori basati sulla conoscenza, in particolare quelli con salari più elevati e requisiti formativi più stringenti, rispetto ad altre tipologie di impiego.

La generazione di intelligenza artificiale potrebbe incrementare significativamente la produttività del lavoro in tutta l'economia, ma ciò richiederebbe investimenti per supportare i lavoratori nelle transizioni tra diverse attività lavorative o nei cambi di impiego. La generazione di intelligenza artificiale potrebbe consentire un aumento annuo della produttività del lavoro compreso tra lo 0,1 e lo 0,6% entro il 2040, a seconda del tasso di adozione della tecnologia e della riallocazione del tempo dei lavoratori ad altre attività.

Integrando la generazione di intelligenza artificiale con tutte le altre tecnologie, l'automazione del lavoro potrebbe aggiungere dallo 0,2 al 3,3% all'anno alla crescita della produttività. Tuttavia, i lavoratori avranno bisogno di supporto per acquisire nuove competenze e alcuni cambieranno carriera. Se le transizioni dei lavoratori e altri rischi saranno gestiti, l'IA potrebbe dare un contributo significativo alla crescita economica e sostenere un mondo più inclusivo e sostenibile.

L'intelligenza artificiale innovativa avrà un impatto significativo su tutti i settori industriali. I settori bancario, dell'alta tecnologia e delle scienze della vita sono tra quelli che potrebbero beneficiare maggiormente dell'impatto in termini di percentuale di fatturato generato dall'IA. Ad esempio, nel settore bancario, questa tecnologia potrebbe generare un fatturato annuo equivalente a 200-340 miliardi di dollari, qualora le sue applicazioni venissero pienamente implementate. Anche nel settore della vendita al dettaglio e dei beni di consumo confezionati, il potenziale impatto è considerevole, stimato tra i 400 e i 660 miliardi di dollari all'anno.

Le opportunità del Vietnam

Attualmente, il Vietnam è molto interessato all'intelligenza artificiale generativa. Alla conferenza "Future of Generative Artificial Intelligence 2023", tenutasi nella Silicon Valley, in California, nell'aprile del 2023, il signor Vo Xuan Hoai, vicedirettore del Centro Nazionale per l'Innovazione, ha sottolineato: "Il Centro Nazionale per l'Innovazione sta rafforzando la sua collaborazione con le reti di innovazione vietnamite in tutto il mondo, ad esempio con la rete della Silicon Valley, per promuovere l'innovazione in generale e l'IA in particolare, e per supportare le imprese e gli intellettuali vietnamiti all'estero nello sviluppo delle loro carriere, nell'espansione delle loro attività in patria e nel trasferimento tecnologico...".

Il signor Vo Xuan Hoai, vicedirettore del Centro nazionale per l'innovazione, interviene alla conferenza "Il futuro dell'intelligenza artificiale 2023". (Fonte: Bnews)

Entro agosto di quest'anno, VinBigdata (parte di Vingroup) integrerà la tecnologia per rendere VinBase (una piattaforma completa di intelligenza artificiale multi-cognitiva) la prima piattaforma di intelligenza artificiale generativa in Vietnam, fornendo al contempo soluzioni di sviluppo basate sulla tecnologia di intelligenza artificiale generativa, come chatbot, callbot e l'assistente virtuale di nuova generazione ViVi...

L'azienda ha inoltre dichiarato di aver bisogno solo di pochi miliardi di parametri per creare un modello linguistico su larga scala (LLM) simile a ChatGPT, ma comunque in grado di generare testi altamente autentici, soprattutto quelli che verranno integrati nei dati e nelle conoscenze degli utenti vietnamiti.

Il Vietnam ha un enorme potenziale per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale generativa; tuttavia, l'applicazione dell'IA generativa basata su piattaforme di modelli linguistici già esistenti a livello globale comporta rischi significativi. Pertanto, padroneggiare l'IA generativa a livello nazionale è fondamentale, in quanto può contribuire a controllare i contenuti, prevenire la disinformazione, garantire la sicurezza dei dati nazionali ed elevare la tecnologia vietnamita a un livello globale. "Il Vietnam ha tutte le opportunità per colmare il divario con il resto del mondo nel campo dell'IA generativa."

Questa valutazione è stata condivisa dal CEO di VinBigdata, il Dr. Dao Duc Minh, all'AI Summit tenutosi a Ho Chi Minh City il 22 settembre di quest'anno. Nello stesso forum, Pablo Fuentes Nettel, consulente senior di Oxford Insights, ha affermato che il Vietnam ha un futuro promettente se si concentra sugli investimenti nell'intelligenza artificiale.

È evidente che l'intelligenza artificiale e le sue generazioni successive hanno permeato tutti i settori e le industrie del nostro Paese, come la sanità, l'istruzione e la vita quotidiana. Il Vietnam deve sviluppare una strategia per questa tecnologia, poiché rappresenta il futuro della tecnologia nei prossimi anni.

Fonte