L’intelligenza artificiale è un campo in continua evoluzione, capace di suscitare curiosità e stupore grazie ai suoi incredibili sviluppi. Tra i termini più discussi in questo panorama troviamo l’AGI (Artificial General Intelligence) e i moderni LLM (Large Language Model), due concetti che spesso vengono confusi ma che rappresentano realtà molto diverse. Comprendere le differenze tra questi approcci permette di cogliere l’essenza di un dibattito cruciale per il futuro della tecnologia.

AGI vs LLM

L’AGI, o intelligenza artificiale generale, si riferisce a un sistema capace di replicare l’intelligenza umana in tutte le sue sfaccettature. Si tratta di un’idea ambiziosa: un’intelligenza che non solo eccelle in compiti specifici, ma che possiede una comprensione generale del mondo, in grado di apprendere, ragionare, adattarsi e risolvere problemi in un contesto flessibile e autonomo. In pratica, un’AGI potrebbe, ad esempio, scrivere un romanzo, progettare un ponte o diagnosticare una malattia con la stessa efficacia e profondità di un essere umano, senza necessitare di addestramenti mirati su ciascun compito.

Dall’altro lato, i Large Language Model come ChatGPT, pur essendo impressionanti per la loro capacità di generare testo coerente e rispondere a domande complesse, sono sistemi focalizzati su uno scopo limitato. Un LLM è addestrato per comprendere e generare linguaggio naturale attraverso l’elaborazione di enormi quantità di dati testuali. La sua abilità risiede nella capacità di imitare schemi linguistici, rispondendo a domande o creando contenuti basati su ciò che ha “imparato” dai dati di addestramento. Tuttavia, questi modelli non possiedono una comprensione intrinseca del mondo e non possono affrontare problemi che richiedano una conoscenza al di fuori del loro dominio.

La differenza cruciale tra AGI e LLM sta nella loro natura. Un AGI è concepito per essere un sistema completo e versatile, un’entità in grado di adattarsi autonomamente a compiti nuovi e sconosciuti. Al contrario, un LLM opera all’interno dei limiti del suo addestramento e non può uscire dalla sua struttura predefinita. Per esempio, un LLM può spiegare un concetto scientifico dettagliato ma non può “inventare” una nuova teoria scientifica basata su un’esperienza diretta o creativa.

Un aspetto interessante è che gli attuali LLM potrebbero rappresentare una tappa intermedia verso l’AGI. Sebbene non siano generalisti, i continui miglioramenti nei modelli di linguaggio e la loro integrazione con altre tecnologie – come la robotica o i sistemi di percezione visiva – potrebbero avvicinare l’obiettivo di creare un sistema realmente versatile. Tuttavia, ci sono sfide enormi da superare: la capacità di apprendere come un essere umano, comprendere il contesto in modo dinamico e agire con autonomia sono tutte caratteristiche ancora lontane dall’essere realizzate.

Algoritmi in progress

o sviluppo dell’Intelligenza Artificiale Generale (AGI) richiede l’integrazione di diversi approcci e algoritmi avanzati. Attualmente, la ricerca si concentra su diverse aree chiave:

• Apprendimento Profondo (Deep Learning): Le reti neurali profonde, con molteplici strati, sono fondamentali per modellare relazioni complesse nei dati. Questi modelli sono alla base di sistemi in grado di generalizzare conoscenze in vari domini.

• Apprendimento per Rinforzo (Reinforcement Learning): Questo metodo insegna ai sistemi a prendere decisioni attraverso un processo di prova ed errore, massimizzando una ricompensa definita. È vitale per sviluppare agenti capaci di navigare in ambienti complessi e ottimizzare le proprie azioni per raggiungere obiettivi a lungo termine.

• Architetture Cognitive: Queste strutture mirano a imitare i processi mentali umani, gestendo molteplici compiti cognitivi come ragionamento, pianificazione e apprendimento. Integrano varie tecnologie di intelligenza artificiale per creare sistemi più versatili e adattabili.

• Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM): Sistemi come GPT-3 e BERT, addestrati su vasti corpus di dati testuali, mostrano capacità avanzate di comprensione e generazione del linguaggio naturale. Sebbene non rappresentino l’AGI, costituiscono un passo significativo verso sistemi più generali.

• Apprendimento Auto-supervisionato: Questo approccio consente ai modelli di apprendere dai dati senza etichette esplicite, sfruttando le strutture intrinseche dei dati stessi. È particolarmente utile quando le risorse etichettate sono limitate.

Considerazioni Etiche

L’emergere dell’Intelligenza Artificiale Generale (AGI) solleva un’ampia gamma di considerazioni etiche, che hanno il potenziale di sconvolgere profondamente le fondamenta della società. Questi dilemmi vanno oltre le sfide tecniche e toccano questioni di giustizia, responsabilità, privacy, e il significato stesso di ciò che significa essere umani.

Uno dei temi più pressanti riguarda il controllo e la responsabilità. Un AGI, per definizione, sarebbe in grado di prendere decisioni autonome in una varietà di contesti, spesso con implicazioni enormi. Chi dovrebbe essere responsabile per le azioni di un’AGI? Se un sistema causa danni – ad esempio, in un contesto medico o finanziario – a chi va attribuita la colpa? Queste domande diventano ancora più complesse quando un’AGI sviluppa capacità decisionali che sfuggono alla piena comprensione umana.

La disuguaglianza è un’altra preoccupazione centrale. Se il controllo dell’AGI dovesse essere concentrato nelle mani di poche grandi aziende o stati, si rischia di creare una concentrazione di potere senza precedenti. L’accesso iniquo a questa tecnologia potrebbe amplificare le disuguaglianze economiche e sociali, creando una nuova classe dominante con capacità potenziate rispetto al resto della popolazione.

Sul piano della privacy, l’AGI potrebbe rappresentare una minaccia significativa. La capacità di elaborare enormi quantità di dati personali, combinata con un’intelligenza adattiva, potrebbe portare a una sorveglianza senza precedenti. Questo metterebbe a rischio i diritti fondamentali, rendendo necessario ridefinire i confini tra ciò che è privato e ciò che può essere monitorato.

Un altro punto critico è il significato del lavoro e della dignità umana. Con un’AGI capace di eseguire non solo compiti manuali ma anche lavori creativi, intellettuali e gestionali, milioni di persone potrebbero trovarsi escluse dal mercato del lavoro. Come potrebbe una società adattarsi a un mondo in cui il lavoro umano non è più necessario in molti settori? L’idea di un reddito universale di base è una possibile risposta, ma la transizione richiederebbe una trasformazione radicale delle strutture economiche e culturali.

Sul fronte filosofico, l’AGI sfida il concetto stesso di identità umana. Se un’intelligenza artificiale può emulare il pensiero umano, siamo costretti a riconsiderare cosa significhi essere consapevoli, avere un’anima o essere un individuo unico. Questo apre anche al dibattito sulla concessione dei diritti alle macchine, una possibilità che potrebbe cambiare il nostro rapporto con la tecnologia.

Infine, c’è la questione della sicurezza esistenziale. Se un’AGI dovesse sviluppare obiettivi in conflitto con quelli dell’umanità, o se venisse programmata in modo errato, potrebbe rappresentare una minaccia su larga scala. Questo scenario ha portato figure come Elon Musk e Nick Bostrom a sottolineare la necessità di sviluppare l’AGI con precauzioni rigorose, inclusi meccanismi per garantire che le sue motivazioni siano allineate con i valori umani.

Quando arriverà l’AGI?

L’AGI non è stata ancora realizzata, e le previsioni sulla sua possibile emergenza variano tra gli esperti.

Alcuni, come Ben Goertzel, fondatore di SingularityNET, ipotizzano che l’AGI potrebbe essere raggiunta entro il 2027, con una probabilità più alta entro il 2032.

Tuttavia, altri esperti mantengono una posizione più cauta, sottolineando che, nonostante i progressi significativi nell’AI, l’AGI rimane un traguardo complesso e distante. Le sfide tecniche, etiche e filosofiche associate allo sviluppo di un’intelligenza artificiale con capacità cognitive paragonabili a quelle umane sono immense e richiedono ulteriori ricerche e innovazioni.

Inoltre consideriamo che per avere ipoteticamente l’AGI avremo sicuramente bisogno di una potenza di calcolo che potrebbe non essere raggiungibile o economicamente troppo svantaggiosa.

Quindi?

Quindi viviamo senza troppe ansie l’avvento della AI, sfruttiamo le opportunità che ci offrono i moderni LLM e sono convinto che qualunque cosa accade l’umanità saprà trovare, forse dopo qualche scivolone, un nuovo equilibrio. Tenete stretto il vostro “ghost” anche in caso di un upgrade (se hai capito questa battuta sei un NERD).