L'intelligenza artificiale (IA) generativa è un tipo di IA che può aiutarti a creare contenuti aumentando la tua creatività, la tua produttività e le tue conoscenze.
Questo articolo fornisce informazioni sull'IA generativa, ad esempio:
- Che cos'è l'IA generativa e come funziona
- Come utilizzare l'IA generativa e valutare l'accuratezza delle sue risposte
- In che modo Google sviluppa l'IA
Che cos'è l'IA generativa
L'IA generativa è un tipo di modello di machine learning e non è un essere umano. Non può avere pensieri propri o provare emozioni. È semplicemente molto abile nell'individuare schemi ricorrenti.
In passato, l'IA veniva utilizzata per comprendere e consigliare informazioni. Ora l'IA generativa può anche aiutarci a creare nuovi contenuti, come immagini, musica e codice.
Come vengono addestrati i modelli di machine learningI modelli di machine learning, inclusa l'IA generativa, apprendono tramite un processo di osservazione e corrispondenza di schemi chiamato addestramento. Per far sì che un modello capisca cos'è una sneaker, viene addestrato con milioni di foto di sneakers. Nel tempo, il modello riconosce che le sneakers sono oggetti con lacci, suole e un logo che gli esseri umani indossano ai piedi.
Il modello può utilizzare l'addestramento per:
- Rispondere a un input come "Genera un'immagine di sneakers con il charm di una capra".
- Mettere in relazione ciò che ha appreso su sneakers, capre e charm.
- Generare un'immagine, anche se non ha mai visto un'immagine simile prima.
l'IA generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) fanno parte della stessa tecnologia. L'IA generativa può essere addestrata con qualsiasi tipo di dati, mentre gli LLM utilizzano le parole come fonte principale di dati di addestramento.
Le esperienze basate sugli LLM, come Gemini e le esperienze generative nella Ricerca, possono prevedere le potenziali parole successive in base al prompt e al testo generato fino a quel momento. Possono scegliere parole successive probabili corrispondenti agli schemi ricorrenti che rilevano durante l'addestramento. Questa flessibilità consente loro di generare risposte creative.
Se chiedi di completare la frase "Harry [vuoto]", potrebbero prevedere come parola successiva "Styles" o "Potter".
Come utilizzare l'IA generativa
Importante: le esperienze di Google basate sull'IA generativa possono aiutarti a iniziare il processo creativo. Non sono pensate per fare tutto al posto tuo o per creare i contenuti.
Ecco 3 modi per utilizzare l'IA generativa:
- Raccogliere idee creative. Ad esempio, puoi farti aiutare a scrivere un prequel del tuo film preferito.
- Fare domande a cui pensavi non esistesse risposta. Ad esempio: "È nato prima l'uovo o la gallina?".
- Avere un aiuto in più. Puoi chiedere di suggerirti un titolo per una storia che hai scritto o di aiutarti a identificare la specie di un animale o un insetto in un'immagine.
Quando esplori, crei e apprendi cose nuove con l'IA generativa, è importante usarla in modo responsabile. Per informazioni dettagliate, consulta le nostre Norme relative all'uso vietato dell'IA generativa.
L'IA può commettere errori e lo faràL'IA generativa è sperimentale e in fase di sviluppo, pertanto può commettere errori e lo farà:
- Potrebbe inventare le cose. Quando l'IA generativa inventa una risposta, si tratta di un'allucinazione. Le allucinazioni si verificano perché, diversamente dal modo in cui la Ricerca Google recupera le informazioni dal web, gli LLM non raccolgono affatto informazioni. Al contrario, gli LLM prevedono le parole successive in base agli input degli utenti.
- Ad esempio, potresti chiedere "Chi vincerà nella ginnastica femminile alle Olimpiadi Estive di Brisbane 2032?" e ricevere una risposta, anche se l'evento non c'è ancora stato.
- Potrebbe fraintendere. A volte, i prodotti di IA generativa interpretano erroneamente il linguaggio e quindi il significato cambia.
- Ad esempio, potresti voler sapere di più sui maggiolini intesi come animali. Se chiedi informazioni sui maggiolini, potresti invece ricevere una risposta che riguarda l'automobile.
Pensa in modo critico alle risposte che ricevi dagli strumenti di IA generativa. Utilizza Google e altre risorse per verificare le informazioni presentate come oggettive.
Se trovi qualcosa che non va, segnalalo. Molti dei nostri prodotti di IA generativa dispongono di strumenti di segnalazione. Il tuo feedback ci aiuta a perfezionare i modelli per migliorare le esperienze con l'IA generativa per tutti.
Le nostre funzionalità di codice generativo sono ancora sperimentali, di conseguenza sei responsabile dell'utilizzo del codice suggerito o delle spiegazioni relative alla programmazione. Usa discrezione e sottoponi a test e rivedi con attenzione il codice completo per verificare la presenza di eventuali errori, bug e vulnerabilità prima di usarlo. Il rispetto di eventuali requisiti di licenza, ad esempio dove usiamo citazioni di repository di codice open source, è una tua responsabilità. Scopri di più.
In che modo Google sviluppa l'IA
Per assicurarci di creare strumenti che rendano il mondo migliore per tutti, nel 2018 abbiamo sviluppato una serie di principi dell'IA. Questi principi descrivono i nostri obiettivi di sviluppo di una tecnologia audace in grado di affrontare alcune delle maggiori sfide della società in modo responsabile.
Ad esempio, utilizziamo l'IA per:
- Sostenere gli impegni per frenare il cambiamento climatico, ad esempio riducendo il traffico a singhiozzo per abbassare le emissioni dei veicoli
- Prevedere o monitorare le calamità naturali, ad esempio prevedendo le inondazioni in più di 20 paesi e monitorando in tempo reale i confini degli incendi boschivi
- Sostenere le innovazioni sanitarie,, ad esempio rendendo più accessibile lo screening della tubercolosi e facilitando il rilevamento precoce del tumore al seno
I nostri principi elencano anche le aree in cui non opereremo con l'IA, ad esempio le tecnologie che causano danni generali o violano leggi internazionali e diritti umani.
Dai un'occhiata al nostro elenco completo di principi dell'IA.
Per sviluppare e migliorare le esperienze di IA generativa nella Ricerca e nelle tecnologie di machine learning alla loro base, Google utilizza le interazioni delle persone con la Ricerca e con queste esperienze. Ciò può includere interazioni quali le ricerche effettuate e i feedback forniti, come Mi piace o Non mi piace. La revisione umana è uno dei tanti modi con cui valutiamo e miglioriamo la qualità dei nostri risultati e prodotti in modo responsabile.
Quando i revisori esperti lavorano per migliorare la qualità dei modelli di machine learning della Ricerca, adottiamo una serie di precauzioni per proteggere la privacy degli utenti:
- I dati visualizzati e annotati dai revisori non vengono associati agli account degli utenti.
- Gli strumenti automatici aiutano a riconoscere e rimuovere un'ampia gamma di informazioni che consentono l'identificazione degli utenti e informazioni personali sensibili.