Esistono una IA generale e una IA generativa. L’intelligenza artificiale generale è capace di fare molte cose diverse. Non è limitata agli aspetti “generativi“, capaci, viceversa, di fare cose specifiche.
Possiamo suddividere l’IA in quattro diverse aree, ognuna delle quali con caratteristiche e funzioni uniche:
- l’intelligenza artificiale reattiva
- l’intelligenza artificiale limitata
- l’intelligenza artificiale teorica
- l’intelligenza artificiale avanzata
Ognuna di queste aree ha il potenziale per rivoluzionare la nostra società in modi mai visti prima. In un’analisi approfondita delle implicazioni etiche dell’ IA generativa c’è un focus sulle tecnologie dei grandi modelli linguistici LLM e i sistemi di generazione di immagini.
Lo studio si configura come una revisione sistematica della letteratura e ha l’obiettivo di sintetizzare le principali questioni normative e tematiche discusse in ambito etico. La ricerca identifica 378 questioni normative, distribuite in 19 aree tematiche principali.
I modelli IA tendono a perpetuare pregiudizi presenti nei dati di addestramento, causando stereotipi, discriminazioni razziali e di genere, nonché marginalizzazioni di minoranze. Inoltre, emergono criticità legate all’accesso diseguale alle tecnologie, che rischia di accentuare le disparità tra regioni geografiche e gruppi socio-economici.
Il tema della sicurezza riguarda sia i rischi esistenziali di sistemi superintelligenti (AGI) sia l’uso malevolo delle IA, ad esempio per progettare armi biologiche. Si evidenziano anche preoccupazioni per la mancanza di controllabilità e per comportamenti emergenti non previsti dai creatori dei modelli.
I modelli generativi possono essere utilizzati per creare disinformazione, propaganda, deepfake e contenuti violenti o non etici. Un problema ricorrente è la loro capacità di generare contenuti fraudolenti o pericolosi, come consigli errati in ambiti delicati come la salute o la sicurezza.
I modelli di IA spesso producono informazioni false o fuorvianti, fenomeno noto come “allucinazioni”. Questo solleva questioni legate all’affidabilità, soprattutto in contesti critici come la medicina o il diritto.
La possibilità che i modelli IA estraggano informazioni personali dai dati di addestramento rappresenta una minaccia alla privacy. Inoltre, si teme che l’IA possa essere utilizzata per aumentare la sorveglianza di massa. Si evidenziano rischi legati alla natura delle interazioni con l’IA, come il rischio di antropomorfizzazione, che potrebbe indurre eccessiva fiducia nei sistemi, o l’impatto sulla salute mentale e sulla comunicazione umana.
L’addestramento e il funzionamento dei modelli IA richiedono ingenti risorse energetiche e materiali, sollevando preoccupazioni sull’impatto ambientale. Si teme che l’IA possa causare disoccupazione di massa e accentuare le disuguaglianze socioeconomiche, pur creando nuove opportunità lavorative, come la figura dell’ingegnere dei prompt.
La generazione di contenuti sintetici sta sollevando dibattiti sull’autorialità e sul copyright, soprattutto in relazione all’uso non autorizzato di opere preesistenti nei dataset di addestramento.
Il documento sottolinea l’urgenza di regolamentare l’IA generativa, proponendo standard internazionali per garantire la sicurezza, la trasparenza e la responsabilità nell’uso di queste tecnologie.
(Fonte Ente Nazionale per l’Intelligenza Artificiale)
