Le AI Generative sono oggetto di studio in Rights Chain relativamente alla loro adozione e utilizzo. I servizi di Rights Chain non utilizzano, né è previsto che lo facciano in futuro, strumenti per la creazione di modelli di apprendimento di questo tipo di sistemi.
Il seguente testo è tratto dalla definizione di IA Generativa di Wikipedia (il link originale è disponibile a fondo pagina).
È opportuno considerare che l'utilizzo del termine "Intelligenza Artificiale" è improprio ed è sfruttato esclusivamente per mantenere coerenza con la comunicazione verso il pubblico generale da parte dei media tradizionali, in quanto il termine corretto dovrebbe essere "Machine Learning" (che è una sotto-divisione del mondo delle IA, tuttavia è totalmente separato rispetto al concetto di "intelligenza") - nda.
L'intelligenza artificiale generativa o AI generativa è un tipo di sistema di intelligenza artificiale (AI) in grado di generare testo, immagini o altri media in risposta a richieste. I modelli di AI generativa apprendono gli schemi e la struttura dei dati di addestramento in ingresso e poi generano nuovi dati con caratteristiche simili.
Tra i sistemi di IA generativa degni di nota ci sono ChatGPT (e la sua variante Bing Chat), un chatbot costruito da OpenAI utilizzando i suoi modelli linguistici di base GPT-3 e GPT-4, e Bard, un chatbot costruito da Google utilizzando il suo modello di base LaMDA. Altri modelli di IA generativa includono sistemi artistici di intelligenza artificiale come Stable Diffusion, Midjourney, Ninijourney o DALL-Eb (per quanto riguarda la generazione di immagini partendo da prompt).
L'IA generativa ha potenziali applicazioni in una vasta gamma di settori, tra cui l'arte, la scrittura, lo sviluppo di software, la progettazione di prodotti, la sanità, la finanza, i giochi, il marketing e la moda. Gli investimenti nell'IA generativa hanno subito un'impennata all'inizio degli anni 2020, con grandi aziende come Microsoft, Google e Baidu e numerose imprese più piccole che hanno sviluppato modelli di IA generativa. Tuttavia, ci sono anche preoccupazioni riguardo al potenziale uso improprio dell'IA generativa, come ad esempio nella creazione di fake news o deepfakes, che possono essere utilizzati per ingannare o manipolare le persone.
Tra le problematiche legate alle IA Generative troviamo aspetti etici, morali e ambientali.
Nei problemi etici di adozione di modelli generativi troviamo la modalità con cui tali modelli sono costruiti, ovvero attraverso la raccolta (detta anche "scraping") di contenuti creativi da Internet e social media, ad insaputa e senza il consenso degli autori dei lavori stessi. Si stima che il modello di Stable Diffusion sia stato "istruito" con l'impiego di oltre 2 miliardi di immagini.
Tra le problematiche di stampo morale troviamo l'utilizzo di IA generative come Deep Fakes per la produzione di contenuti contraffatti per la propagazione di Fake News o per attività come Revenge Porn.
Seguono le problematiche legate agli aspetti ambientali, poiché tanto la fase di apprendimento quanto la generazione di contenuti richiedono hardware dedicato e sono estremamente energivore. Si stima che il modello iniziale di Stable Diffusion abbia richiesto 150.000 ore-GPU Nvidia A100 per la sola parte di apprendimento.
Ultimo, non per importanza, è l'aspetto legato alla copertura dei lavori generati con le IA Generative da parte della normativa sul diritto d'autore.
Definizione da Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_artificial_intelligence
Stable Diffusion: https://en.wikipedia.org/wiki/Stable_Diffusion