Intelligenza artificiale: le parole chiave per capire davvero il dibattito

Capire il dibattito sull’intelligenza artificiale è sempre più importante, perché questa tecnologia sta entrando in molti ambiti della vita quotidiana e professionale. Tuttavia, il confronto pubblico è spesso diviso tra discorsi superficiali e un linguaggio tecnico che esclude i non addetti ai lavori. Per orientarsi davvero, è utile conoscere alcuni termini chiave.

AGI indica una possibile AI “forte”, capace di svolgere qualsiasi compito umano. È un concetto ancora vago, spesso usato più come slogan che come obiettivo concreto.

L’AI generativa è quella dietro a chatbot come ChatGPT: sistemi che producono testi, immagini o audio grazie a grandi modelli addestrati su enormi quantità di dati, come gli LLM.

Un sistema agentico può compiere azioni al posto dell’utente, ad esempio prenotare viaggi online, anche se oggi resta poco affidabile.

Le allucinazioni sono errori in cui l’AI inventa fatti presentandoli come veri. Questo accade perché i modelli non “capiscono” davvero ciò che dicono.

L’antropomorfismo è la tendenza a vedere i chatbot come esseri umani, fenomeno sfruttato anche dalle aziende per creare assistenti “da compagnia”.

I benchmark servono a confrontare le prestazioni dei modelli, mentre il bias indica pregiudizi presenti nei dati o negli algoritmi.

Un chatbot è l’interfaccia che permette di parlare con un modello linguistico. I data center ospitano le infrastrutture necessarie al loro funzionamento, con un impatto ambientale crescente.

Le GPU, insieme a TPU e NPU, sono i chip che rendono possibile l’addestramento delle AI.

I guardrail sono limiti di sicurezza per evitare abusi.
Il machine learning e il deep learning sono tecniche di apprendimento dai dati, alla base di questi sistemi.

Le AI moderne sono multimodali, cioè comprendono testi, immagini e audio.
Il prompt è l’istruzione data all’AI.

Slop indica i contenuti scadenti generati in massa dall’AI.
La superintelligenza è un’ipotesi teorica di AI superiore all’uomo.
Infine, il vibe coding descrive l’uso dell’AI per programmare “a sensazione”, accettando il codice prodotto senza grandi verifiche.

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