L’intelligenza artificiale generativa comprende modelli di deep learning in grado di produrre immagini, testo e vari contenuti di alta qualità sfruttando i dati di addestramento. Questi modelli generano nuovi contenuti estrapolando dai dati di addestramento e facendo nuove previsioni. 

Durante l'allenamento, AI generativa i modelli ricevono numerosi dati preelaborati ed etichettati, ma beneficiano anche di informazioni non etichettate. A differenza di altre applicazioni di intelligenza artificiale con scopi diversi, l’obiettivo principale dell’intelligenza artificiale generativa è la generazione di contenuti, distinguendola dall’intelligenza artificiale utilizzata per attività come l’analisi dei dati o il controllo di veicoli autonomi.

In che modo l’intelligenza artificiale generativa è diversa dall’intelligenza artificiale tradizionale? 

L’intelligenza artificiale generativa è fondamentalmente distinta in quanto è un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) addestrato con una grande quantità di informazioni, inclusi campioni di conversazione umana. Può digerire e riassumere informazioni e può comunicare con gli esseri umani utilizzando il linguaggio naturale. Ad esempio, ChatGPT è una buona implementazione dell'intelligenza artificiale generativa che ha sorpreso anche i suoi creatori quando ha raccolto un milione di utenti nella prima settimana dopo il lancio. Inoltre, ha guadagnato 100 milioni dopo due mesi. 

In generale, quando i sistemi scalano rapidamente, diventano più complessi, più difficili da gestire, meno affidabili e meno efficienti. Con i modelli linguistici di grandi dimensioni, più informazioni, più domande, più interazioni, più intelligente diventa il sistema e più inizia ad assomigliare all’intelligenza umana. 

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In che modo l'intelligenza artificiale generativa è vantaggiosa per gli sviluppatori?

A livello di rete, i modelli linguistici su larga scala possono eseguire diverse funzioni, come la creazione di configurazioni di rete, la scrittura di script per strumenti di automazione della rete e mappe della topologia di rete.

• Automatizza la gestione della configurazione di rete

I modelli linguistici di grandi dimensioni possono creare e sostenere configurazioni di dispositivi di rete. Ciò aiuta a garantire coerenza e conformità nell'intera infrastruttura di rete. Questa funzionalità garantisce un processo di gestione della configurazione fluido riducendo al minimo le possibilità di errore umano e consentendo rilasci più rapidi.

• Abilita l'automazione della rete e lo scripting

Gli amministratori di rete possono utilizzare modelli linguistici di grandi dimensioni per creare script per strumenti di automazione della rete che consentono di automatizzare le attività di provisioning, monitoraggio e risoluzione dei problemi ripetitivi della rete. Questa funzionalità consente una migliore efficienza operativa e riduce il carico di lavoro sui team di rete.

• Facilitare la documentazione e la mappatura della rete

I modelli linguistici di grandi dimensioni possono generare documentazione di rete dettagliata e visualizzare diagrammi della topologia di rete. Tali funzionalità garantiscono l'accuratezza e la tempestività delle registrazioni dei record, importanti per una gestione fluida della rete, la risoluzione dei problemi e la condivisione delle conoscenze tra i membri del team.

• Migliora la sicurezza e la conformità della rete

Attraverso un esame delle configurazioni e delle politiche di rete, modelli linguistici di grandi dimensioni possono catturare i punti deboli di una rete, inclusi dispositivi configurati in modo errato, impostazioni errate e non conformità. In questo modo, le organizzazioni possono anticipare le minacce alla sicurezza e restare al passo con i requisiti normativi in ​​tutto il panorama della rete.

• Supporta la risoluzione dei problemi e la diagnostica della rete

È possibile utilizzare modelli linguistici di grandi dimensioni per la risoluzione dei problemi di rete esaminando file di registro, dati sul traffico di rete e altre informazioni raccolte durante il processo diagnostico. Questa funzionalità consente un'identificazione e una risoluzione più rapida dei problemi, risparmiando tempi di inattività e migliorando le prestazioni complessive del sistema.

Tali applicazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni a livello di rete possono potenziare le operazioni, risparmiare tempo e risorse e migliorare anche la gestione delle organizzazioni.

C'è qualche rischio di utilizzo AI generativa scrivere il codice del programma?

L'avvento di Soluzioni di IA generativa ha rivoluzionato il modo in cui affrontiamo lo sviluppo del software. Questi potenti modelli di intelligenza artificiale possono generare frammenti di codice, intere funzioni o persino applicazioni complete, promettendo di aumentare la produttività e accelerare il processo di sviluppo. Tuttavia, come con qualsiasi tecnologia dirompente, l’uso di servizi di intelligenza artificiale generativa nella codifica solleva diversi rischi potenziali che gli sviluppatori e le organizzazioni devono considerare attentamente.

• Problemi di qualità ed efficienza del codice

Sebbene i modelli di intelligenza artificiale possano generare codice funzionale, le sue prestazioni, scalabilità o manutenibilità potrebbero non essere ottimizzate come desiderato. Questi modelli raramente considerano il contesto delle esigenze specifiche del progetto come codici, standard e architettura. Ciò a sua volta potrebbe far sì che il codice generato incorpori inefficienze, che possono portare a prestazioni non ottimali o ad un aumento del debito tecnico nel lungo periodo.

• Vulnerabilità di sicurezza

Uno dei rischi critici che accompagnano il codice generato dall’intelligenza artificiale è la probabilità di violazioni della sicurezza. I modelli di intelligenza artificiale generativa vengono addestrati su enormi set di dati di codice esistente, che potenzialmente includono frammenti di programmi scritti con vulnerabilità. A meno che il modello non sia stato esplicitamente addestrato per individuare e correggere tali punti deboli, il codice generato potrebbe essere difettoso e esporre le applicazioni a minacce informatiche.

• Coerenza e manutenibilità del codice

La coerenza è considerata uno dei fattori significativi dello sviluppo del software che impediscono la deviazione della codebase dagli standard di codifica definiti, dai principi architettonici specifici del progetto e dalla struttura complessiva della codebase. Tuttavia, potrebbe accadere che i modelli di intelligenza artificiale generativa non siano in grado di comprendere e applicare le migliori pratiche a livello di progetto, portando così a incoerenze nel codice generato. Questa assenza di uniformità potrebbe danneggiare la manutenzione del codice e ciò renderebbe più difficile per gli sviluppatori comprenderlo e modificarlo.

• Questioni legali e di proprietà intellettuale

L’implementazione dell’intelligenza artificiale generativa nella programmazione pone problemi legali e di proprietà intellettuale. Sorgono domande sulla proprietà e sulla responsabilità in relazione al codice sorgente sviluppato, soprattutto quando il modello di intelligenza artificiale è stato addestrato su snippet di codice sorgente proprietario o concesso in licenza. Inoltre, gli strumenti di intelligenza artificiale potrebbero persino utilizzare il codice di input degli sviluppatori per aggiornare i loro modelli, il che potrebbe comportare l'esposizione della proprietà intellettuale.

Sebbene i rischi associati alle soluzioni di intelligenza artificiale generativa nella codifica siano significativi, possono essere mitigati attraverso un’attenta pianificazione, test approfonditi e l’implementazione di misure di salvaguardia adeguate. È essenziale che gli sviluppatori e le organizzazioni valutino attentamente i potenziali rischi e benefici prima di integrare soluzioni di intelligenza artificiale generativa nei loro flussi di lavoro di sviluppo. 

Principali esempi di strumenti di intelligenza artificiale generativa

L’intelligenza artificiale generativa ha avuto un interesse esplosivo in passato, con molti strumenti potenti entrati recentemente nel mercato. Questi strumenti utilizzano gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale e di apprendimento automatico più avanzati per creare testo, immagini e persino codice simili a quelli umani. Per gli sviluppatori che stanno cercando di sfruttare le capacità dell’intelligenza artificiale generativa, è essenziale conoscere gli strumenti e come possono essere utilizzati in modo sicuro ed etico. 

• Chat GPT: Sviluppato da OpenAI, ChatGPT è un bot di conversazione che utilizza l'approccio di trasferimento di apprendimento. Può comprendere e rispondere alle richieste del linguaggio naturale, consentendogli la scrittura di codici, la generazione di contenuti e la risposta alle domande. Le capacità di ChatGPT non si limitano a una semplice query, ma può anche svolgere attività più complesse con un sorprendente livello di precisione.
• Diffusione stabile: La diffusione stabile è un modello AI testo-immagine di nuova generazione in grado di produrre immagini completamente dettagliate e realistiche utilizzando esclusivamente descrizioni tratte dal testo fornito. Sviluppato da Stability AI, questo strumento consente la generazione istantanea di immagini personalizzate da ordinare, aprendo molte applicazioni come arte digitale, visualizzazione di prodotti e generazione di contenuti, ad esempio.
• DALL-E2: Sviluppato da OpenAI, DALL-E 2 è anche un modello di intelligenza artificiale generativa da testo a immagine relativamente avanzato che produce immagini convincenti e creative relative alle istruzioni del linguaggio naturale. Con il potere di comprendere e rispondere a frasi complicate, DALL-E 2 ha attirato l'attenzione che può essere utilizzata in molti campi come il design, la pubblicità e le industrie creative.
• GPT-3: Sviluppato da OpenAI, GPT-3 è un modello linguistico di grandi dimensioni che genera testo simile a quello umano su una varietà di argomenti. Avendo gli immensi database e la capacità di generare linguaggio naturale, GPT-3 è applicabile per attività come la creazione di contenuti, la generazione di codice, la traduzione linguistica, ecc.
• Google Bardo: la soluzione di Google per ChatGPT, Bard è un modello di intelligenza artificiale conversazionale che ricava i dati più recenti dal Web fornendo così informazioni accurate e aggiornate. Attraverso la combinazione dell'elaborazione del linguaggio naturale con le funzionalità di ricerca di Google, l'idea è che gli utenti possano avere dialoghi intelligenti e allo stesso tempo essere in grado di recuperare comodamente le informazioni rilevanti.

Con il miglioramento e la maggiore disponibilità degli strumenti di intelligenza artificiale generativa, gli sviluppatori devono agire con cautela e implementare forti misure di sicurezza per ridurre al minimo i fattori di rischio. È fondamentale tenere conto di altre questioni come la privacy dei dati, considerazioni etiche e il corretto utilizzo di questi potenti strumenti. Attraverso l'utilizzo responsabile e sicuro dell'intelligenza artificiale generativa, gli sviluppatori saranno in grado di liberare una nuova ondata di possibilità in diversi campi.

Considerazioni finali

AI generativa è un potente strumento per gli sviluppatori che può essere utilizzato per produrre nuove idee, creare nuovo codice di programma e risolvere problemi. Può aiutare gli sviluppatori a risparmiare tempo e denaro, nonché ad aumentare l'efficienza e migliorare la qualità dei contenuti generati. Inoltre, i servizi di intelligenza artificiale generativa possono aiutare le aziende a prendere decisioni migliori, migliorare l’esperienza del cliente ed essere più creative. 

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