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• Pregiudizi: l’intelligenza artifi- ciale generativa può propagare pregiudizi esistenti. Ciò significa che può creare contenuti che ri- flettono i pregiudizi presenti nei dati su cui è stata addestrata.
Tralasciando la questione etica che di suo meriterebbe un approfon- dimento specifico, per superare le restanti ragionevoli perplessità e identificare correttamente i campi di utilizzo è necessario fare un eser- cizio preventivo di contestualizza- zione.
A fior di metafora potremmo para- gonare lo strumento di AI generati- va a un brillante giornalista, il quale con la sua professionalità, proprietà di sintesi e acume riesce a fornire dei contenuti accessibili, ben spiegati e circostanziati su determinati fatti o situazioni.
A qualificare l’azione di questo gior- nalista è facile immaginare che ci
siano diversi elementi che contribu- iscano a generare del contenuto di valore come le fonti che alimentano le informazioni, gli esperti che lo supportano, dei colleghi con i quali confrontarsi, il suo percorso di studio e di aggiornamento, ecc.
Identicamente l’AI generativa deve poter lavorare in un contesto archi- tetturale che le consenta di far leva al massimo delle sue doti. Alcuni degli elementi fondamentali sono senz’altro i seguenti:
• i dati: l’AI generativa si basa sui dati per imparare a creare nuovi contenuti. I dati devono essere di alta qualità e rappresentativi del tipo di contenuti che si desidera generare evitando così la genera- zione di bias;
Gli elementi fondamentali per l’AI generativa
Gli elementi fondamentali per il funzionamento dell’AI generativa sono
i dati, l’architettura del modello, il processo di addestramento e quello di inferenza
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