- Si dice che la creatività sia un esercizio umano e l'IA generativa è ancora lontana dal replicarla.
- Umani e IA si affidano a approcci diversi per acquisire conoscenza.
- Le opere creative richiederanno ancora l'intervento e la supervisione umana come fattori decisivi per i risultati.
Ogni giorno sorgono nuove domande sulla possibilità che la creatività computazionale esista realmente. Sebbene sia considerata un’abilità unica degli esseri umani, l’avvento di strumenti come ChatGPT, Dall-E e molti altri sta ora mettendo in discussione la nostra posizione.
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) utilizzano la matematica per valutare l’input e produrre un risultato basato sulle enormi quantità di dati su cui sono addestrati per riconoscere i modelli. Tuttavia, gli esseri umani non si affidano esclusivamente a questi modelli, poiché la nostra intelligenza va ben oltre questo livello. Un’altra differenza risiede nel modo in cui esseri umani e AI acquisiscono la conoscenza: gli esseri umani si basano sulla causalità, mentre i modelli di AI si basano sulla correlazione.
L’anno scorso, produttori musicali come Alex Da Kid hanno collaborato con Watson di IBM per creare alcuni successi generati dall’AI e informare il processo creativo. Andando un po’ più indietro, un’opera d’arte chiamata "The Portrait of Edmond de Belamy", venduta per 432.500 dollari e anch’essa generata con l’AI, è stata creata alimentando il sistema con un dataset di 15.000 ritratti che coprivano l’arte di sei secoli.
L’AI ha ancora bisogno dell’intervento umano
In tutti questi esempi, l’intervento umano è ancora presente per curare i risultati prodotti dall’AI. Ora, però, un generatore di immagini AI come Midjourney può produrre risultati in pochi secondi per qualsiasi tema, in base alle tue preferenze. Enormi quantità di dataset vengono estratti e inseriti nei sistemi per addestrarli. I sistemi di AI generativa possono ora convertire frasi scritte in immagini o comporre musica nello stile di un compositore a tua scelta. Gli output assomigliano ai dati su cui questi sistemi sono addestrati, ma non sono esattamente gli stessi.
L’autorialità è un argomento controverso in questi casi, poiché molti critici non sono favorevoli a conferire il titolo di autore agli algoritmi. Quindi, chi dovrebbe essere considerato l’autore o l’artista? E cosa dire dei migliaia di artisti e pittori il cui lavoro è stato estratto per addestrare l’AI? O potrebbe essere il "prompter", colui che descrive lo stile, la materia e molti altri dettagli intricati dell’immagine? Ci troviamo quindi di nuovo in un punto in cui vediamo emergere nuovi problemi, forse per la prima volta, non perché siano nuovi, ma perché sono unici. La domanda è: l’AI può essere creativa quanto gli esseri umani?
L’AI può sostituire l’elemento creativo umano?
Gli esperti descrivono molti tipi di creatività, tra cui la creatività trasformativa, combinatoria ed esplorativa. Per quanto riguarda le ultime due, la creatività esplorativa esplora spazi strutturati su base concettuale per generare nuove idee, mentre la creatività combinatoria unisce idee simili.
Questi tipi di creatività sono molto vicini a ciò che fanno gli algoritmi di AI generativa, ad esempio creando una storia nello stesso stile di molte altre storie utilizzate nei dataset di addestramento o creando un’immagine nello stesso modo. La prima, la creatività trasformativa, consiste nel venire fuori con nuove idee al di fuori delle strutture esistenti di dati e stile, producendo qualcosa di completamente nuovo e originale, per quanto possibile.
Questo è il punto centrale dell’argomento riguardante il copyright e l’uso equo dei contenuti, una questione ancora non affrontata dalla normativa. Recentemente, SAG-AFTRA ha ottenuto un accordo con le etichette discografiche per la protezione dei diritti degli artisti, rendendo obbligatorio il diritto al consenso e al compenso.
La creatività computazionale non opera in modo impulsivo come fa l’essere umano, ma funziona sistematicamente. Può ottenere risultati in modi inaspettati, ma questi sono prevedibili poiché il sistema utilizza un determinato processo per raggiungerli. Questa è la principale differenza tra gli artisti umani e l’AI, poiché da quest’ultima otteniamo solo i risultati che le chiediamo. L’AI generativa funziona in modo accettabile in collaborazione con i suoi controparti umani, e le sue prestazioni miglioreranno, ma al momento può agire come catalizzatore per aiutare gli esseri umani piuttosto che sostituirli.
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Aamir Sheikh
Aamir è un giornalista tecnologico con quasi sei anni di esperienza nei settori delle criptovalute e della tecnologia. Si è laureato presso l'Università MAJ con un MBA in Finanza e Marketing. Attualmente lavora per Cryptopolitan, dove si occupa delle ultime novità sui mercati delle criptovalute e delle previsioni sui prezzi.
