Il circuito potenzialmente virtuoso della collaborazione tra uomo e AI (Hum-AI)

Il circuito potenzialmente virtuoso della collaborazione tra uomo e AI (Hum-AI)

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L’avvento dell’intelligenza artificiale (AI) ha segnato un punto di svolta cruciale nello sviluppo del mondo del lavoro e delle attività commerciali. In particolare, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT, Cloud, e Lama hanno rivoluzionato il modo in cui i contenuti vengono creati, raffinati e utilizzati. Questo processo ciclico, dove l’uomo e l’AI collaborano per produrre contenuti sempre migliori, rappresenta una sinergia senza precedenti che ha il potenziale di trasformare ogni settore dell’economia.

Consideriamo uno scenario in cui i modelli LLM vengono inizialmente addestrati su contenuti prodotti dall’uomo. Questi contenuti, a loro volta, migliorano grazie alla collaborazione con i LLM. L’uomo, sfruttando le capacità avanzate dell’AI, è in grado di creare contenuti di qualità superiore, che poi vengono utilizzati per addestrare ulteriori modelli LLM.

Lo stesso processo idealmente può essere applicato in generale a qualsiasi prodotto o servizio che venga realizzato con il contributo dell’AI addestrata mediante i dati ricavati da analoghi prodotti e servizi.

Questo ciclo virtuoso porta a una continua evoluzione e miglioramento sia dei modelli AI sia dei prodotti e servizi creati. Tuttavia, questa interdipendenza tra uomo e AI solleva alcune questioni critiche che devono essere affrontate per garantire un progresso equilibrato e sostenibile.

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Ecco alcuni degli aspetti più rilevanti:

La qualità dei contenuti prodotti dall’uomo è fondamentale per l’efficacia dei modelli AI. Contenuti di bassa qualità possono portare a modelli meno efficaci, creando un circolo vizioso difficile da interrompere.

La natura della collaborazione tra uomo e AI deve essere ben definita. È essenziale stabilire in che modo l’AI possa supportare l’uomo senza sostituirlo, mantenendo così un equilibrio che valorizzi il contributo umano.

Nel creare l’immagine si sono fatte due assunzioni ottimistiche

1- Miglioramento costante o addirittura in crescita nel tempo della qualità dei prodotti/servizi
2- equipartizione (50%-50%) dell’apporto al prodotto da parte della componente umana e dell’AI

Potrebbero presentarsi i seguenti due scenari alternativi estremi:

Il Prodotto non migliora:

Se i contenuti prodotti dall’AI non riescono a superare quelli creati dagli esseri umani, il ciclo virtuoso di miglioramento continuo si interrompe. Questo potrebbe derivare da dati di addestramento di scarsa qualità, algoritmi non ottimizzati o un’interpretazione errata dei dati. L’AI potrebbe diventare eccessivamente dipendente dai contenuti umani, senza riuscire a generare innovazioni proprie. In questo caso, il progresso tecnologico rallenta e i benefici attesi non si concretizzano.

Miglioramento del prodotto ma riduzione dell’apporto umano:

Se l’AI diventa troppo efficiente, potrebbe ridurre drasticamente la necessità di intervento umano. Questo scenario può portare a una significativa perdita di posti di lavoro, creando disoccupazione e insicurezza economica per molti lavoratori. Con il crescente affidamento sull’AI, le competenze umane potrebbero deteriorarsi. I lavoratori potrebbero diventare meno capaci di eseguire compiti complessi senza il supporto dell’AI, riducendo l’autonomia e la creatività umana.

Nel tempo può realizzarsi un’alternanza dei due scenari nei vari settori.

Lo schema che abbiamo proposto in questo breve articolo può dare degli spunti perché mostra come di per sé il miglioramento dei prodotti/servizi che si realizza anche con l’efficientamento della produzione stessa e con la creazione di nuovi prodotti derivati dal primo, possa essere in grado di ampliare il contributo dell’AI e quello umano senza creare necessariamente disoccupazione. D’altra parte, ciò non è affatto garantito se l’avanzamento produttivo resta maggiormente di competenza dell’AI o se tale avanzamento rallenta e non è progressivo anche a causa del deteriorarsi delle competenze umane o della mancanza di nuove competenze.