Il mondo dell’intelligenza artificiale ha subito una rivoluzione significativa con l’avvento dei modelli di linguaggio avanzati, come GPT-4, che operano attraverso un meccanismo innovativo chiamato Transformer. Questi modelli hanno la straordinaria capacità di prevedere il proseguimento di una frase dopo averne visto solo l’inizio, permettendo loro di generare risposte, riassunti, traduzioni e molto altro. Questo cambiamento è stato cruciale per agenti che operano in ambienti linguistici, come chatbot o filtri anti-spam, dove è impossibile memorizzare una risposta adeguata per ogni possibile scenario.Il modello di linguaggio funziona come il cuore di queste intelligenze artificiali. Per costruirlo, gli sviluppatori iniziano con la raccolta e la pre-elaborazione di vasti insiemi di dati testuali. Questi dati vengono poi utilizzati per addestrare il modello attraverso il Transformer, un tipo di rete neurale sviluppata nel 2017, che analizza e apprende da miliardi di documenti. La capacità del Transformer di gestire e interpretare grandi quantità di testo ha permesso di creare modelli linguistici che non solo completano i testi, ma possono anche rispondere a domande, eseguire traduzioni e persino ragionare in modo logico. La fase di addestramento di questi modelli non è solo una questione tecnica, ma anche di vasta portata economica e strategica, poiché i modelli pre-addestrati vengono implementati in una varietà di sistemi e agenti. Questi modelli, noti come Foundation Models o Modelli di Base, formano il substrato su cui funzionano molteplici applicazioni IA. Tuttavia, la complessità interna di questi modelli, che possono contenere fino a miliardi di parametri, li rende difficili da ispezionare e regolamentare. I problemi emergenti con questi modelli includono fenomeni come le “allucinazioni” del modello, ovvero la generazione di informazioni che non sono supportate dai dati, e i rischi di comportamenti non etici o iniqui. Questo ha portato a un crescente interesse normativo, evidenziato da nuove leggi europee che richiedono trasparenza nell’uso dei dati di addestramento e verifiche delle prestazioni per modelli di grande rischio. Guardando al futuro, l’evoluzione dei modelli di linguaggio sembra destinata a continuare a un ritmo accelerato, con implicazioni profonde per il modo in cui interagiamo con la tecnologia e gestiamo l’informazione. La sfida sarà mantenere un equilibrio tra il sfruttamento delle loro capacità e la mitigazione dei rischi associati, assicurando che l’intelligenza artificiale rimanga uno strumento benefico e controllato. Questo progresso costante apre nuove frontiere per l’AI, potenzialmente trasformando ogni aspetto del nostro ambiente digitale e fisico.