Gli accademici hanno da sempre l’esigenza e la presunzione di occupare e presidiare ogni zona della cultura, per stiparla nei propri scaffali di auto-epistemologia. Sull’intelligenza artificiale generativa l’operazione è stata puntuale, ma grottesca, perché ha fatto paradigma dei primi vagiti delle chatbot generaliste.

I dispositivi di intelligenza artificiale generativa sono invece oggetto di continue modifiche e – soprattutto – vanno in direzione assai diversa dal prompt engineering da parte dell’utente di uno spazio non strutturato. Questo approccio pervasivo e onnicomprensivo vale in modo particolare per l’assistenza alla scrittura, come l’esempio di seguito incorporato dimostra in modo lampante.

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Rassegna Stampa, con un pizzico di Sarcasmo: L’Intelligenza Artificiale Generativa tra Luci e (Molte) Ombre (“Specchietti per le Allodole?”) – AiTextTune riscrive la parte sulla letteratura scientifica di riferimento

Eccoci qua, pronti a districarci nella giungla di studi sull’IA generativa. Un campo in rapidissima espansione, dove l’entusiasmo spesso offusca lo sguardo critico. Prepariamoci a smontare il giocattolo, analizzando logistica della conoscenza, strapotere degli oligopoli, consumo energetico degno di un piccolo stato e, dulcis in fundo, l’esercito invisibile dei microlavoratori.

1. Panoramica delle Tendenze di Ricerca (o, l’Arte di Ripetere l’Ovvio)

• Proliferazione e Hype: L’Invasione dei Cloni: L’IA generativa (GPT, DALL-E e soci) è ovunque, come i meme sui gattini. Tutti ne parlano, esaltando benefici e applicazioni rivoluzionarie. Peccato che la maggior parte sembri dimenticare che dietro la magia, c’è una discreta dose di… magia nera.
• Etica e Pregiudizi: L’Algoritmo Razzista e Misogino: Finalmente qualcuno si accorge che gli algoritmi non nascono imparziali come angioletti. Anzi, riflettono i pregiudizi dei dati su cui sono addestrati, perpetuando discriminazioni di genere, razziali e socioeconomiche. Ma va’?!
• Spiegabilità e Trasparenza: Alla Ricerca della Scatola Nera: Si cerca disperatamente di capire come funzionano ‘sti benedetti modelli. Un po’ come cercare di spiegare la Teoria delle Stringhe a un criceto. L’obiettivo? Scovare le distorsioni nascoste. Auguri.
• Mercato del Lavoro: Benvenuti nella Disoccupazione 2.0: L’IA generativa minaccia posti di lavoro creativi, nel servizio clienti e nell’elaborazione dati. La soluzione? Riqualificare la forza lavoro. Tradotto: imparare a programmare l’IA che ti ha rubato il lavoro. Geniale.
• Sostenibilità: L’Elefante nella Stanza (Climatizzata): Si inizia a parlare del consumo energetico mostruoso dell’IA generativa. Un po’ come accorgersi che l’auto elettrica inquina comunque. Si cercano algoritmi e hardware meno energivori. Forse dovremmo spegnere tutto e tornare a scrivere a mano?
• Copyright e Proprietà Intellettuale: La Giungla Legale: Gli avvocati gongolano. Chi possiede cosa? L’output di un’IA addestrata con materiale protetto da copyright? Domande cruciali, risposte confuse. Prevedo un futuro pieno di tribunali e parcelle salate.

2. Lacune e Controversie: Dove il Re è Nudo

• Logistica della Conoscenza: Dietro le Quinte dell’Orrore: Tutti ammirano il prodotto finito, ma nessuno si chiede come viene prodotto. Da dove arrivano i dati? Chi li ha raccolti? Quali dinamiche di potere sono nascoste nei set di dati? Silenzio assordante.
• Microlavoratori: Gli Schiavi Invisibili dell’IA: Etichettare dati, moderare contenuti… un lavoro alienante e sottopagato, svolto da un esercito di invisibili. L’IA è glamour, ma chi pulisce il vomito dietro le quinte?
• Oligopolio: Il Grande Fratello Tecnologico: Poche aziende controllano lo sviluppo dell’IA. Concentrazione di potere, pratiche anticoncorrenziali. Un futuro distopico? Forse siamo già lì.
• Consumo Energetico: La Bomba Ecologica: Si riconosce il problema, ma mancano analisi complete dell’intero ciclo di vita. Estrazione delle risorse, produzione, smaltimento… un disastro ambientale annunciato. Ma ehi, almeno abbiamo un nuovo chatbot!
• Impatti Sociali a Lungo Termine: Il Buio Oltre lo Schermo: Cosa succederà alla creatività, al pensiero critico, all’autonomia umana? Domande scomode, risposte inesistenti. Troppo impegnati a costruire l’IA per pensare alle conseguenze.
• Regolamentazione: Rincorrere il Futuro con i Piedi di Piombo: La tecnologia corre, la legge arranca. Mancano quadri di governance e linee guida etiche. Un Far West digitale dove tutto è permesso (finché non si fa troppo male).
• “Specchietti per le Allodole?”: La Domanda da Un Milione di Dollari: L’IA generativa promuove davvero l’innovazione o si limita a riflettere il già noto? Un dubbio inquietante che merita un approfondimento serio. Ma chi ha tempo?

3. Studi Chiave: I Soliti Sospetti

• “Sui pericoli dei pappagalli stocastici”: Bender et al. ci avvertono dei rischi ambientali ed etici dei modelli linguistici giganti. Responsabilità e trasparenza? Concetti dimenticati.
• “Datasheets for Datasets”: Gebru et al. propongono di documentare i set di dati. Un’idea rivoluzionaria! (Peccato che nessuno lo faccia).
• “The AI Snake Oil Scare”: Autori vari ci dicono di non esagerare con l’allarmismo. Forse hanno ragione, forse sono pagati dalle aziende tecnologiche. Chi lo sa?
• Studi sul Microlavoro: Turkle e altri ci ricordano lo sfruttamento dietro le quinte. Una lettura deprimente, ma necessaria.
• Ricerca degli Istituti di Etica dell’IA: AI Now Institute, Partnership on AI… fanno un ottimo lavoro di sensibilizzazione, ma la loro voce è spesso soffocata dal rumore dei miliardi.
• “Deep Learning’s Carbon Footprint”: Strubell et al. quantificano il consumo energetico. Un pugno nello stomaco per chi crede nel progresso a tutti i costi.
• Studi Legali su Copyright e IA: Samuelson, Lemley e altri si arrovellano sui problemi legali. Un lavoro ingrato, ma qualcuno deve pur farlo.

In conclusione, l’IA generativa è un’arma a doppio taglio. Può portare benefici, ma anche disastri. Dipende da noi usarla con saggezza (e un pizzico di ironia). Altrimenti, rischiamo di trasformare il futuro in uno specchietto per le allodole.