Da quando, nel novembre scorso, OpenAI, la società fondata nel 2015 come organizzazione no-profit con il sostegno di miliardari del settore tech del calibro di Elon Musk, Reid Hoffman e Sam Altman, ha rilasciato il suo bot di successo ChatGPT, gli utenti hanno potuto sperimentare questo strumento: persino i giornalisti, che sfidano il bot in simulazioni di notizie o messaggi potenziali. Il bot, che ha ipnotizzato più di un milione di utenti subito dopo il suo lancio, attira anche parecchi investitori verso l'IA generativa: ecco come funziona e in quali esperimenti è stato utilizzato per sostituire gli esseri umani.
ChatGPT: cosa è il chatbot su cui Microsoft ha investito 1 miliardo di dollari
Per i millennial più anziani, cresciuti con sistemi di messaggistica istantanea di testo, il tono personale delle conversazioni con il bot può evocare l'esperienza di chattare online. Ma ChatGPT, l'ultima tecnologia nota come "strumenti di grandi modelli linguistici", non parla con sensibilità e non "pensa" come fanno le persone: in pratica, anche se ChatGPT può spiegare la fisica quantistica o scrivere una poesia a comando, una completa acquisizione dell'IA non è esattamente imminente, secondo gli esperti. "Esiste il cosiddetto teorema della scimmia infinita, secondo il quale alla fine si può addirittura arrivare a scrivere Shakespeare - ha dichiarato Matthew Sag, docente di Giurisprudenza alla Emory University, che studia le implicazioni del copyright per la formazione e l'utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni come ChatGPT - e qui c'è un gran numero di scimmie infinite che fanno cose impressionanti, ma esiste intrinsecamente una differenza tra il modo in cui gli umani producono il linguaggio e il modo in cui lo fanno i bot".
I chatbot come GPT, infatti, sono alimentati da grandi quantità di dati e tecniche di calcolo per fare previsioni e unire le parole in modo significativo: non solo attingono a una grande quantità di vocabolari e informazioni, ma comprendono anche le parole nel contesto. Questo li aiuta a simulare modelli di discorso, mentre sfoggiano una conoscenza enciclopedica.
Alcune aziende tech come Google e Meta hanno sviluppato i propri tools di modelli linguistici di grandi dimensioni, che utilizzano programmi che accettano suggerimenti umani e concepiscono risposte sofisticate. OpenAI, in una mossa rivoluzionaria, ha anche creato un'interfaccia utente che consente al grande pubblico di sperimentarla direttamente. Alcuni recenti sforzi per utilizzare chatbot nei servizi del mondo reale si sono però rivelati preoccupanti, con risultati dibattuti: Koko, una società che si occupa di salute mentale, è stata messa sotto accusa dopo che il suo fondatore ha rivelato che la società ha utilizzato il sistema GPT-3 in un esperimento per rispondere agli utenti. Il cofondatore di Koko, Rob Morris, si è affrettato a chiarire su Twitter che gli utenti non stavano parlando direttamente con un chatbot, ma che l'intelligenza artificiale è stata utilizzata per "aiutare a creare" le risposte.
Daniel Linna Jr., professore alla Northwestern University, studia l'efficacia della tecnologia nella giurisprudenza, con un bot che attualmente utilizza tecnologie come Google Dialogueflow, un altro strumento di modelli linguistici di grandi dimensioni: "Penso che strumenti come questo abbiano un certo potenziale, però non possono fare tutto, non è magia". Una posizione condivisa anche da OpenAI, che sul proprio sito web spiega anche che il chatbot è progettato per essere credibile, non veritiero: "ChatGPT a volte scrive risposte plausibili, però sono errate, oppure senza senso". Intanto, già nel 2019, Microsoft ha investito $ 1 miliardo nella società: i dettagli finanziari dell'accordo non sono stati divulgati, ma MIT Tech Review ha riferito nel 2020 che il miliardo di dollari è stato diviso tra contanti e crediti per Azure, il business cloud di Microsoft. ChatGPT, basato sul modello di linguaggio GPT-3.5, è stato lavorato su Azure e, anche se imperfetto, ChatGPT è tanto smart da essere considerato da Google un "codice rosso" per la sua attività di ricerca. OpenAI è attualmente in trattative per raccogliere più capitale per una valutazione vicina a $ 30 miliardi, rispetto a quella attuale di $ 20 miliardi, con la società di venture capital gestita da Peter Thiel, Founders Fund. Voci di corridoio sussurrano che la società potrebbe integrare ChatGPT in Bing, concorrente di Google: la prima vera minaccia all'egemonia di ricerca di Google in due decenni. Gil Luria, direttore della ricerca presso la banca di investimento D.A. Davidson, ha scritto in una nota che "Microsoft merita una valutazione premium rispetto al mercato" con il suo "investimento in OpenAI come fonte di rialzo". Secondo Reuters, OpenAI prevede $ 1 miliardo di entrate entro il 2024. "A lungo termine, riteniamo che incorporare le funzionalità di ChatGPT in Bing possa fornire a Microsoft un'opportunità una volta ogni dieci anni per spodestare il dominio di Google nella ricerca", ha scritto Luria.
Si ipotizza che Microsoft possa tentare di acquistare anche OpenAI. Google, al contrario, ha acquisito nel 2014 DeepMind, con sede a Londra, con il solo risultato di perdere denaro, dal momento che è costoso possedere e gestire quella che è effettivamente una facoltà di ricerca privata: DeepMind costa ogni anno circa mezzo miliardo di dollari soltanto per il personale e, mentre gli investitori possono generalmente essere riluttanti sulla tecnologia, il campo dell'intelligenza artificiale resta resiliente.
Dai dati di Pitchbook si rileva che gli investimenti nell'IA hanno raggiunto $ 1,37 miliardi nel 2022 attraverso 78 operazioni, che rappresentano quasi il totale investito negli ultimi cinque anni: "Le sfide a breve termine che i mercati finanziari devono affrontare potrebbero tradursi in migliori termini di transazione per gli investitori, e alla fine potrebbero portare a maggiori rendimenti in futuro - ha dichiarato Nalin Patel, analista capo del capitale privato EMEA di Pitchbook - Pertanto, gli investitori vorranno distribuire capitali in società che operano in aree nascenti con un forte potenziale di crescita a lungo termine, come OpenAI".
In una nota di ricerca, l'analista senior di Pitchbook, Brendan Burke, ha affermato che nel 2023 le startup di intelligenza artificiale "si distingueranno" applicando il cosiddetto “imitation learning” ai modelli di base dell'intelligenza artificiale, un mezzo per addestrare modelli generali di intelligenza artificiale per svolgere compiti specifici, orientati in particolare sulla creazione di business models: Burke ha osservato che le funzionalità di intelligenza artificiale come l'apprendimento dell'imitazione restano, tuttavia "non sono provate in un contesto commerciale e possono soffrire di una mancanza di dati di qualità sul completamento delle attività dell'utente".