Cosa significa Generative AI (IA generativa)?
Con il temine Generative AI (genAI – IA generativa) si indica qualsiasi tipo di intelligenza artificiale (IA) in grado di produrre nuovi testi, immagini, video o clip audio.
Tecnicamente, questo tipo di IA apprende dai dati di addestramento e genera nuovi output unici con le stesse proprietà statistiche.
I modelli di IA generativa utilizzano prompt per la generazione di contenuti e sfruttano l’apprendimento per trasferimento per diventare più abili.
I primi modelli di Generative AI sono stati costruiti sulla base di specifici tipi di dati e applicazioni. Ad esempio, DeepDream di Google è stato progettato per manipolare e migliorare le immagini, producendo effetti visivi nuovi e coinvolgenti. Tuttavia, le sue capacità si limitano all’elaborazione delle immagini e non si applicano ad altri tipi di dati.
Con la rapida evoluzione del settore, molti modelli di IA generativa sono ora multimodali, ossia capaci di gestire diverse richieste di dati e generare diversi tipi di contenuti.
Ad esempio, lo stesso modello di Generative AI può essere utilizzato per:
- generare testo creativo
- generare testo informativo
- rispondere a qualsiasi tipo di domanda in modo esauriente e preciso
- descrivere un’immagine
- generare un’immagine unica in base a una richiesta di testo
- tradurre un testo da una lingua all’altra
- includere la fonte delle informazioni in una risposta
Lo sviluppo di nuovi modelli di Generative AI richiede spesso uno sforzo collaborativo che coinvolge diversi tipi di ricerca, programmazione, user experience (UX) e operazioni di machine learning (MLOps).
Questo approccio multidisciplinare aiuta a garantire che i modelli di IA generativa siano progettati, addestrati, distribuiti e mantenuti in modo etico e responsabile.
IA generativa vs IA tradizionale
Essenzialmente, il rapporto tra intelligenza artificiale e Generative AI è gerarchico.
L’IA si riferisce allo sviluppo di sistemi informatici in grado di svolgere compiti che in precedenza richiedevano l’intelligenza umana.
In genere, questi compiti riguardano la percezione, il ragionamento logico, il processo decisionale e la comprensione del linguaggio naturale (NLU).
Il Machine learning è un sottoinsieme dell’IA che si concentra su compiti specifici e comporta lo sviluppo di algoritmi che consentono ai computer di fare previsioni o di prendere decisioni sulla base di dati, senza essere esplicitamente programmati per farlo.
L’IA generativa è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico (ML) che si concentra sulla creazione di nuovi campioni di dati che assomigliano ai quelli del mondo reale.
L’IA tradizionale prevede algoritmi di machine learning basati su regole e addestrati su un unico tipo di dati per eseguire un singolo compito.
Di conseguenza, molti algoritmi di ML tradizionali sono addestrati per generare un singolo output corretto.
Al contrario, la Generative AI utilizza strategie di deep learning (DL) in grado di apprendere da diversi set di dati e di produrre risultati che rientrano in un range accettabile.
Questa flessibilità consente di utilizzare lo stesso modello di base per diversi compiti. Ad esempio, ChatGPT è ora in grado di elaborare richieste di immagini e di testo.
Questa tecnologia, un sottoinsieme del ML, è già utilizzata per produrre arte digitale creativa, progettare nuovi ambienti virtuali, creare composizioni musicali, formulare contenuti scritti, assistere nella scoperta di farmaci prevedendo le strutture molecolari, scrivere codici software e generare video e clip audio realistici.
Come funziona l’IA generativa?
I modelli di IA generativa utilizzano reti neurali per apprendere pattern nei dati e generare nuovi contenuti.
Una volta addestrata, la rete neurale può generare contenuti simili ai dati su cui è stata addestrata.
Ad esempio, una rete neurale addestrata su un set di dati di testo può essere utilizzata per generare nuovi testi e, a seconda dell’input del modello, l’output di testo può assumere la forma di una poesia, di una storia, di un complesso calcolo matematico o persino di un codice di programmazione per applicazioni software.
L’utilità dei risultati di genAI dipende in larga misura dalla qualità e dalla completezza dei dati di addestramento, dall’architettura del modello, dai processi utilizzati per addestrarlo e dalle indicazioni fornite dagli utenti umani.
La qualità dei dati è essenziale perché è ciò che i modelli di IA generativa utilizzano per imparare a generare risultati attendibili e pertinenti. Più diversi e completi sono i dati di addestramento, più pattern e sfumature il modello sarà potenzialmente in grado di comprendere e replicare.
Al contrario, se un modello viene addestrato su dati incoerenti, distorti o confusi, è probabile che produca risultati che rispecchiano questi difetti.
Anche le metodologie di addestramento e le strategie di valutazione sono fondamentali. Durante l’addestramento, il modello utilizza il feedback per regolare i valori dell’architettura (parametri interni).
Allo stesso modo, anche la complessità dell’architettura del modello può giocare un ruolo significativo nell’utilità degli output, perché determina il modo in cui l’IA generativa elabora e apprende dai dati di addestramento.
Da un lato, se l’architettura è troppo semplice, il modello potrebbe faticare a cogliere importanti sfumature contestuali nei dati di addestramento; dall’altro, se l’architettura è troppo complessa, potrebbe adattarsi eccessivamente e dare priorità a dettagli irrilevanti a scapito di pattern importanti.
Una volta addestrato, il modello può ricevere suggerimenti (prompt) per la creazione di nuovi contenuti.
I suggerimenti sono il modo in cui le persone interagiscono con l’IA e ne guidano i risultati. L’obiettivo di un prompt dipende dall’output richiesto, dallo scopo del modello e dal contesto in cui viene utilizzato.
Ad esempio, se l’output desiderato è una clip audio, il prompt dovrebbe includere indicazioni sul genere musicale e sul tempo.
Le Best Practices per la scrittura dei prompt di GenAI
Un prompt è una descrizione o un messaggio che l’utente fornisce a un sistema di intelligenza artificiale per ottenere un determinato risultato.
I modelli di Generative AI utilizzano i prompt per generare contenuti nuovi e originali, statisticamente allineati al contesto e ai requisiti specificati nel prompt.
Sebbene i dettagli specifici di un prompt riflettano il tipo di output che si vuole ottenere, le best practice per la scrittura di prompt di testo, immagini, audio e video si basano sugli stessi principi di base.
- Essere precisi: Più il prompt è specifico e dettagliato, più la risposta sarà probabilmente adeguata.
- Fornite il contesto: Il contesto riduce l’ambiguità e aiuta il modello a generare risultati che rispondono all’intento del richiedente.
- Evitare le domande fuorvianti: È importante creare suggerimenti che siano oggettivi e privi di informazioni di carattere generale.
- Riformulare e ripetere i suggerimenti: Se il modello non restituisce una risposta utile al primo tentativo, provate a riformulare la richiesta (o a cambiare il campione multimediale di base).
- Limitare la lunghezza delle risposte: Quando si vogliono ottenere risultati concisi, è bene creare prompt che specifichino vincoli, come il numero di parole o di caratteri per il testo o la durata di un audio.
- Utilizzare prompt multipli: La suddivisione di una domanda o di un’istruzione in diversi prompt più piccoli o l’utilizzo di diverse immagini di base, clip audio e campioni video spesso producono risultati più utili.
- Rivedere i risultati: I risultati dell’IA generativa devono sempre essere rivisti, perché la maggior parte delle risposte deve essere modificata prima di poterle utilizzare.
Tipi di Generative AI
L’IA generativa può essere applicata a un’ampia gamma di attività, ognuna delle quali può richiedere una diversa architettura di deep-learning per acquisire i pattern e le caratteristiche specifiche dei dati di addestramento.
Le principali architetture per la costruzione di modelli di Generative AI sono:
- Generative Adversarial Networks (GAN) – sono costituite da due reti neurali: un generatore e un discriminatore. Il primo fornisce al discriminatore un campione di dati e il discriminatore predice se il campione è reale o se è stato inventato dal generatore. Il processo viene ripetuto finché il generatore non riesce a ingannare il discriminatore con un livello di precisione accettabile.
- Variational Autoencoders (VAEs) – sono composti da due componenti principali: un encoder e un decoder. L’encoder prende i dati in ingresso e li comprime in una rappresentazione dello spazio latente che ne preserva le caratteristiche più importanti. Il decodificatore prende la rappresentazione dello spazio latente e genera nuovi dati che catturano le caratteristiche più importanti dei dati di addestramento.
- Transformer architectures – sono costituite da più strati sovrapposti, ognuno dei quali contiene il proprio meccanismo di auto-attenzione e la propria rete feed-forward. Il meccanismo di auto-attenzione consente a ogni elemento di una sequenza di considerare e pesare la sua relazione con tutti gli altri elementi, mentre la rete feed-forward elabora l’output del meccanismo di auto-attenzione ed esegue ulteriori trasformazioni sui dati. Man mano che il modello elabora una sequenza di input attraverso gli strati sovrapposti, impara a generare nuove sequenze che catturano le informazioni più importanti per il compito.
- Generative Pre-trained Transformers (GPT) – sono un’implementazione specifica dei transformer architecture. Questo tipo di modello viene prima pre-addestrato su grandi quantità di dati testuali per catturare pattern e sfumature linguistiche. Una volta completato l’addestramento di base, il modello viene poi messo a punto per un uso specifico.
Anche le varianti ibride di queste architetture stanno diventando sempre più diffuse, poiché i ricercatori cercano continuamente di migliorare le prestazioni, la stabilità e l’efficienza dell’IA Generativa.
Ad esempio, ChatGPT non è stato progettato intrinsecamente per l’IA multimodale. Tuttavia, OpenAI è riuscita a estendere l’infrastruttura del modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) integrando un’architettura di Generative AI in grado di comprendere le immagini.
Come vengono addestrati i modelli di IA generativa?
Una volta stabilita l’architettura, il modello di IA generativa viene addestrato.
Durante questa fase, il modello impara a regolare i suoi parametri interni per ridurre al minimo le discrepanze statistiche tra i risultati e i dati su cui è stato addestrato. L’obiettivo è minimizzare la funzione di perdita, ovvero la differenza statistica tra i risultati del modello e i dati su cui è stato addestrato.
Le Generative Adversarial Networks vengono addestrate attraverso un processo in due fasi. La rete generatrice impara a creare dati falsi da un segnale casuale. Allo stesso tempo, la rete di discriminazione impara a distinguere i dati reali da quelli falsi. Il risultato è una rete generatrice in grado di creare campioni di dati realistici e di alta qualità.
Anche i Variational Autoencoders (VAEs) vengono addestrati attraverso un processo in due parti. La rete di codifica mappa i dati di ingresso in uno spazio latente, dove sono rappresentati come una distribuzione di probabilità. La rete di decodifica campiona da questa distribuzione per ricostruire i dati di ingresso. Durante l’addestramento, le VAE cercano di minimizzare la funzione di perdita che comprende la ricostruzione e la regolarizzazione. L’equilibrio tra ricostruzione e regolarizzazione consente alle VAE di generare nuovi campioni di dati campionando dallo spazio latente appreso.
Anche i Transformer Models vengono addestrati con un processo in due fasi. In primo luogo, vengono pre-addestrati su un ampio set di dati. Poi, vengono messi a punto con un set di dati più piccolo e specifico per il compito. La combinazione di pre-addestramento e messa a punto consente ai Transformer Models di utilizzare il supervised learnig (apprendimento supervisionato), l’unsupervised learnig (apprendimento non supervisionato) e il semi-supervised learning (ibrido dei due), a seconda dei dati disponibili e del compito specifico. Questa flessibilità consente di utilizzare lo stesso modello per diversi tipi di contenuti.
Infine, i modelli ibridi di intelligenza artificiale generativa sono addestrati con una combinazione di varie tecniche, che variano a seconda dell’architettura specifica, degli obiettivi e del tipo di dati coinvolti.
Come vengono valutati i modelli di IA generativa?
I risultati dell’IA generativa devono essere valutati in modo oggettivo e soggettivo per quanto riguarda la rilevanza e la qualità.
In base ai risultati della valutazione, un modello potrebbe dover essere messo a punto per migliorare le prestazioni o riaddestrato con dati aggiuntivi. Se necessario, potrebbe anche essere necessario rivedere l’architettura del modello.
La valutazione viene generalmente effettuata utilizzando un set di dati separato, noto come set di validazione o di test, che contiene dati che il modello non ha ricevuto durante l’addestramento. L’obiettivo è quello di determinare le prestazioni del modello con dati nuovi e non utilizzati in precedenza.
Un buon punteggio di valutazione indica che il modello ha appreso pattern significativi dai dati di addestramento ed è in grado di applicare tale conoscenza per generare un output utile quando gli viene fornito un nuovo input.
Le metriche più diffuse per valutare le prestazioni dei modelli di Generative AI includono i seguenti punteggi quantitativi e/o qualitativi:
- Inception (IS) Score – valuta la qualità e la diversità delle immagini generate;
- FID (Fréchet Inception Distance) Score – valuta la somiglianza tra le rappresentazioni delle caratteristiche dei dati reali e di quelli generati;
- Precision and Recall Scores – valutano la corrispondenza tra i campioni di dati generati e la distribuzione dei dati reali;
- Kernel Density Estimation (KDE) – stima la distribuzione dei dati generati e la confronta con quella dei dati reali;
- Structural Similarity Index (SSIM) – calcola le distanze basate sulle caratteristiche tra le immagini reali e quelle generate;
- BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) Scores – quantificano la somiglianza tra la traduzione generata dalla macchina e una o più traduzioni di riferimento fornite da interpreti umani;
- ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) Scores – misurano la somiglianza tra un riassunto generato dalla macchina e uno o più riassunti di riferimento forniti da autori umani;
- Perplexity Scores – misurano la capacità del modello di prevedere una determinata sequenza di parole;
- Intrinsic Evaluation – valuta le prestazioni del modello su sotto-compiti intermedi all’interno di un’applicazione più ampia;
- Extrinsic Evaluation – valuta le prestazioni del modello nel compito generale per cui è stato progettato;
- Few-Shot o Zero-Shot Learning – valuta la capacità del modello di eseguire compiti con esempi di addestramento molto limitati o nulli;
- Out-of-Distribution Detection – valuta la capacità del modello di rilevare punti fuori distribuzione o anomali;
- Reconstruction Loss Scores – misurano la capacità del modello di ricostruire i dati di input dallo spazio latente appreso.
La scelta del metodo di valutazione dipende dall’architettura e dallo scopo specifico del modello, e spesso è necessario utilizzare una combinazione di metriche per ottenere un quadro completo dei punti di forza e di debolezza dell’IA.
Ad esempio, Inception Score e FID sono comunemente utilizzati per valutare le prestazioni dei modelli di generazione delle immagini. Al contrario, BLEU e ROUGE sono comunemente utilizzati per valutare le prestazioni dei modelli di generazione del testo.
L’IA generativa e il test di Turing
Anche il test di Turing può essere utilizzato per valutare le prestazioni di un modello di Generative AI.
Questo test, introdotto dal dottor Alan Turing nel suo articolo del 1950 “Computing Machinery and Intelligence“, fu inizialmente concepito per verificare la capacità di una macchina di esibire un comportamento intelligente indistinguibile da quello di un essere umano.
Nella forma tradizionale del test, un giudice umano si impegna in una conversazione basata sul testo con un uomo e una macchina e cerca di determinare quali risposte sono state generate dall’uomo e quali dalla macchina.
Se il giudice umano non è in grado di determinare con precisione quali risposte provengono dalla macchina, si ritiene che quest’ultima abbia superato il Test di Turing.
Sebbene il Test di Turing sia storicamente significativo e di facile comprensione, non può essere utilizzato come unica valutazione perché si concentra esclusivamente sull’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e non copre l’intera gamma di compiti che i modelli di IA generativa possono eseguire.
Un altro problema legato all’uso del test di Turing è che solo a volte i risultati dell’IA generativa mirano a replicare il comportamento umano.
DALL-E, ad esempio, è stato costruito per creare nuove immagini fantasiose a partire da richieste di testo e i suoi risultati non sono mai stati progettati per replicare le azioni umane.
Utilizzi comuni dell’IA generativa
Quando l’IA generativa viene utilizzata come strumento di produttività, può essere classificata come un tipo di intelligenza artificiale aumentata.
Gli utilizzi più diffusi di questo tipo di IA aumentata includono:
- Generazione di immagini: Generare e/o manipolare rapidamente una serie di immagini per esplorare nuove possibilità creative.
- Generazione di testo: Generare articoli, notizie e altri tipi di formati di testo in diversi stili di scrittura.
- Aumento dei dati: Generare dati sintetici per addestrare modelli di apprendimento automatico quando i dati reali sono limitati o costosi.
- Scoperta di farmaci: Generare strutture molecolari virtuali e composti chimici per accelerare la scoperta di nuovi farmaci.
- Composizione musicale: Aiutare i compositori a trovare nuove idee musicali generando brani originali.
- Trasferimento di stile: Applicare diversi stili artistici allo stesso contenuto.
- Sviluppo VR/AR: Creare avatar e ambienti virtuali per videogiochi, piattaforme di realtà aumentata e giochi metaverso.
- Immagini mediche: Analizzare immagini mediche e redigere rapporti di analisi.
- Raccomandazione di contenuti: Creare raccomandazioni personalizzate per piattaforme di e-commerce e di intrattenimento.
- Traduzione linguistica: Tradurre testi da una lingua all’altra.
- Product Design: Generare virtualmente progetti e concetti di nuovi prodotti per risparmiare tempo e denaro.
- Rilevamento di anomalie: Creare modelli virtuali che permettono ad altri programmi di IA di identificare difetti nei prodotti fabbricati o scoprire schemi insoliti nella finanza e nella sicurezza informatica.
- Gestione dell’esperienza del cliente: Utilizzare chatbot generativi per rispondere alle domande e ai feedback dei clienti.
- Sanità: Generare piani di trattamento personalizzati basati su dati multimodali del paziente.
Vantaggi e sfide dell’utilizzo dell’IA generativa
L’impatto trasformativo dell’IA generativa sta già creando nuovi tipi di opportunità educative, commerciali e di ricerca. Tuttavia, questo impatto sta anche sollevando alcune importanti preoccupazioni.
L’aspetto positivo è che la tecnologia di Generative AI viene già utilizzata per migliorare la produttività e, auspicabilmente, per consentire alle persone di reindirizzare il proprio tempo e le proprie energie verso compiti di maggior valore.
Nei campi di ricerca in cui i dati sono limitati o costosi da ottenere, l’IA generativa simula o incrementa i dati, contribuendo ad accelerare i risultati della ricerca.
Nel settore manifatturiero, i modelli generativi vengono utilizzati per generare prototipi virtuali; nelle aziende, l’IA generativa viene utilizzata per personalizzare i messaggi di marketing in base alle preferenze dei clienti.
Sul fronte negativo, alcuni malintenzionati hanno abusato della tecnologia per clonare voci e condurre operazioni di phishing. L’uso improprio dell’IA generativa è problematico perché ha il potenziale di distruggere la fiducia e di mettere in crisi le istituzioni economiche, sociali e politiche.
Di conseguenza, è necessario un continuo monitoraggio dei modelli di Generative AI per individuare eventuali usi impropri e adottare adeguate misure di salvaguardia per bilanciare l’esigenza di progresso con un’IA responsabile.
L’IA generativa sostituirà il lavoro umano?
L’IA generativa ha già dimostrato di poter trasformare il modo in cui le persone lavorano.
I promotori di questa tecnologia sostengono che l’IA generativa sostituirà gli esseri umani in alcune mansioni, ma creerà anche nuovi posti di lavoro.
Molti critici temono invece che, poiché l’IA generativa è in grado di riprodurre diversi stili visivi e di scrittura, finirà per diminuire il valore economico dei contenuti creati dall’uomo.
In effetti, è proprio per questo motivo che di recente c’è stato uno sciopero degli scrittori di Hollywood, durato quasi cinque mesi. Poiché gli strumenti di scrittura basati sull’IA sono diventati sempre più facili da usare, alcune case cinematografiche hanno iniziato a utilizzarli per generare e riscrivere le sceneggiature esistenti.
Di conseguenza, gli sceneggiatori temevano che l’uso dell’IA avrebbe portato alla perdita di posti di lavoro e a un calo della qualità dei contenuti.
Anche le questioni relative alla proprietà intellettuale dei contenuti generati dall’IA sono state al centro dello sciopero. Gli sceneggiatori sostenevano di dover essere riconosciuti e retribuiti per qualsiasi contenuto generato dall’IA per modificare o riscrivere le loro sceneggiature.
Alla fine, gli autori e gli studios hanno raggiunto un accordo secondo cui gli sceneggiatori devono avere il controllo sull’uso dell’IA nel loro lavoro.
Pur non risolvendo tutte le preoccupazioni degli sceneggiatori, lo sciopero ha contribuito a sensibilizzare l’opinione pubblica sui potenziali svantaggi dell’intelligenza artificiale nei settori creativi.
Preoccupazioni etiche sull’IA generativa
L’ampia diffusione dell’IA generativa sta sollevando interrogativi anche sull’uso etico di questa tecnologia in altri settori.
Uno degli aspetti più preoccupanti è la sua tendenza ad avere allucinazioni e a generare risposte irrilevanti o errate.
Un’altra problematica riguarda il suo ruolo nella creazione e nella diffusione dei deepfakes, che vengono utilizzati per diffondere la disinformazione.
Mentre alcune aziende accolgono con favore i potenziali utilizzi dell’IA generativa, altre ne limitano l’uso sui luoghi di lavoro per evitare fughe di dati intenzionali e non.
Sebbene l’integrazione delle API (interfacce di programmazione delle applicazioni) dell’IA generativa nelle app di terze parti abbia reso la tecnologia più semplice da usare, ha anche consentito ai malintenzionati di effettuare il jailbreak delle app e di creare contenuti ingannevoli.
Questo tipo di violazione della privacy è particolarmente preoccupante perché ha il potenziale per arrecare danni alla reputazione.
L’etica dell’IA generativa ha anche una dimensione ambientale, perché l’addestramento dei modelli generativi richiede molta potenza di elaborazione, comportando l’utilizzo di più GPU e/o TPU che consumano molta energia.
L’impatto sull’ambiente si fa sentire perché l’IA generativa viene utilizzata da milioni di utenti ogni giorno.
Infine, ma non per questo meno importante, l’uso del web scraping per raccogliere i dati necessari all’addestramento di modelli di Generative AI ha sollevato nuove preoccupazioni etiche, soprattutto tra gli editori del web, che investono tempo, sforzi e risorse per creare e curare i contenuti.
Quando i contenuti web e i libri vengono scrapati senza autorizzazione o compenso economico, ciò equivale essenzialmente a un uso non autorizzato o a un furto di proprietà intellettuale.
Le preoccupazioni degli editori evidenziano la necessità di pratiche di raccolta dei dati trasparenti, consensuali e responsabili.
Bilanciare il progresso tecnologico con le regole per l’uso etico e legale della tecnologia di IA generativa rappresenta dunque una sfida sempre più impegnativa che i governi, le aziende e le persone devono affrontare in modo collaborativo.
Applicazioni software di IA generativa più diffuse
Nonostante le preoccupazioni relative all’etica dello sviluppo, della diffusione e dell’uso della tecnologia di Generative AI, le applicazioni software e le estensioni del browser genAI hanno guadagnato un’attenzione significativa grazie alla loro versatilità e utilità in vari campi.
Strumenti per la generazione di contenuti
ChatGPT: Questo modello di IA generativa open-source sviluppato da OpenAI è noto per la sua capacità di generare testi coerenti e realistici. ChatGPT è disponibile sia in versione gratuita che a pagamento.
ChatGPT for Google: ChatGPT for Google è un’estensione gratuita di Chrome che consente agli utenti di generare testo direttamente da Google Search.
Jasper: Jasper è un assistente AI di scrittura a pagamento per le aziende, noto per aiutare i marketer a creare contenuti di alta qualità in modo rapido e semplice.
Grammarly: Grammarly è un assistente di scrittura con funzioni di intelligenza artificiale generativa, progettato per aiutare gli utenti a comporre, ideare, riscrivere e rispondere in modo contestuale all’interno dei flussi di lavoro esistenti.
Quillbot: Quillbot è una suite integrata di strumenti di assistenza alla scrittura a cui si può accedere attraverso un’unica dashboard esecutiva.
Compose AI: Compose AI è un’estensione del browser Chrome nota per le sue funzioni di autocompletamento e generazione di testo basate sull’IA.
Applicazioni AI generative per l’arte
I generatori di AI per l’arte offrono agli utenti un modo divertente e stimolante di utilizzare l’intelligenza artificiale. I più diffusi e gratuiti sono:
DeepDream Generator: DeepDream Generator utilizza algoritmi di deep learning per creare immagini surreali e oniriche.
Stable Diffusion: Stable Diffusion può essere utilizzato per modificare e generare nuove immagini da descrizioni testuali.
Pikazo: Pikazo utilizza filtri AI per trasformare le foto digitali in dipinti di vari stili.
Applicazioni di IA generativa per gli scrittori
Le seguenti piattaforme offrono agli utenti un buon punto di partenza per utilizzare dell’IA a scopi di scrittura creativa e di ricerca:
Write With Transformer: Write With Transformer consente agli utenti di utilizzare i modelli ML transformer di Hugging Face per generare testi, rispondere a domande e completare frasi.
AI Dungeon: AI Dungeon utilizza un modello linguistico generativo per creare trame uniche basate sulle scelte dell’utente.
Writesonic: Writesonic include funzioni di ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO) ed è una scelta popolare per la descrizione di prodotti di e-commerce.
Applicazioni AI generative per la musica
Ecco alcune delle migliori app di IA generativa per la musica che possono essere utilizzate con licenze di prova gratuite:
Amper Music: Amper Music crea brani musicali da campioni preregistrati.
AIVA: AIVA utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per comporre musica originale in vari generi e stili.
Ecrette Music: Ecrette Music utilizza l’intelligenza artificiale per creare musica royalty free per progetti personali o commerciali.
Musenet: Musenet può produrre canzoni utilizzando fino a 10 strumenti e 15 stili diversi.
Applicazioni di IA generativa per i video
Infine, l’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata anche per creare videoclip attraverso un processo noto come sintesi video. Le app di Generative AI più diffuse per la creazione di video sono:
Synthesia: Synthesia consente agli utenti di utilizzare suggerimenti di testo per creare brevi video letti da avatar IA.
Pictory: Pictory consente ai content marketer di generare video di breve durata a partire da copioni, articoli o filmati esistenti.
Descript: Descript utilizza l’IA per la trascrizione automatica, il text-to-speech e il riassunto dei video.
Runway: Runway consente agli utenti di sperimentare una serie di strumenti di IA generativa che accettano richieste di testo, immagini e/o video.