Le conseguenze dell’intelligenza artificiale per il futuro di artisti e creativi

Dalla prima rivoluzione industriale in poi, le macchine sono state utilizzate per aumentare l'efficienza e la produttività.

Oggi siamo nella Quarta Rivoluzione Industriale, dove le macchine stanno diventando intelligenti e il mondo fisico, digitale e biologico si compenetrano. E se da un lato la storia insegna che le nuove tecnologie possono far sì che non sia più necessario l’intervento umano per portare avanti alcune mansioni, dall’altro è ormai chiaro che l’evoluzione tecnologica porti alla creazione di posti di lavoro completamente nuovi, addirittura di nuove industrie. La sfida attuale sta nel reinventare la tecnologia – e in particolare l’intelligenza artificiale - per generare nuove opportunità, valore e crescita.

L’AI può essere vista come un vero e proprio catalizzatore in grado di fare da volano per la creatività umana: la collaborazione virtuosa fra macchine e umani produce nuovi approcci ed entusiasmanti combinazioni che probabilmente non si svilupperebbero se entrambe le parti operassero su rette parallele, senza intersecarsi. Ma qual è il legame fra tecnologia – in particolare AI – e creatività?

Le macchine saranno mai in grado di sostituire o replicare la creatività umana? Questa è una domanda che ci poniamo spesso mentre continuiamo a innovare e a inventare nuovi strumenti creativi. Innovazione dopo innovazione, ciò che è rimasto costante nel corso della storia è l'elemento umano, la centralità del pensiero umano per la creatività. Secondo il sociologo Anton Oleinik, nella migliore delle ipotesi l'intelligenza artificiale può imitare la creatività, aumentare i risultati umani esistenti, ma non può generare autentiche idee creative. Gli attuali sistemi di intelligenza artificiale possono replicare parti del processo creativo, ma non riescono a ricrearlo nella sua interezza.

Questo perché le reti neurali dell'AI si basano sulla regressione statistica: sono eccellenti nell’identificare i modelli, ma molto meno abili nel collegare un modello a un modello non correlato, attività che è alla base della creatività. Le innovazioni umane scaturiscono da connessioni e relazioni sociali. Le reti neurali e i programmi di intelligenza artificiale invece mancano di intelligenza sociale, che è il fondamento della creatività umana.

Detto questo, è evidente che ci siano progressi lenti ma notevoli nel campo della creatività: ci sono computer in grado di dipingere, creare canzoni e scrivere articoli in modo sempre più difficile da distinguere rispetto all’opera umana. Nella maggior parte dei casi, però, l'intelligenza artificiale fornisce ancora solo consigli a un umano che detta l’ultima parola sui risultati creativi.

La creatività umana è un'esperienza intimamente complicata, senza una ricetta precisa. A parte i nostri pensieri attivi, le esperienze passate vi giocano un ruolo molto importante, per questo ogni persona e ogni opera creativa è unica. Pertanto, sembrerebbe impossibile creare un sistema di intelligenza artificiale basato su regole che possa imitare il processo creativo umano.

Più possibilista è invece Arthur I. Miller, autore del libro “The Artist in the Machine: The World of AI-Powered Creativity”, secondo il quale molti compiti che pensavamo richiedessero attributi unici della mente umana si sono dimostrati risolvibili attraverso la matematica pura. Per il compimento del processo creativo sono essenziali le informazioni sul problema in questione, la conoscenza di base e i metodi di ragionamento. Il cervello valuta ciascuna delle combinazioni di fatti utilizzando diversi criteri e infine rifiuta la maggior parte delle combinazioni, a volte usando l’intuizione, che non è altro che il culmine dell'esperienza, la risultante dell’aver commesso numerosi errori e di averci pensato a fondo. Da questo punto di vista, ha senso ritenere che anche le macchine potrebbero sviluppare questo tipo di intuizione.

In conclusione, per il momento non abbiamo alcuna prova che dimostri che la creatività umana può essere codificata in algoritmi di elaborazione delle informazioni, ma come in molti precedenti casi, l'AI, potrebbe sorprenderci.

Ci sono alcuni vantaggi innegabili nell’applicazione dell’AI alla creatività. In primo luogo, essa permette agli umani di liberare tempo prezioso da poter dedicare all'innovazione. L’efficienza di macchine programmate correttamente consente di accelerare alcuni degli elementi più operativi e ripetitivi di un compito e concentrarsi su aspetti intellettuali. In breve, la robotica può aiutarci a diventare più umani e dunque anche più creativi.

Poi, la combinazione del potenziale creativo umano e di quello dell'intelligenza artificiale permette di affrontare sfide, sviluppare idee e guidare la crescita in modo più mirato. Sotto la guida dell’AI, dei suoi algoritmi e dei suoi dati, possiamo dirigere il nostro giudizio creativo e i processi decisionali su percorsi innovativi predeterminati che ci garantiscano maggiori possibilità di successo, considerando soluzioni a cui con il nostro cervello umano non sarebbe arrivato da solo. Utilizzare l'AI in questo modo, come un assistente intelligente, è un mezzo per ottimizzare il processo creativo, non sostituirlo o reinventarlo.

La tecnologia non sta sfidando la creatività umana, la sta spingendo a reimmaginare il processo creativo, a generare nuove opportunità, valore e crescita. Semmai, uno dei punti più critici nella creatività dell'AI è la valutazione – più che la generazione - delle nuove idee: come può un computer comprendere e valutare i suoi stessi risultati? Fino ad ora è sempre stato necessario l’intervento finale umano. Saremo mai in grado di lasciare che i computer lo facciano da soli?

Non c’è dubbio che l'intelligenza artificiale stia consentendo a più persone di esprimersi in modo creativo. Un'applicazione interessante dell’AI all’arte è il cosiddetto “image style transfer”, proposto per la prima volta nel 2015 da Leon Gatys: si tratta di una una rete neurale ben addestrata che può mappare lo stile di un'immagine su un'altra.

Essa utilizza rappresentazioni di immagini derivate da reti neurali convoluzionali ottimizzate per il riconoscimento di oggetti, che rendono esplicite le informazioni sull'immagine. L'algoritmo permette di produrre nuove immagini di alta qualità percettiva che combinano il contenuto di una fotografia arbitraria con l'aspetto di numerose opere d'arte note.

Ad esempio, è possibile scattare una fotografia di un dipinto di Picasso e applicare quello stile a un’altra immagine. Invece un’altra applicazione AI, Pix2Pix, permette di convertire uno schizzo in una fotografia utilizzando una forma specializzata di reti generative avversarie (GAN), un tipo di algoritmo AI che è diventato famoso per la creazione di falsi volti fotorealistici.

I GAN sono stati fondamentali per molti progetti creativi di intelligenza artificiale, incluso un dipinto venduto per oltre $ 432.000 all’asta da Christie’s (The portrait of Edmond Belamy). La creatività dell'AI ha trovato la sua strada anche nell'industria musicale, con progetti esplorativi sull'uso dell'intelligenza artificiale per comporre musica, ma per la maggior parte gli algoritmi possono creare strutture interessanti che devono essere ulteriormente sviluppate da un compositore umano. In molti casi, l'intelligenza artificiale è un nuovo collaboratore per i musicisti di oggi. Flow Machine di Sony e Watson di IBM sono solo due degli strumenti su cui i produttori musicali e gli artisti fanno affidamento per sfornare i loro successi.

Flow utilizza i modelli Markov per analizzare spartiti musicali e crearne di nuovi. Tramite Watson invece l'intelligenza artificiale analizza la "temperatura emotiva" del momento setacciando conversazioni e titoli di giornale per creare il brano giusto. Il musicista ed esperto di tecnologia David Cope, invece, ha creato Emily Howell, un'intelligenza artificiale in grado di comporre musica in base al proprio stile piuttosto che replicare semplicemente gli stili dei compositori del passato. Infine, passiamo alla scrittura, un'abilità difficile da acquisire per l'AI.

Fino ad oggi l'intelligenza artificiale ha dimostrato di funzionare bene nella generazione di contenuti formulati in forma breve - come le notizie brevi giornalistiche - ma le sue potenzialità continuano a crescere. L'intelligenza artificiale ha addirittura scritto un romanzo, "Il giorno in cui un computer ha scritto un romanzo" e, sebbene per molti possa trattarsi di un’opera strana, ha comunque aperto la strada a questa possibilità.

Addirittura, il romanzo è stato inserito in un concorso letterario da un gruppo di ricercatori giapponesi e, sebbene non abbia vinto, è arrivato tra i finalisti. È facile vedere come non passerà molto tempo prima che l'intelligenza artificiale possa competere con gli umani per scrivere contenuti avvincenti. Forse il prossimo “Harry Potter” sarà opera dell’AI? Ai posteri la sentenza.

Secondo Sinead Bovell, fondatrice di WAYE, Weekly Advice for Young Entrepreneurs, un’organizzazione che prepara la nuova generazione di leader per un futuro con le tecnologie avanzate, il futuro del mondo creativo è brillante. Se riusciamo a gestire nel modo giusto il mix di macchine e umani possiamo davvero migliorare quel campo oltre ogni limite immaginabile. La creatività verrà ridefinita in un mondo dove l'intelligenza artificiale è all’ordine del giorno, e questa può essere una buona cosa per noi umani.

Dovremmo ridefinire le cose che forse erroneamente pensavamo potessero essere solo umane. Per chi è nel campo della creatività, dell’arte, della musica e della scrittura l’intelligenza artificiale potrebbe essere una grande opportunità, uno strumento su cui capitalizzare, anziché una minaccia da temere.

E non si tratta di qualcosa di spaventoso e sconosciuto, bensì di matematica. La cosa migliore che possiamo fare per il nostro futuro con l'AI è prepararci. L'intelligenza artificiale influenzerà ogni singolo aspetto dell’attività umana. Stiamo già potenziando il nostro cervello con l'AI in forma grezza, grazie a tutti i dispositivi di cui ci circondiamo.

Ogni aspetto della nostra vita in un futuro non troppo remoto si integrerà sempre più con il nostro cervello. Noi umani siamo brillanti rispetto alle altre specie sulla Terra, ma siamo tutt'altro che perfetti, e ci sono un’infinità di cose che possiamo usare per potenziare i nostri ricordi e le nostre idee, per compensare molti dei nostri pregiudizi cognitivi inconsci.

Quello che potremmo idealmente ottenere è un allineamento di scopo perfetto nell’interazione tra macchina e uomo, dove nessuna delle due parti risulti sovradimensionata rispetto all’altra, ma ci sia quella sinergia che c’è ad esempio nella nostra vita quotidiana con gli strumenti digitali. La strada verso questa situazione ideale non è però libera da pericoli. Come scrivono anche i professori della Harvard Business School Karim R. Lakhani e Marco Iansiti nel libro “Competing in the Age of AI: Strategy and Leadership When Algorithms and Networks Run the World”, il nuovo modello operativo digitale ci mette di fronte a sfide di governance, sicurezza ed etica prima inesistenti. Tra le questioni più spinose per i creativi c’è il tema della proprietà intellettuale: se sei un artista che cerca di usare l'intelligenza artificiale per creare, devi tenere presente che le abilità usate dall’AI per fare quella musica sono basate su set di dati derivati ​​da altri artisti reali. Il rischio è dare a un'intelligenza artificiale diritti di proprietà intellettuale su qualcosa che probabilmente non è una creazione originale al 100%.

Dall’altro lato, artisti e creativi i cui dati fungono da base per gli algoritmi dell’Intelligenza Artificiale non sembrano essere particolarmente consapevoli del fatto che il loro mestiere e il loro lavoro sono stati codificati in dati funzionali a produrre la prossima generazione di arte. L'industria dell'intermediazione di dati è un'industria enorme e ancora poco regolamentata. C’è chi dice che “i dati sono il nuovo petrolio”, ed è qualcosa di cui dobbiamo essere tutti molto consapevoli.

Karim R. Lakhani, Marco Iansiti

Competing in the Age of AI

Cogliere le nuove opportunità di business dell'economia digitale

22 min di lettura

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