Ia generativa: tante potenzialità ma altrettanti rischi per il gaming

L’intelligenza artificiale sta entrando sempre più nelle nostre vite: quando facciamo una ricerca su internet, utilizziamo il nostro smartphone o tablet o quando giochiamo interagiamo molto spesso con dei sistemi di intelligenza artificiale, anche senza saperlo. 

Tra le applicazioni più diffuse, in svariati settori dell’attività umana, ci sono i chatbot o assistenti virtuali: essi sono strumenti capaci di offrire assistenza 24 su 24 e 7 giorni su 7 a clienti e dipendenti, e il loro impiego va dal marketing, all’assistenza pre e post vendita ed in generale all’assistenza durante la fruizione di un servizio, così pure anche del gaming offerto online o su altro supporto audiovisivo. Un altro campo di applicazione molto noto è la cosiddetta computer vision, che ha come obiettivo quello di consentire a una macchina di ricavare informazioni da immagini digitali, video, oppure altri impulsi visivi, simulando la vista umana: la differenza è che le macchine utilizzano a questo scopo telecamere, dati ed algoritmi. Un’altra applicazione dell’Ia che utilizziamo moltissimo nella vita di tutti i giorni, pur senza, talvolta, neppure accorgercene è costituita dai reccomendation system, ovvero gli algoritmi di raccomandazione che sono utilizzati dalla maggior parte delle piattaforme social ed ecommerce, da Amazon a Netflix oppure You tube e molti altri. 

Il settore dell’Ia è molto ampio, e si riferisce a sistemi software dotati di un algoritmo in grado di apprendere dai dati inseriti (data set) allo scopo di svolgere dei compiti che richiederebbero l’uso di intelligenza umana. In questa ampia definizione sono comprese varie tipologie di Ia, che si possono distinguere in base allo scopo per cui sono creati ed utilizzati e alla potenza di calcolo dell’algoritmo che li compone, tra cui emergono i sistemi con maggiori potenzialità quali i sistemi generativi ed i sistemi per finalità generali.

Il regolamento Ue (1689 del 2024), pubblicato lo scorso 12 luglio, definisce un “modello di Ia per finalità generali” come un modello di Ia che sia in grado di svolgere con competenza un'ampia gamma di compiti distinti, indipendentemente dalle modalità con cui il modello è immesso sul mercato, e che può essere integrato in una varietà di sistemi o applicazioni a valle (art. 3 del Regolamento Ia). Si tratta cioè di quei sistemi non creati specificatamente per un unico scopo, ma che sono utilizzabili per svolgere una molteplicità di attività diverse e che possono essere integrati, a loro volta, in sistemi diversi.

I grandi modelli di Ia generativi sono un tipico esempio di modello di Ia per finalità generali in quanto consentono una generazione flessibile di contenuti, ad esempio sotto forma di testo, audio, immagini o video, e quindi possono prontamente rispondere ad un'ampia gamma di compiti distinti (cons. 99 del Regolamento Ia).

I sistemi di Ia generativi sono pertanto quei sistemi caratterizzati dal fatto di creare autonomamente dei contenuti completamente nuovi: attraverso questa tecnologia è possibile generare un contenuto nuovo, cioè diverso dai singoli dati, semplici o elaborati, forniti al sistema, e che consiste in immagini, testi o suoni originali. Un noto esempio di questa tipologia di sistemi di IA è Chat Gpt, ovvero un software progettato per simulare una conversazione con un essere umano (chatbot) creato da OpenAi . Altri sistemi dello stesso tipo, forse meno noti, sono  Bard di Google ora ribattezzato Gemini, che consente di    scrivere, pianificare, fare ricerche... oppure Bedrock di Amazon o Llama di Meta, e molti altri, alcuni dei quali anche fruibili in modalità open source con varie tipologie di licenza. 

L’Ia generativa ha potenziali applicazioni in molti settori tra cui lo sviluppo di software, la medicina predittiva, il marketing, ma anche la moda e naturalmente il gaming sempre al passo con le più recenti evoluzioni tecnologiche. In questo settore in particolare gli utilizzi dell’Ia generativa sono i più vari: da quelli tradizioni a quelli più particolari, che rispondono alle esigenze specifiche di settore.

Questi sistemi di Ia possono essere utilizzati, e talvolta già lo sono, per la creazione di ambientazioni che interagiscono con i personaggi giocanti, o terreni di gioco sempre più realistici, oppure per la sintesi vocale, cioè in modo da creare voci dei personaggi che siano sempre più realistiche o addirittura simili a quella del giocatore. Nel modo videoludico l’Ia è inoltre a per realizzare la narrazione dinamica o storytelling interactive, ovvero caratterizzata dal fatto di modificarsi in base alle scelte compiute dal giocatore. Ancora, sempre nello stesso ambito, può essere utilizzata per la generazione automatica di missioni, oppure per la generazione automatica di immagini o anche sequenze video a partire dall’inserimento da parte dell’autore di una semplice descrizione del personaggio di una successione di eventi.  

I sistemi di Ia generativa, oltre che per ottenere un prodotto più avvincente o più personalizzabile, possono essere utilizzati per snellire i procedimenti produttivi o la stessa attività del programmatore per la scrittura di righe di codice ottenendo in modo da ottenere una riduzione dei tempi e pertanto anche dei costi di produzione. 

Non è però tutto oro quello che luccica: l’industria video-ludica non si è lanciata a capofitto nell’utilizzo di questa nuova tecnologia perché, come per ogni nuova cosa, acconto ai benefici ci sono inevitabili rischi, tanto più importanti, quando neppure prevedibili, e per questo è necessario adottare cautele onde evitare gli effetti nocivi che ne possono derivare. 

Pensate per esempio se l’applicazione di un'Ia generativa comportasse la creazione di una missione talmente difficile ed estrema che nessun giocatore possa superare, oppure pensate alla creazione di un ambientazione offensiva dei valori comunemente diffusi e quindi contro cui l’opinione pubblica facilmente si scontrerebbe, oppure un personaggio talmente difficile da battere che creasse giocatori frustrati e quindi inevitabili critiche al gioco. 

L’utilizzo dei sistemi di Ia, e sopratutto quelli di Ia generativa, comportano rischi, in particolare legati alla non prevedibilità dei risultati, oltre che alla possibilità di creazione di informazioni non veritiere.  Il legislatore ha previsto maggiori tutele per l’utilizzo di quei sistemi che possono causare rischi sistemici, cioè i rischi connessi ai sistemi di Ia per finalità generali, in quanto possono propagarsi a vari sistemi in considerazione della loro  utilità e adattività alle più varie situazioni.  La Commissione europea ha ritenuto che, allo stato attuale della tecnologia, i modelli di Ia per finalità generali che sono stati addestrati utilizzando una potenza di calcolo totale superiore a 10^25 Flops comportino rischi sistemici: il motivo è connesso al fatto che, non essendo ancora sufficientemente comprese le capacità dei modelli al di sopra di tale soglia, si ritiene che possano comportare rischi sistemici e che sia ragionevole, pertanto, imporre ai fornitori obblighi aggiuntivi.

L'Ufficio per l'Ia (istituito all'interno della Commissione) potrà aggiornare tale soglia alla luce dell'evoluzione tecnologica ovvero integrare il criterio della potenza di calcolo con altri criteri, come già previsto all’interno di altre normative europee come il Digital Service Act, e quindi per esempio sulla base del numero di utenti o il grado di autonomia del modello. I fornitori di modelli che comportano rischi sistemici hanno maggiori doveri di disclosure e sono sottoposti ad una vigilanza maggiore: saranno tenuti a valutare e attenuare i rischi, a segnalare incidenti gravi, a condurre prove e valutazioni dei modelli all'avanguardia, a garantire la cybersicurezza e a fornire informazioni sul consumo energetico dei loro modelli. A tal fine potranno collaborare con l'Ufficio europeo per l'Ia per elaborare codici di condotta, che consentano l’adozione delle cautele necessarie per evitare il prodursi di rischi per la collettività.

Al di là di queste considerazioni normative penso che un utilizzo etico e responsabile di questa nuova tecnologia possa consentire di trarne tutti i vantaggi, limitandone o azzerandone danni ed effetti negativi.