Vocabolario dell'IA: 40 parole dell'intelligenza artificiale spiegate semplici

01Addestramento (training): La fase in cui il modello impara, analizzando enormi quantità di dati. È lunga e costosa, e si fa prima che il modello arrivi al pubblico.
02Agente IA: IA che non si limita a rispondere ma agisce: usa strumenti, apre file, naviga sul web, esegue una serie di passi per completare un compito.
03AI Act: Il regolamento dell'Unione europea sull'intelligenza artificiale, entrato in vigore nel 2024 con obblighi che scattano per fasi. Classifica i sistemi di IA in base al livello di rischio.
04Allineamento: Il lavoro per far sì che un'IA si comporti secondo le intenzioni e i valori umani: utile, onesta, non dannosa.
05Allucinazione: Quando l'IA afferma con sicurezza qualcosa di falso: una citazione inventata, un dato sbagliato, una fonte che non esiste. Va sempre verificato ciò che conta.
06API: La “porta di servizio” con cui un programma usa un'IA senza passare dalla chat. Si paga in base ai token consumati.
07Benchmark: Test standardizzato per confrontare i modelli. Utile come indicazione, ma non dice come un modello si comporterà sul tuo lavoro specifico.
08Bias: Distorsione nelle risposte dell'IA ereditata dai dati o dall'addestramento: stereotipi, punti di vista sovrarappresentati, lacune su certi temi.
09Chatbot: Programma con cui si parla scrivendo (o a voce). Oggi quasi tutti i chatbot sono un LLM con un'interfaccia di chat.
10Chiave API: Il codice segreto che identifica chi usa l'API e a chi addebitare i costi. Va custodita come una password: mai pubblicarla.
11Data di cutoff: La data oltre la quale il modello non ha informazioni dall'addestramento. Per fatti recenti serve che l'IA cerchi sul web o che tu le fornisca i dati.
12Dati di addestramento: I testi, le immagini o i suoni da cui il modello ha imparato. Se i dati sono sbilanciati o datati, lo saranno anche le risposte.
13Deep learning: Machine learning fatto con reti neurali a molti strati. È la tecnica dietro quasi tutta l'IA moderna: chatbot, traduttori, generatori di immagini.
14Deepfake: Immagine, video o voce falsi ma realistici, generati con l'IA per far sembrare che una persona abbia detto o fatto qualcosa.
15Embedding: Trasformazione di un testo in una lista di numeri che ne rappresenta il significato. Serve a trovare testi simili anche quando usano parole diverse.
16Fine-tuning: Addestramento supplementare di un modello già pronto su dati specifici, per specializzarlo in un compito, uno stile o un settore.
17Finestra di contesto: Quanto testo il modello riesce a “tenere a mente” in una volta, misurato in token. Oltre quel limite, l'inizio della conversazione viene perso.
18GPU: Il processore delle schede video. Fa moltissimi calcoli in parallelo, ed è per questo che è il motore dell'addestramento e dei modelli locali.
19Guardrail: Regole e filtri che impediscono all'IA di produrre certi contenuti o compiere certe azioni.
20IA generativa: IA che produce contenuti nuovi (testi, immagini, musica, video, codice) invece di limitarsi a classificare o riconoscere.
21Inferenza: Il momento in cui il modello, già addestrato, lavora per te e produce una risposta. È questo che si paga quando si usa un'IA via API.
22Intelligenza artificiale (IA): Insieme di tecniche che permettono a un computer di svolgere compiti che di solito richiedono intelligenza umana: capire un testo, riconoscere un'immagine, rispondere a una domanda.
23Jailbreak: Tentativo di aggirare le regole di sicurezza di un'IA con prompt costruiti ad arte.
24LLM (Large Language Model): Modello addestrato su enormi quantità di testo per prevedere la parola successiva. Da questa capacità nascono scrittura, riassunti, traduzioni e conversazione.
25Machine learning (apprendimento automatico): Il computer non riceve regole scritte a mano: impara da tanti esempi a riconoscere schemi e a fare previsioni.
26Modello: Il “cervello” già addestrato che fa il lavoro. ChatGPT, Claude o Gemini sono servizi costruiti sopra uno o più modelli.
27Modello di diffusione: La tecnica usata da molti generatori di immagini: parte da un'immagine di puro rumore e la “ripulisce” passo dopo passo fino a ottenere ciò che descrivi.
28Modello locale: Modello che gira sul tuo computer invece che su server esterni: più privacy e nessun costo per uso, ma serve una macchina potente.
29Modello open-weight (pesi aperti): Modello i cui “pesi” (i parametri addestrati) sono scaricabili, così lo si può far girare sul proprio computer. Non sempre è open source in senso pieno.
30Multimodale: Modello che capisce (e a volte produce) più tipi di contenuto insieme: testo, immagini, audio, video.
31Parametri: I numeri interni che il modello regola durante l'addestramento. Si contano in miliardi: più parametri di solito significa più capacità, ma anche più costo.
32Prompt: L'istruzione che dai all'IA. Più è chiara (contesto, obiettivo, formato, esempi), migliore è la risposta.
33Prompt di sistema: Istruzioni di fondo, spesso invisibili all'utente, che stabiliscono ruolo, tono e limiti dell'assistente per tutta la conversazione.
34Quantizzazione: Tecnica che “comprime” un modello riducendo la precisione dei suoi numeri, per farlo stare su computer meno potenti. Si perde un po' di qualità.
35RAG (Retrieval-Augmented Generation): Tecnica in cui l'IA prima cerca informazioni nei tuoi documenti e poi risponde basandosi su quelle. Riduce le allucinazioni su dati specifici.
36Rete neurale: Struttura matematica ispirata, molto alla lontana, al cervello: milioni di piccoli calcoli collegati tra loro che, insieme, trasformano un input in una risposta.
37Sintesi vocale (TTS): Text-to-speech: l'IA legge un testo ad alta voce con una voce sintetica sempre più naturale. Il contrario è il riconoscimento vocale (speech-to-text).
38Temperatura: Impostazione che regola quanto l'IA “osa”: bassa per risposte precise e ripetibili, alta per risposte più varie e creative.
39Token: Il pezzetto di testo che il modello legge e scrive: una parola breve, un pezzo di parola o un segno. Costi e limiti delle IA si misurano in token.
40Watermark IA: Segnale nascosto inserito in un contenuto generato, per poter riconoscere in seguito che è stato prodotto da un'IA.

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