IA e ChatGPT – il prossimo grande hype cycle?

Gli investitori si sono rapidamente interessati al clamore e ai dibattiti suscitati da ChatGPT. Dopo il lancio alla fine di novembre 2022, ChatGPT ha superato il milione di utenti nel giro di una settimana (Netflix ha impiegato 3,5 anni per raggiungere questo traguardo) e il CEO di Microsoft Satya Nadella lo ha definito "la più grande piattaforma tecnologica di questa generazione". L'interesse suscitato su Google, Twitter e sui blog di investimento come argomento di tendenza indica senza alcun dubbio l'ingresso in una fase di hype cycle!

Il nostro team ha scelto l'intelligenza artificiale (IA) come uno dei nostri mega-trend sette anni fa. Per decenni, le società tecnologiche si sono concentrate sul miglioramento dell'interfaccia tra gli utenti e la tecnologia.

Consideriamo ChatGPT come un ulteriore passo avanti sulla strada dell'integrazione dell'IA in tutto ciò che è tecnologico. Dal punto di vista degli utenti, rimaniamo convinti che l'integrazione dell'IA sia fondamentale per democratizzare l'uso della tecnologia a lungo termine e che il suo sviluppo sarà 'evolutivo e non rivoluzionario', come, a nostro avviso, quello del metaverso.

Dal punto di vista delle infrastrutture, riteniamo che ChatGPT sia più significativo, in quanto ci avvicina maggiormente a un punto di svolta dall'IA incentrata sulla percezione (interpretazione di dati sensoriali come immagini, suoni e video) all'IA generativa (creazione di nuovi contenuti), che richiederà una potenza di calcolo esponenzialmente maggiore.

Cosa o chi è ChatGPT?

ChatGPT è un chatbot sviluppato dal gruppo di ricerca sull'intelligenza artificiale OpenAI, una società di ricerca sull'IA fondata nel 2015 da Sam Altman ed Elon Musk, tra gli altri. OpenAI è stata creata inizialmente per garantire che l'IA fosse sviluppata con un'attenzione particolare alla sicurezza e ai benefici per gli esseri umani. È nata come organizzazione senza scopo di lucro per poi evolversi in quella che viene definita un'azienda "capped profit" con distribuzione limitata degli utili, una forma ibrida tra un'entità a scopo di lucro (OpenAI LP) e una senza scopo di lucro (OpenAI non-profit), in modo da potersi sviluppare raccogliendo ulteriori capitali e attirare talenti. La società in accomandita ha attualmente diverse centinaia di dipendenti, e Microsoft è l'investitore principale (circa 1 miliardo di dollari statunitensi di finanziamento iniziale nel 2019, con altri 10 miliardi confermati di recente). Oggi OpenAI ha tre offerte principali: ChatGPT, il generatore artistico DALL·E 2 e il modello di riconoscimento vocale automatico Whisper.

ChatGPT si basa su Generative Pre-training Transformer (GPT), un modello di linguaggio naturale (LLM) su larga scala. Gli utenti inviano domande a ChatGPT, che è progettato per dare risposte simili a quelle umane (coerenti/naturali). In parole povere, si tratta di un chatbot di ampia portata e altamente sofisticato che dà risposte che sembrano venire da un essere umano. La natura vivente del software è il motivo per cui, in modo futuristico, per fare riferimento a ChatGPT non si usa "cosa", ma "chi".

GPT-3 consente una migliore comprensione del contesto e sta aprendo la strada all'IA generativa, contrapposta alle risposte e alle analisi basate su dati esistenti. In passato, le reti neurali venivano addestrate su dati etichettati da esseri umani, attraverso un processo dispendioso in termini di tempo e denaro e che comportava limiti. I modelli trasformer apprendono da soli, richiedono meno interventi da parte dell'uomo, ma necessitano set di dati e potenza di calcolo molto maggiori per lavorare su modelli esponenzialmente più grandi. Con il potenziale lancio di GPT-4 entro la fine del 2023, saranno probabilmente introdotti ulteriori miglioramenti in termini di esperienza utente/interfaccia e un percorso verso la monetizzazione.

Le implicazioni di ChatGPT per l'universo tecnologico

Il CEO di Microsoft ha recentemente confermato che la società intende commercializzare rapidamente, con il servizio di piattaforma cloud Azure OpenAI ormai disponibile al pubblico, l'integrazione del generatore di immagini da testo (DALL E 2) di OpenAI nella nuova app Designer, oltre a integrare ChatGPT nel motore di ricerca Bing di Microsoft e in altre funzioni basate su MS Office.

Dove si faranno sentire in particolare gli effetti di questa rivoluzione?

1. Effetto dirompente sulla ricerca: il dilemma dell'innovatore

La prima area in cui si ritiene che ChatGPT rappresenti una minaccia di disruption è Google Search, in base all'idea che i modelli di linguaggio naturale potrebbero attirare più utenti e quindi conquistare una quota delle query di ricerca, diventando un nuovo punto di ingresso in Internet. Le risposte di Google Search possono apparire rudimentali rispetto a quelle di ChatGPT, che dispone di capacità di conversazione, è dotato di una tecnologia di filtraggio ed è in grado di ingerire dati.

Nel campo del riconoscimento vocale, Siri, Amazon e Alexa hanno già lanciato altre sfide al settore della ricerca, come pure TikTok e Instagram con la ricerca di video. L'emergere dell'app store aveva suscitato inquietudini circa l'impatto del direct-to-app sull'attività di ricerca di Google. In definitiva, l'evoluzione dell'hot app store e della ricerca in-app ha avvantaggiato Google grazie alla sua impareggiabile capacità di raccogliere informazioni ovunque in Internet. Pur riconoscendo l'emergere di tecnologie dirompenti per la ricerca, riteniamo che a breve termine la legge dei grandi numeri, le minacce cicliche e quelle legate alla privacy potrebbero essere più pressanti per Alphabet.

Non ignoriamo la minaccia, ma siamo convinti che si tratti di una visione eccessivamente semplicistica. Google è stato il primo e forte sostenitore dell'IA e dell'apprendimento automatico, avendone parlato per la prima volta circa 20 anni fa nella relazione annuale del 2005. Durante l'ultimo incontro con gli investitori di Alphabet si è parlato della ricerca alimentata dall'IA (e dei modelli linguistici di grandi dimensioni) come la più importante delle quattro principali iniziative di investimento, ossia l'IA, YouTube, l'hardware e il cloud. Alphabet ha investito ingenti somme nell'IA, con circa 177 miliardi di dollari¹ per ricerca e sviluppo e spese di capitale tra il 2000 and 2022 e circa la metà dei dipendenti impegnata in qualche modo nell'IA e nell'apprendimento automatico.

Alphabet ha diversi prodotti già in uso, ma deve valutare come svilupparli e adattarli evitando di sottrarre risorse alla sua attività di ricerca esistente e altamente redditizia (il dilemma dell'innovatore) e di sollevare significative preoccupazioni normative e morali.

Oltre alla monetizzazione, vi sono numerose considerazioni da tenere presenti quando si sviluppano questi modelli di IA:

• Fiducia e accuratezza

LaMDA è un modello di linguaggio naturale simile a ChatGPT che è stato notoriamente definito "senziente" da uno dei suoi ingegneri. Sebbene ChatGPT sia brillante in materia di conversazione, i suoi risultati sono carenti in termini di accuratezza, contesto e fiducia, a causa della complessità della conversazione e del linguaggio umano. Il problema che Google Search e Microsoft Bing devono affrontare non è quindi la simulazione delle risposte, ma la garanzia che le risposte "generative" non diventino risultati "fabbricati" senza fonti credibili. La sua introduzione nelle funzioni di ricerca porterà probabilmente a un controllo normativo più rigoroso sull'IA, in quanto potrebbe avere conseguenze negative. Google Search limita le ricerche potenzialmente dannose, come ad esempio come mettere in moto una macchina senza la chiave, costruire una bomba o fare stalking online. ChatGPT attualmente non ha limitazioni sul tipo di query, né filtri in base all'accuratezza o alla veridicità, il che può essere pericoloso data la sua capacità di imitare le caratteristiche umane.

• Scalabilità e tempestività

Si stima che su Google transitino oltre 4 miliardi di utenti giornalieri, con miliardi di ricerche al giorno. La ricerca è iterativa in termini di accuratezza e gli utenti vogliono le risposte più precise. Pur essendo in grado di gestire domande complesse, ChatGPT è in ritardo nella tempestività e quindi nell'accuratezza delle risposte.

Google ha registrato un rapido aumento delle query basate sulla posizione o che richiedono risposte legate al tempo, come "ultime" o "notizie adesso". Il vantaggio di Google Search, che Bing e altri motori di ricerca non sono stati in grado di replicare, non è solo la capacità di indicizzare e offrire risultati, ma anche la capacità di crawling, ossia la possibilità di scaricare testo, immagini e video tramite programmi automatizzati. Non esiste un registro centrale delle pagine web. La scoperta e l'aggiornamento sono fondamentali e le informazioni più recenti, come gli orari di apertura e di chiusura dei negozi, le notizie sul web e i dati, sono essenziali per produrre risposte accurate e tempestive. Il volume e la costanza dell'attività dei consumatori indicano l'utilità di Google, quindi sarà difficile introdurre una differenziazione e un cambiamento significativi.

• Costo

Vi sono differenze fondamentali tra il modo in cui Google indicizza le pagine e il modo in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni ingeriscono i dati. Un metodo di indicizzazione della portata di Google avrebbe costi proibitivi per ChatGPT; il costo attuale per query è stimato a una media di circa 0,02 dollari per query. Il costo dipende fortemente dalle parole generate per ogni query ChatGPT e dalle dimensioni dell'algoritmo. Il costo per query di ChatGPT è circa sette volte superiore a quello di Google Search, il che renderà più difficile la monetizzazione commerciale senza un aumento significativo della spesa per la potenza di calcolo.

2. Impatto sulla potenza di calcolo, sul cloud e sui semiconduttori

While GPT-2 (late 2019) was launched with only 1.5 billion parameters, ChatGPT-3 was trained with 175bn parameters. GPT-4 is expected to take this into the trillions. Microsoft estimates that the computing requirements for AI training doubles every 3.5 months!. As a result, graphics processing unit (GPU) designer and manufacturer nVIDIA designed its latest Hopper GPU architecture with a dedicated transformer software engine, enabling 9x the AI training performance, or 3x the performance at the same power, which is an increasingly important metric given climate change targets.

Negli ultimi anni, le società tecnologiche mega cap hanno dichiarato i loro piani di investimento nell'IA. Particolarmente degna di nota è la previsione di oltre 35 miliardi di dollari per la spesa in conto capitale di Meta, in gran parte dovuta a ulteriori investimenti in IA/apprendimento automatico e nelle GPU di fascia più alta per consentire un aumento delle analisi e della potenza di calcolo per i suoi algoritmi.

Sullo sfondo di un contesto economico più debole e delle prospettive dei ricavi nei prossimi tre mesi, abbiamo assistito a una sensibilizzazione ai costi all'interno delle società tecnologiche a grande capitalizzazione. Nonostante le riduzioni di personale di alcune di queste società, riteniamo che la spesa continuerà ad essere indirizzata verso le applicazioni IA/ML che si considera presentino maggiori opportunità di monetizzazione, con ChatGPT che sprona la corsa verso l'IA tra gli hyperscaler.

Il crescente utilizzo dell'IA comporta ripercussioni positive per i giganti dei semiconduttori e accelererà il passaggio al cloud computing, in quanto l'intensità della potenza di calcolo necessaria richiederà una condivisione delle risorse e barriere all'ingresso in termini di spesa di capitale.

 3. Minaccia della concorrenza nel settore del software

Un recente sondaggio condotto dall'app di networking Fishbowl² ha mostrato che la redazione di e-mail e la generazione di codice sono casi d'uso tipici per gli utenti di ChatGPT e di altri strumenti di IA. Ha rivelato inoltre un'ampia adozione dell'utilizzo in diversi settori, con oltre il 30% degli intervistati nel settore del marketing e della pubblicità, della tecnologia e della consulenza che hanno utilizzato questi strumenti sul lavoro.

La tecnologia GPT-3 alla base di ChatGPT potrebbe essere profondamente dirompente in diverse aree:

•  Programmazione e sviluppo software

Il successo di GitHub Copilot di Microsoft e di AlphaCode di DeepMind dimostra che questa tecnologia può aiutare ad automatizzare la programmazione di codice, migliorandone al contempo la qualità. La programmazione di codice può essere molto costosa e si presenta l'opportunità di estendere quelle che sono nate come piattaforme low-code/no-code grazie all'apprendimento automatico. Il giorno di Capodanno di quest'anno, Andrej Karpathy, il creatore di Autopilot di Tesla, ha twittato che l'80% del codice che scrive oggi è realizzato con GitHub Copilot.

• Rilevamento di vulnerabilità e sicurezza dei dati

OpenAI ha dimostrato di poter rilevare alcune vulnerabilità della sicurezza dei dati in campioni di codice.

• Istruzione, capacità di scrivere saggi, domande di matematica e disponibilità di tutoraggio

ChatGPT ha suscitato preoccupazione nel settore accademico per la sua capacità di creare libri e saggi in un breve periodo di tempo e recentemente ha perfino superato un esame MBA di Wharton. Società come Chegg hanno costruito un fossato competitivo sulla capacità di rispondere a domande complesse degli studenti, e mentre ChatGPT è ancora in ritardo nella capacità di raggiungere lo stesso livello di risposta, l'IA generativa sta migliorando, e rapidamente.

• Sviluppo di farmaci e vaccini

La corrispondenza dei modelli rispetto a una base di conoscenza definita è un caso d'uso e un'opportunità in crescita. Molti scienziati, tuttavia, temono anche che l'IA sia in grado di scrivere ricerche false convincenti, che potrebbero essere molto difficili da distinguere per i ricercatori.

• Funzioni di vendita e servizio al cliente

Esiste l'opportunità di ampliare i modelli di agenti virtuali. ChatGPT è utilizzato dalle aziende per consentire ai dipendenti di accedere alle informazioni chiave. Ad esempio, qual è l'ultima opinione di Janus Henderson sui Treasury a 10 anni? Qual è la politica di Janus Henderson in materia di congedo di maternità? Le risposte possono incorrere negli stessi problemi di accuratezza e tempestività della ricerca, ma a lungo termine ciò potrebbe diventare un ostacolo competitivo per società come Salesforce e HubSpot.

• Creazione di contenuti

Un'implicazione poco considerata dei recenti sviluppi dell'IA è l'impatto sui creatori di contenuti e gli sviluppatori di software. La filiale DeepMind di Alphabet ha annunciato il lancio di Dramatron, un software di scrittura che consente agli scrittori di co-creare sceneggiature teatrali e cinematografiche (complete di titolo, personaggi, descrizioni dei luoghi e dialoghi). Nel frattempo, DALL E 2 di OpenAI può creare immagini realistiche e arte a partire da una descrizione in linguaggio naturale. Per esempio, in soli due minuti, è stato in grado di generare un'immagine a corpo intero della Gioconda.

• Simulazione

Podcast.ai, una serie di podcast interamente generati dall'IA, ha rilasciato un'intervista di 20 minuti tra Joe Rogan e il defunto Steve Jobs a proposito della fede, delle aziende tecnologiche e della droga. L'IA può fornire strumenti efficaci per i creatori, dando loro la possibilità di creare senza bisogno di una conoscenza approfondita della programmazione informatica. Come nel caso della ricerca, i confini tra realtà e simulazione stanno diventando sempre più sfumati e la fiducia nei creatori e la moderazione acquisiranno un'importanza sempre maggiore. Si tratta di un aspetto rilevante per il modo in cui vediamo i nuovi contenuti creati nell'universo digitale del metaverso.

Esiste un'opportunità significativa per gli hyperscaler come Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform e Meta di accelerare l'implementazione dei processi di IA per le loro applicazioni e a lungo termine ciò creerà sfide competitive per i fornitori di software applicativo. Riteniamo che sia un motivo fondamentale perché i giganti tecnologici come Microsoft and Amazon investano in OpenAI, portando la sua valutazione potenziale a 29 miliardi di dollari.³

Evoluzione, non rivoluzione

L'avvento dell'intelligenza artificiale si sta avvicinando, ma come per il metaverso, pensiamo che si tratti di un'evoluzione piuttosto che di una rivoluzione in preparazione da tempo. Continua ad esserci una potente convergenza di temi tecnologici chiave, come l'interconnessione tra le infrastrutture di prossima generazione, che consentono una maggiore potenza di calcolo, e gli sviluppi dell'IA e del metaverso che esse facilitano, che richiedono una potenza di calcolo ancora maggiore.

Pertanto, pur continuando ad essere entusiasti delle opportunità offerte dall'IA/ChatGPT, dei numerosi beneficiari del metaverso e della più ampia diffusione dell'IA, ci rendiamo conto anche delle pressioni cicliche e degli ostacoli normativi da superare prima di arrivare a un'adozione su larga scala.

L'hype cycle

In qualità di investitori esperti nel settore tecnologico, segnaliamo il rischio di rimanere intrappolati in tematiche di nicchia e invitiamo a considerare non solo l'opportunità a lungo termine, ma anche i fossati competitivi esistenti, il ritmo della curva di adozione della tecnologia, navigando nell'hype cycle e applicando una ragionevole disciplina di valutazione.

INFORMAZIONI IMPORTANTI

I settori tecnologici possono essere significativamente influenzati dall'obsolescenza della tecnologia esistente, dai cicli brevi dei prodotti, dal calo dei prezzi e dei profitti, dalla concorrenza di nuovi operatori sul mercato e dalle condizioni economiche generali. Un investimento concentrato in un unico settore potrebbe essere più volatile della performance di investimenti meno concentrati e del mercato.