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Senziente è un termine che si riferisce alla capacità di percepire o provare sensazioni, emozioni e coscienza. Gli esseri senzienti sono quindi capaci di esperire sensazioni come piacere, dolore, gioia o tristezza, e possono avere una forma di coscienza che li rende consapevoli di sé e del loro ambiente circostante. Questo termine è spesso utilizzato in contesti etici e filosofici per discutere dei diritti e del trattamento degli animali, poiché si ritiene che molte specie animali siano senzienti e capaci di provare sensazioni e emozioni simili a quelle umane. Inoltre, il concetto di “esseri senzienti” può anche essere esteso a contesti fantascientifici o di intelligenza artificiale, dove si discute della possibilità di creare macchine o entità che siano dotate di coscienza e capacità di percepire e provare emozioni.

Se vuoi rilevare il plagio, puoi semplicemente utilizzare la tecnologia e gli strumenti moderni. In passato, infatti, era piuttosto difficile scoprire se qualcuno avesse rubato immagini o testo da un’altra fonte. La mancanza di tecnologia nella ricerca del plagio ha comportato un aumento dei casi di questo tipo, e naturalmente sul web non è semplice arginare il problema. Oggi il plagio è potenzialmente aumentato, e le persone non sono ancora consapevoli delle sue pessime, potenziali conseguenze. Se vuoi rilevare casi del genere, per fortuna, puoi facilmente fare affidamento sulla tecnologia moderna. Di seguito, pertanto, abbiamo discusso i migliori strumenti e tecnologie che possono aiutarti a identificare un’immagine e un plagio testuale come un vero esperto nel settore.

In che modo l’intelligenza artificiale aiuta a trovare il plagio?

L’intelligenza artificiale è oggi utilizzata in ogni parte della nostra vita: puoi vederla penetrare in quasi tutti i campi di lavoro, nelle più diverse attività , ed è a volte patognomonico di un modo di pensare che pensa più a questo che alla sostanza (purtroppo, sono anche i limiti della nostra percezione tecnologica). Saresti sorpreso di sapere che oggi il rilevamento del plagio è diventato addirittura facile anche grazie all’intelligenza artificiale.

In passato venivano utilizzate tecniche di confronto manuale per trovare duplicazioni nelle immagini o nel testo, ma oggi non è possibile nè conveniente farlo. Questo perché oggi sul web troveresti centinaia di miliardi di parole e immagini, e diventa davvero difficile effettuare con comodità  questa operzione. Non è praticabile che tu vada confrontare i tuoi contenuti con questa quantità  di contenuti, da solo, senza l’aiuto di un’idonea tecnologia a supporto. È qui che gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale entrano in gioco per darti una mano.

Rilevamento del plagio nel testo con l’aiuto di AI e algoritmi avanzati

L’intelligenza artificiale è in grado di aiutarti molto a confrontare il testo e a trovare eventuali casi del genere. Una delle tecnologie utilizzate nel rilevamento del plagio è la sottosequenza comune più lunga. Questo metodo di controllo del plagio, effettuata mediante strumenti basati sull’intelligenza artificiale, si riferisce al confronto della sequenza di parole da destra a sinistra. Questa tecnologia viene generalmente utilizzata quando devi confrontare il testo con una risorsa specifica sul web. Un altro modo per trovare casi di questo tipo utilizzando software antiplagio è il cosiddetto contenimento: la tecnica di contenimento è molto diffusa in quanto crea un corpus attorno al testo che viene immesso come input. Il corpus viene quindi suddiviso con le copie dei contenuti disponibili nel database interno dello strumento.

Diverse risorse software antiplagio utilizzano metodi diversi per controlla plagio, ma l’unica cosa comune in tutte è che usano l’intelligenza artificiale per comprendere i tuoi contenuti, e confrontarli con miliardi di altre pagine presenti sul web. Una delle tecniche più popolari basate sull’intelligenza artificiale utilizzate per trovare il plagio testuale è il metodo dividi e scansiona. In questo metodo, i tuoi contenuti vengono suddivisi in piccole divisioni e confrontati individualmente con il database di cui sopra. Con questa tecnica, un correttore di plagio può facilmente rilevare plagio accidentale, plagio cosiddetto “a mosaico” e addirittura contenuto mal parafrasato.

In breve, se vuoi rilevare il plagio testuale oggi, dovresti assicurarti di utilizzare software antiplagio online alimentato dall’intelligenza artificiale.

Detection dell’immagine copiata con l’aiuto dell’intelligenza artificiale

Oggi il problema del plagio visivo è aumentato parecchio: questo perché troppe persone pensano che sia possibile duplicare le immagini senza il permesso del creatore originale (cosa che, ricordiamo, non deve mai essere effettuata: meglio usare immagini libere da diritti e riutilizzabili). Innanzitutto, devi considerare che il plagio delle immagini ha gli stessi pessimi effetti del plagio testuale. Ma oggi puoi trovare il plagio delle immagini ed evitarlo con l’aiuto della ricerca di immagini via AI (Artificial Intelligence).

La ricerca inversa di immagini è la tecnica ormai in primo piano, anch’essa è alimentata dall’intelligenza artificiale. L’ricerca tramite immagine la tecnica è quella che può consentire la ricerca per immagini al posto di quella testuale. Il metodo di ricerca convenzionale prevede l’utilizzo di parole chiave, mentre la ricerca foto permette di farlo in modo “visuale”.

Con l’aiuto della tecnica ricerca tramite immagine puoi trovare immagini simili pubblicate sul web, più o meno come la tua. Artificiale intelligence, OCR, CBIR e vari algoritmi di riconoscimento delle immagini sono utilizzati dai moderni strumenti di ricerca inversa , che assicurano che l’accuratezza dei risultati non sia compromessa. Qualora si immetta un’immagine nell’utilità  ricerca inversa immagini, lo strumento permetterà  di analizzarlo e comprenderne il contenuto. L’immagine verrebbe scomposta in formato binario e quindi verrebbe confrontata con miliardi di pagine sul Web, un’operazione dispensiosa computazionalmente che solo un software del genere potrebbe effettuare. Le immagini corrispondenti, poi, verranno mostrate nei risultati. È così possibile scoprire i siti Web, le pagine e gli eventuali account dove la tua immagine, quella su cui detieni i diritti, venga eventualmente utilizzata in modo improprio.

Conclusioni

Sono forse finiti i giorni in cui dovevi assumere un professionista per confrontare e monitorare l’originalità  dei tuoi contenuti testuali e visivi. Oggi puoi farlo da solo, con l’aiuto del controllo plagio online e le meraviglie della ricerca immagini inversa. Esistono centinaia di strumenti di scansione disponibili sul Web, ma ti consigliamo generalmente di scegliere quelli che utilizzano l’intelligenza artificiale e tattiche avanzate per rilevare la duplicazione. Scrittori, fotografi professionisti, designer, studenti e webmaster possono utilizzare questi strumenti online per garantire unicità  e originalità  ai loro contenuti.

È stato scoperto da pochissimo, e nel modo peggiore: un determinato tipo di intelligenza artificiale generativa sta attualmente generando falsi nudi di persone reali mediante l’app nota come “nudify” (significativamente tra i trend di Google, ad oggi). Dovrebbe trattarsi di un clone di un’app molto simile che è nota nel dark web come Clothoff, anch’essa in grado di generare nudi fake a partire da foto vestite, con tutte le implicazioni etiche e legali che ne conseguono. In alcuni casi, peraltro, è stato rilevato che l’app viene usata come “esca” per attrarre visitatori e curiosi ignari a pagare all’interno di siti dubbi o addirittura truffa.

Non è la prima volta che si parla di deep nude, i nudi artificiali creati senza consenso del soggetto, e temiamo che se ne parlerà ancora per molto come una minaccia.

Le app tipo “Nudify” e Clothoff (potrebbero esisterne altre con nomi diversi) consentono all’utente di elaborare una normale foto vestita di qualcuno e di usare l’intelligenza artificiale per creare un’immagine di nudo finto di quella persona. Questi nudi fake possono essere condivisi, causando significative implicazioni traumatiche, psicologiche e sociali per il soggetto vittima. Inoltre, l’atto di creare o condividere nudi, veri o falsi, può comportare conseguenze gravi a livello legale, che nessun utente dovrebbe sottovalutare.

Di fatto non si parlerà mai abbastanza dei rischi annessi a questa tipologia di app: dalle implicazioni legali che ne conseguono, che in genere gli utenti ignorano o sottovalutano, fino alla violazione della privacy di milioni di persone. Non c’è molto da fare a livello di prevenzione, purtroppo, se non il fatto di abituare le persone ad un utilizzo etico e consapevole delle nuove tecnologie, considerando che si tratta di un reato abbastanza grave effettuare un’operazione del genere su una foto senza aver avuto il consenso della persona ritratta. Non è neanche chiaro chi o quale azienda o persona abbia realizzato Clothoff e Nudify, non si sa neanche a chi vadano i compensi per l’uso del servizio – ma sembra sicuro che il sito tenda a cambiare ogni volta e potrebbe essere stato bloccato in alcuni paesi. Si sconsiglia vivamente di farne uso e di visitarlo, sia perchè gli accessi potrebbero essere tracciati e sia perchè si potrebbero contrarre malware sul proprio computer o telefono.

“Analisi del sentimento” (per tradurre in italiano sentiment analysis) è una traduzione un po’ maccheronica, e soprattutto non rende giustizia a ciò che questa affascinante branca dell’intelligenza artificiale effettivamente è. Analisi dell’umore, ad esempio, potrebbe rendere meglio l’idea, ma sarebbe anche meglio specificare il contesto: analisi dell’umore sulla base di un testo scritto.

In breve: L’analisi del sentiment è un procedimento automatizzato che permette di analizzare il testo al fine di determinare il sentimento espresso, che può essere positivo, negativo o neutro. Questa tecnica trova molteplici applicazioni, tra cui il monitoraggio dei social media, la gestione dell’assistenza clienti e l’analisi dei feedback da parte dei clienti.

Origini e fondamenti della disciplina

L’analisi del sentiment ha compiuto enomi passi avanti nel capire e classificare le emozioni espresse dai testi. I testi che sono tipicamente analizzati in questo ambito, infatti, sono per esempio commenti sui social oppure, più comunemente, recensioni dei prodotti online: analizzare l’umore dei testi e classificarlo può essere utile a dare un feedback “umorale” all’azienda, facendogli capire quanto siano soddisfatti (o meno) i suoi clienti. In prima istanza, quindi, la sentiment analysis non fa altro se non apporre un’etichetta “positivo” o “negativo” ad un testo, cosa che è possibile fare in modo molto semplice sfruttando librerie come autolabel. Nella documentazione viene riportato l’esempio di classificazione binaria di una recensione cinematografica, ovviamente nei termini di recensione positiva e negativa. Nella valutazione intervengono aspetti sintattici (come si scrive) e semantici (cosa si vuole tramettere) di vario tipo, tecniche di scomposizione del testo in linguaggio naturale (che già esistevano da tempo), attribuzione di punteggi e valutazione finale su base statistica (rating come media pesata, ad esempio). Va tenuto conto che la sentiment analysis deve essere in grado di gestire sia casi semplici (in cui il sentiment è lampante: “X non mi piace“) che casi meno ovvi (doppie negazioni: “X non mi dispiace“, sarcasmo e ironia: “Adoro uscire durante un temporale!“, ambiguità “Mi piace X, ma non lo consiglierei davvero a nessuno“).

Oltre ad un discorso di polarizzazione buoni/cattivi, bianchi/neri ecc., la classificazione del sentiment potrebbe mettere in ballo una gamma più ampia di stati emotivi, consentendo una valutazione ancora più dettagliata delle opinioni e delle emozioni degli individui. Questo approccio offre un vantaggio significativo nell’interpretazione dei testi e nella comprensione delle dinamiche del sentiment nel contesto della tecnologia per come viene usata nella maggiorparte dei casi pratici. Alla base di questa disciplina sembra esserci uno studio psicologico monumentale risalente a fine anni 60, firmato Gottschalk, Goldine, dal titolo “Misura degli stati psicologici attraverso l’analisi dei contenuti verbali”e reperibile online. Ovviamente l’idea che un sentiment (inteso come umore) sia determinabile in modo univoco solo dal testo (e non pure dal contesto in cui è stato scritto, ad esempio) sarà per molto tempo oggetto di controversie e potenziali controversie, ma la tecnologia sarà comunque in grado di allinearsi alle nuove scoperte riflettendo, come sempre, le varie sfumature scientifiche e/o punti di vista sull’argomento.

Esempi pratici di sentiment analysis in Python (NLTK)

Non mancano soluzioni open source per effettuare questo genere di attività dentro ad un software. Per esempio usando Python 3 e NLTK (Natural Language Toolkit):

In questo esempio, abbiamo sfruttato il SentimentIntensityAnalyzer di NLTK per analizzare il sentiment di un testo. Creiamo un’istanza del sentiment analyzer chiamata sia e passiamo il testo da analizzare. La funzione sia.polarity_scores() restituisce un dizionario di punteggi di sentiment, tra cui il punteggio complessivo chiamato “compound“. Successivamente, interpretiamo il punteggio compound per determinare se il sentiment è positivo, negativo o neutro. Infine, stampiamo il testo, il sentiment e i punteggi di sentiment.

Se scrivo “sono entusiasta del thrash metal“, ad esempio, il sentiment è reputato positivo.

Se invece scrivo di essere molto coinvolto dal genere, viene considerato neutro:

In genere la valutazione è soggettiva ed è uno di quei casi in cui non può che essere così, a ben vedere: il sentiment è sempre relativo al singolo soggetto, e fa parte della relativizzazione delle opinioni che ben conosciamo sul web (e che spesso porta ad effetti collaterali nefasti).

Per eseguire questo codice, ricordo che è necessario avere installato NLTK e scaricare il corpus ‘vader_lexicon‘ eseguendo il comando

nltk.download('vader_lexicon')

prima dell’utilizzo (direttamente nel codice, nella quarta riga).

Conclusioni

Di sicuro la sentiment analysis, per quanto non troppo precisa in certi frangenti, risponde ad un’esigenza molto diffusa nelle aziende, su cui vale la pena riflettere: quella di ragionare per forza sui numeri, di calcolare degli indici di qualche tipo su cui ragionare, su cui dedurre, fare previsioni, stilare progettualità. Ma serve davvero? Siamo dell’idea che la tecnologia non sia altro che uno strumento, anche stavolta, nonostante l’insana tendenza che viviamo ogni giorno ad umanizzarla.

Non sappiamo fino a che punto possa essere significativo fare sentiment analysis ad oltranza e, come dire, solo il tempo saprà dirlo. (immagine di copertina: StarryAi, “un robot che verifica i miei sentimenti”)

Il processo RAG si articola in diverse fasi:

1. Creazione di dati esterni: Vengono raccolti e integrati dati da fonti esterne affidabili e pertinenti al contesto.
2. Recupero di informazioni pertinenti: Quando viene posta una domanda all’IA, questa esegue una ricerca nelle fonti di conoscenza esterne per trovare informazioni rilevanti.
3. Aumento del prompt LLM: Le informazioni recuperate vengono integrate nel contesto della domanda dell’utente, ampliando così l’input fornito al modello linguistico di base.
4. Aggiornamento dei dati esterni: Per garantire la pertinenza e l’attualità delle informazioni, i dati esterni vengono aggiornati periodicamente in base alle nuove informazioni disponibili.

In sintesi, la Retrieval-Augmented Generation rappresenta una tappa significativa nell’avanzamento delle tecnologie linguistiche dell’IA, consentendo alle IA generative di fornire risposte più accurate, aggiornate e affidabili. Questo approccio offre vantaggi significativi in termini di implementazione, fiducia degli utenti e controllo degli sviluppatori, contribuendo così a sbloccare il pieno potenziale dell’intelligenza artificiale nel mondo reale.

Lanciata dal portale MyHeritage un’innovativa (e forse anche un po’ inquietante) tecnologia in grado di produrre brevi filmati partendo da una foto.

Cosa ci può essere a metà  strada tra una foto e un video? In fondo, la foto, per sua natura, cattura un momento statico, mentre il video un momento dinamico. Non esiste fisicamente un “terzo stato” in cui una figura possa essere immortalata. Ma il noto portale di ricerche genealogiche MyHeritage ha cercato di superare questo dualismo, inventando l’app chiamata DeepNostalgia.

Che cos’è DeepNostalgia

Il concetto alla base dell’applicazione è semplicissimo da spiegare: caricate una vostra foto, sia essa di pochi minuti fa o risalente a decenni or sono, e l’intelligenza artificiale che sta alla base del programma, in meno di mezzo minuto, sarà  in grado di dare vita alla foto trasformandola in un breve filmato di alcuni secondi.

 

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Non solo: il portale garantisce che l’app funzioni efficacemente anche sui quadri – ovviamente non su tele tipo Guernica o L’Urlo ma, magari, sulla Gioconda il suo effetto apprezzabile lo potrà  assicurare – e sul suo sito (a questo link https://www.myheritage.it/deep-nostalgia) sono stati pubblicati alcuni interessanti samples esplicativi.

Come funziona DeepNostalgia

Ovviamente, questa non è una tecnologia del tutto nuova. Dalla produzione del film Il Corvo in poi – quando, a causa della prematura morte sul set dell’attore protagonista, Brandon Lee, è stato necessario ricorrere ad un computer che “resuscitasse” il personaggio per poter completare le scene mancanti – la computer grafica ha fatto passi da gigante nella creazione di “avatar” digitali di attori defunti – ad esempio Peter Cushing, morto nel 1994, è stato “resuscitato” per interpretare la parte di Tarkin in Rogue One del 2016, spin-off di Guerre Stellari – o per ringiovanirne altri – sempre nel film Rogue One, compare un avatar che interpreta Carrie Fisher nei panni della giovane principessa Leia (la Fischer morirà  a sessant’anni il 27 dicembre 2016, due settimane dopo la prima del film). Stessa cosa è stata fatta nel film Il Grande Match con Sylvester Stallone e Robert De Niro in cui, nelle scene iniziali, si vedono i due attori ringiovaniti digitalmente di decenni (a riportarli indietro nel tempo all’epoca dei loro film culto Rocky e Toro Scatenato) che danno vita ad un incontro di boxe.

Allo stesso tempo, negli ultimi anni, oltre ad app in grado di deformare, invecchiare, ringiovanire e trasformare in tutti i modi possibili i volti (e tramite queste app, sembra, gli sviluppatori abbiano ceduto i dati sensibili degli utenti a non ben precisati enti russi e cinesi, che ignoriamo cosa ne stiano facendo ora), diversi sono stati i casi di deepfake creati utilizzando dei software particolarmente avanzati per ricreare avatar dalle sembianze di personaggi famosi cui sono state fatte pronunciare frasi e discorsi che non ci si aspetterebbe mai di sentire uscire dalle “vere” bocche di costoro. In alcuni casi, addirittura, a numerose famose e bellissime attrici è capitato, loro malgrado, di ritrovarsi a “recitare” in film pornografici per via dell’immagine del loro viso ricostruito digitalmente su quello di attrici hard in carne e ossa.

Rispetto ai casi succitati, comunque, DeepNostalgia – vuoi anche per la serietà  del portale che lo ha messo online, conosciuto da anni come un affidabile mezzo per ricostruire alberi genealogici – promette di avere un approccio più intimo e privato, non essendo possibile condividere le foto con terze parti (anche se, al riguardo, gli escamotage sembrano essere dietro l’angolo) come pure, per chiara scelta degli sviluppatori, non si potrà  far abbinare alla fotografia una traccia audio, evitando così il verificarsi di abusi come avvenuto in tanti casi di deep fake.

Deepfake, deepfake ovunque

La tecnologia che sta alla base del programma non si discosta molto da quella usata in campo cinematografico e consiste di una intelligenza artificiale in grado di simulare il movimento dei muscoli del viso, dei capelli, delle ombre e di accessori e abiti indossati, impresso in foto. Alcuni dei samples pubblicati da MyHeritage sono sbalorditivi altri, invece, denotano un prodotto ancora migliorabile sotto tanti aspetti ma che comunque produce un risultato sempre abbastanza realistico. Ovviamente, al contrario delle attrezzature di cui necessitano le produzioni Hollywoodiane, per far funzionare DeepNostalgia basta un normale PC o un comune smartphone e, per questo, siamo sicuri che l’app avrà  un immediato successo a cui, presto, seguiranno prodotti emuli nel creare i quali, temiamo, i programmatori porranno meno cura nel rispettare normative relative alla privacy e simili.

Il servizio messo a disposizione da MyHeritage consente di sviluppare un numero illimitato di fotografie per coloro che dispongono di un abbonamento completo al portale, ma sarà  anche possibile “animare” gratuitamente un numero limitato di fotografie per i non abbonati. Le foto gratuite riporteranno una filigrana con il logo del sito che sarà  assente in quelle degli abbonati.

Immagine di copertina: PocketBook