Gli agenti generativi rappresentano un’innovazione significativa nel campo dell’intelligenza artificiale, consentendo la creazione di modelli in grado di simulare il comportamento umano in modo interattivo e realistico.
Questi agenti sfruttano le capacità dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per generare risposte coerenti e contestualizzate, aprendo la strada a una vasta gamma di applicazioni nel campo del software.
In questo articolo, esploreremo il concetto di agenti generativi, il loro funzionamento e le potenziali applicazioni nel contesto degli applicativi software che l’AI.Lab di Ex Machina sta sperimentando. Esamineremo anche le sfide etiche e sociali associate a questa tecnologia e le prospettive future per il suo sviluppo.
Cos’è un agente generativo?
Un agente generativo è un programma che usa modelli di linguaggio di grandi dimensioni progettati per simulare il comportamento umano in modo interattivo. A differenza dei tradizionali chatbot o assistenti virtuali, che si basano su risposte predefinite o su regole rigide, gli agenti generativi sono in grado di generare risposte dinamiche e contestualizzate, adattandosi al flusso della conversazione.
Alla base degli agenti generativi ci sono LLM come Chat GTP, Mistral o Claude. Questi modelli sono addestrati su enormi quantità di dati testuali, imparando a catturare le regolarità statistiche del linguaggio umano e a generare testo coerente e fluido.
Tuttavia, per simulare un comportamento umano interattivo, gli agenti generativi devono andare oltre la semplice generazione di testo. Devono essere in grado di mantenere uno stato di conversazione, comprendere il contesto e generare risposte appropriate. Per raggiungere questo obiettivo, vengono utilizzate diverse tecniche, come l’uso di memorie esterne per mantenere lo stato della conversazione, modelli di ragionamento per comprendere il contesto e tecniche di controllo per garantire risposte coerenti e appropriate.
Studiando il paper “Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior”, nel quale 25 agenti generativi simulano due giorni di vita di una piccola comunità, conferma che i modelli di linguaggio di grandi dimensioni vanno istruiti con le informazioni giuste, altrimenti non possono fare le loro “magie”. Quindi c’è bisogno di una strategia per pesare la bontà delle informazioni, soprattutto quando sono tante. È necessario un controllo fine su come salvare queste informazioni, su come cercarle e su come fornirle al LLM.
Nelle simulazioni descritte nel paper vengono utilizzati diversi criteri: “quanto fresca è l’informazione”, quanto è importante per l’agente (poco se è un evento di routine, molto se eccezionale e vicino ai suoi interessi). Ogni informazione viene descritta da una frase di senso compiuto, così da poter usare la ricerca vettoriale per trovare le informazioni vicine.
Viene introdotto un costante processo di “ragionamento e sintesi”, dove l’agente elabora le informazioni a disposizione e genera nuove informazioni che poi riutilizzerà. Viene descritto come ogni agente rielabora in modo ricorsivo il proprio calendario, partendo dalle attività macroscopiche per poi dettagliare ogni 5-15 minuti della giornata. Ogni agente è libero di modificare il proprio calendario a seconda di cosa succede, quindi di chi incontra e di cosa l’engine di gioco gli manda come evento (un altro avatar dice qualcosa nelle sue vicinanze, o “vede” un evento, o il bagno che vuole usare è occupato, etc etc).
Applicazioni pratiche: l’esempio di AI.Lab di Ex Machina
L’AI.Lab di Ex Machina sta esplorando l’applicazione pratica del concetto di agenti generativi in diversi ambiti. Il già citato paper “Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior” descrive un esperimento affascinante che si propone di riprodurre una piccola comunità di 25 avatar. Ogni avatar è in realtà un agente basato su un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) dotato di una propria memoria (RAG – Retrieval-Augmented Generation). Questi agenti vengono inizializzati con informazioni di base come il nome, le relazioni con gli altri avatar, i loro interessi e le routine quotidiane.
La comunità “vive” all’interno di un villaggio virtuale, completo di luoghi, edifici, stanze e oggetti. Per rappresentare la vita della comunità e gestire gli spostamenti e gli eventi, viene utilizzato un engine di un gioco 2D. Una volta inizializzati gli agenti e l’ambiente, viene fatto partire il tempo della simulazione, e per una durata di 2 giorni virtuali questi agenti LLM generano autonomamente spostamenti, dialoghi e azioni.
Nelle informazioni di partenza, un agente viene inizializzato con il desiderio di organizzare un party per la festa di S. Valentino, mentre un altro ha l’obiettivo di candidarsi come sindaco del villaggio. Durante la simulazione, queste informazioni vengono propagate dagli agenti in modo autonomo, portando a risultati interessanti. Nel giro di due giorni, il party viene effettivamente organizzato nel bar del villaggio, con 4-5 agenti che si presentano alla festa. Allo stesso tempo, la notizia della candidatura del sindaco si diffonde attraverso le chiacchierate tra gli avatar, e diversi agenti, al termine della simulazione, dimostrano di aver acquisito quell’informazione e di aver sviluppato opinioni diverse al riguardo.
Riassumendo all’estremo, questo paper, a livello tecnico, è interessante perché mostra come utilizzare gli embeddings e la ricerca vettoriale in modo più avanzato e “per davvero”. Non si tratta solo di un semplice processo di “documento -> embedding -> RAG -> ricerca -> LLM”, ma include anche l’aggiornamento delle informazioni, criteri di ricerca, pesi e rielaborazione.
Il Vector DB non va quindi visto come un semplice database su cui fare query per permettere all’LLM di rispondere meglio all’utente. Può essere utilizzato in modo molto più ampio, anche per trovare la funzione giusta da chiamare. Descrivendo e storicizzando le funzioni nel Vector DB, l’LLM può avere a disposizione le funzioni pertinenti al contesto e decidere se e quali chiamare.
Sfide etiche e sociali
Nonostante i numerosi vantaggi e le potenziali applicazioni degli agenti generativi, è importante considerare anche le sfide etiche e sociali associate a questa tecnologia.
Una delle principali preoccupazioni riguarda la trasparenza e la responsabilità. Poiché gli agenti generativi sono in grado di simulare il comportamento umano in modo così realistico, potrebbe essere difficile per gli utenti distinguere tra un agente e un essere umano reale. Ciò solleva questioni sulla necessità di una chiara divulgazione quando si interagisce con un agente generativo e sulla responsabilità delle azioni o dei consigli forniti da questi agenti.
Inoltre, gli agenti generativi potrebbero essere utilizzati in modo improprio o ingannevole, ad esempio per diffondere disinformazione o manipolare l’opinione pubblica. È fondamentale sviluppare meccanismi di controllo e linee guida etiche per prevenire l’uso improprio di questa tecnologia.
Un’altra sfida riguarda la privacy e la sicurezza dei dati. Gli agenti generativi si basano su grandi quantità di dati per apprendere e generare risposte. È essenziale garantire che questi dati siano raccolti, archiviati e utilizzati in modo responsabile e conforme alle normative sulla privacy.
Infine, l’impatto sociale degli agenti generativi deve essere attentamente considerato. Mentre questi agenti possono migliorare l’efficienza e l’accessibilità dei servizi, potrebbero anche portare a una riduzione dei posti di lavoro in alcuni settori. Sarà importante affrontare queste sfide e sviluppare strategie per mitigare gli effetti negativi.
Prospettive future
Gli agenti generativi rappresentano un campo di ricerca e sviluppo in rapida evoluzione. Con il progresso dei modelli di linguaggio e delle tecniche di intelligenza artificiale, possiamo aspettarci agenti sempre più sofisticati e realistici in futuro.
Una delle aree di ricerca più promettenti riguarda l’integrazione di capacità di ragionamento e di conoscenza del mondo reale negli agenti generativi. Ciò consentirebbe agli agenti di comprendere e generare risposte basate non solo sul contesto linguistico, ma anche sulla conoscenza del mondo e sul ragionamento logico.
Inoltre, l’integrazione di modalità multimediali, come immagini e video, negli agenti generativi possono aprire nuove possibilità per l’interazione uomo-macchina. Gli agenti possono non solo generare risposte testuali, ma anche contenuti visivi e audio per arricchire l’esperienza dell’utente. Ci sono già le prime applicazioni che sfruttano queste capacità e queste diventeranno sempre più sofisticate e diffuse.
Infine, l’applicazione degli agenti generativi in settori specifici, come l’assistenza sanitaria, l’istruzione e i servizi finanziari, potrebbe portare a innovazioni significative e migliorare l’accessibilità e la qualità dei servizi offerti.
In conclusione, questo paper apre interessanti prospettive sull’uso avanzato degli embeddings e della ricerca vettoriale per creare agenti generativi sempre più “intelligenti” e capaci di interagire in modo naturale e contestualizzato, sfruttando al meglio le informazioni a disposizione e ragionando su di esse per sintetizzarne di nuove.
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