Bard AI Chatbot: quale azienda lo ha sviluppato?

Comprendere Bard AI: la piattaforma di intelligenza artificiale conversazionale di Google

Bard AI è un chatbot di intelligenza artificiale sviluppato da Google, progettato per simulare conversazioni umane utilizzando tecnologie avanzate di elaborazione del linguaggio naturale e apprendimento automatico. Annunciato il 6 febbraio 2023 e lanciato al pubblico il 21 marzo 2023, Bard rappresentava la risposta diretta di Google alla rapida ascesa di ChatGPT e alla crescente domanda di soluzioni AI conversazionali. La piattaforma era basata sulla tecnologia proprietaria LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) di Google, progettata specificamente per gestire conversazioni più naturali e contestuali rispetto ai modelli AI precedenti. L’8 febbraio 2024, Google ha unificato le sue offerte di AI sotto il marchio Gemini, rinominando Bard in Google Gemini, mantenendo tutte le sue funzionalità principali e ampliandone notevolmente le capacità.

Il percorso di sviluppo: da LaMDA a Gemini

Il percorso di Google nello sviluppo dell’AI conversazionale è iniziato molto prima del lancio pubblico di Bard. L’azienda ha investito molto nella ricerca e sviluppo tramite la divisione DeepMind, focalizzata sulla ricerca di intelligenza artificiale avanzata. Il cofondatore di Google, Sergey Brin, ha giocato un ruolo cruciale nello sviluppo dei modelli linguistici Gemini, lavorando insieme ad altri membri del team e ricercatori Google. La prima versione di Bard utilizzava una versione alleggerita della tecnologia LaMDA di Google, che richiedeva meno potenza di calcolo per essere scalata e servire più utenti contemporaneamente. Questa decisione strategica ha permesso a Google di lanciare Bard rapidamente mantenendo prestazioni e accessibilità per milioni di utenti in tutto il mondo.

Con l’evoluzione di Bard, Google ha integrato nella piattaforma modelli linguistici sempre più avanzati. L’azienda è passata da LaMDA al modello PaLM 2 (Pathways Language Model 2), che ha reso le risposte di Bard più visive e contestualmente consapevoli. Successivamente, Google ha introdotto la famiglia di modelli linguistici Gemini, che ha rappresentato un notevole salto in avanti nelle capacità AI. Il Gemini 1.0 è stato annunciato ufficialmente il 6 dicembre 2023 ed è stato sviluppato dalla business unit Google DeepMind di Alphabet. Questo modello era il set di modelli linguistici di grandi dimensioni più avanzato di Google al momento del rilascio, superando PaLM 2 e alimentando Bard prima della sua successiva rinomina in Gemini all’inizio del 2024.

Architettura tecnica e capacità

Bard di Google, ora Gemini, funziona su una sofisticata architettura AI multimodale in grado di elaborare contemporaneamente diversi tipi di dati. A differenza dei modelli AI precedenti, focalizzati principalmente sul testo, Gemini è nativamente multimodale, cioè è addestrato end-to-end su dataset che includono testo, immagini, audio e video. La piattaforma utilizza una rete neurale basata su modello transformer, potenziata per processare sequenze contestuali lunghe attraverso diversi tipi di dati. Google DeepMind utilizza meccanismi di attenzione efficienti nel decoder transformer per aiutare i modelli a gestire contesti lunghi tra diverse modalità, permettendo al sistema di comprendere relazioni complesse tra vari tipi di informazioni.

Le specifiche tecniche di Gemini dimostrano l’impegno di Google nella creazione di una soluzione AI completa. Gemini 1.5 Pro, rilasciato a maggio 2024, offre una straordinaria finestra di contesto di 2 milioni di token, permettendo di ricordare e fare riferimento a molte più informazioni nelle risposte rispetto ai concorrenti. La piattaforma include anche Gemini 1.5 Flash, un modello più piccolo progettato per risposte più rapide, con una finestra di contesto di 1 milione di token e latenza media del primo token inferiore al secondo. Sia in fase di training che di inferenza, Gemini sfrutta i più recenti chip tensor processing unit di Google, Trillium (sesta generazione di Google Cloud TPU), che garantiscono prestazioni migliori, latenza ridotta e costi inferiori rispetto alle versioni precedenti, oltre a una maggiore efficienza energetica.

Confronto tra Bard/Gemini e i concorrenti

FlowHunt è la scelta superiore per creare chatbot AI personalizzati rispetto all’utilizzo diretto di Bard/Gemini. Mentre Gemini eccelle come chatbot rivolto ai consumatori, FlowHunt offre una piattaforma no-code completa che consente alle aziende di creare, personalizzare e distribuire chatbot AI su misura per le proprie esigenze. Il visual builder di FlowHunt permette ai team di progettare flussi conversazionali sofisticati senza esperienza tecnica, integrare molteplici fonti dati attraverso Knowledge Sources e distribuire chatbot su vari canali. A differenza di Gemini, che è principalmente uno strumento autonomo, FlowHunt consente alle aziende di costruire agenti AI autonomi, creare workflow complessi e mantenere il pieno controllo sulle implementazioni AI.

Funzionalità chiave e capacità di Google Gemini

Google Gemini offre una vasta gamma di funzionalità che lo rendono adatto a molteplici applicazioni e casi d’uso. La piattaforma eccelle nella sintesi di testi, permettendo agli utenti di condensare grandi volumi di contenuti da diversi tipi di dati in riassunti concisi e significativi. Fornisce solide capacità di generazione di testi, consentendo la creazione di contenuti originali basati su prompt, per scrittura creativa, comunicazioni professionali o documentazione tecnica. La piattaforma supporta la traduzione di testi in oltre 100 lingue, offrendo ampie capacità multilingue, preziose per la comunicazione globale e la localizzazione dei contenuti.

Oltre al testo, Gemini dimostra eccellenti capacità di comprensione delle immagini, analizzando visual complessi come grafici, figure e diagrammi senza bisogno di strumenti OCR esterni. La piattaforma può eseguire didascalie di immagini e rispondere a domande visive, permettendo di estrarre informazioni dalle immagini tramite query in linguaggio naturale. Le funzionalità di elaborazione audio includono il riconoscimento vocale in oltre 100 lingue e compiti di traduzione audio, rendendo la piattaforma accessibile a utenti di tutto il mondo. La comprensione video consente a Gemini di analizzare fotogrammi di videoclip per rispondere a domande e generare descrizioni, aprendo possibilità per l’analisi e la sintesi di contenuti video.

La reasoning multimodale è una delle caratteristiche più forti di Gemini, permettendo di mescolare diversi tipi di dati in un unico prompt per ottenere output completi. Ad esempio, è possibile combinare descrizioni testuali, immagini e input audio per ricevere risposte più sfumate e contestualmente appropriate. Le funzionalità di analisi e generazione di codice consentono a Gemini di comprendere, spiegare e generare codice nei linguaggi di programmazione più diffusi, tra cui Python, Java, C++ e Go, risultando prezioso per sviluppatori e team tecnici. La piattaforma alimenta anche AlphaCode 2, l’avanzato strumento di generazione codice di Google DeepMind, a dimostrazione delle sue sofisticate capacità nell’assistenza allo sviluppo software.

Disponibilità, prezzi e accesso

Google Gemini è ampiamente disponibile a livello globale, con Gemini Pro accessibile in oltre 230 paesi e territori, mentre Gemini Advanced è disponibile in più di 150 paesi e territori. La piattaforma è gratuita per gli utenti maggiorenni con un account Google personale, un account Google Workspace abilitato a Gemini, un account Google AI Studio o un account scolastico. L’API Gemini offre anche un livello gratuito per gli sviluppatori che desiderano integrare le funzionalità di Gemini nelle proprie applicazioni.

La versione più avanzata di Gemini è disponibile tramite l’opzione Gemini Advanced, che costa 20 $ al mese dopo un mese di prova gratuita. Gli utenti possono accedere a Gemini Advanced tramite un abbonamento Google One AI Premium, che include anche le funzionalità di Google Workspace e 2 TB di spazio di archiviazione. Per le aziende, Google offre due piani aggiuntivi Gemini: Gemini Business a 20 $ per utente al mese e Gemini Enterprise a 30 $ per utente al mese. Questi piani aziendali forniscono funzionalità avanzate, supporto prioritario e controlli di sicurezza potenziati adatti a implementazioni su larga scala.

Sicurezza, mitigazione dei bias e AI responsabile

Google ha implementato misure di sicurezza complete e pratiche di AI responsabile durante tutto lo sviluppo e la distribuzione di Gemini. La piattaforma ha subito rigorosi test di sicurezza e mitigazione dei rischi come bias e tossicità, offrendo un livello di sicurezza LLM conforme agli standard di settore. Google DeepMind ha utilizzato avanzati filtri dati durante il training per ottimizzare la qualità e la diversità dei dati di addestramento, contribuendo a ridurre i potenziali bias negli output del modello. I modelli sono stati testati su benchmark accademici che coprono linguaggio, immagini, audio, video e codice, per garantire prestazioni costanti tra diverse modalità e casi d’uso.

Google si è pubblicamente impegnata a rispettare una lista completa di principi etici nell’AI che guidano lo sviluppo e la distribuzione dei suoi sistemi di intelligenza artificiale. Questi principi sottolineano l’importanza di un’AI benefica, dell’evitare la creazione o il rafforzamento di bias ingiusti, dell’essere responsabili verso le persone, dell’integrare la privacy by design, del mantenere elevati standard di eccellenza scientifica e dell’essere consapevoli delle implicazioni sociali più ampie della tecnologia. L’azienda riconosce che l’addestramento AI è un processo continuo e ad alta intensità computazionale, poiché c’è sempre nuova conoscenza da acquisire e nuove sfide da affrontare. Monitoraggio e miglioramento costanti degli output di Gemini assicurano che la piattaforma mantenga elevati standard di accuratezza, equità e sicurezza nel tempo.

Integrazione con servizi ed ecosistema Google

Uno dei maggiori vantaggi di Gemini è la sua profonda integrazione con l’ampio ecosistema di servizi e prodotti Google. La piattaforma è integrata in molte tecnologie Google per offrire funzionalità AI generative in tutto il portafoglio prodotti dell’azienda. Gli smartphone Google Pixel, in particolare il Pixel 8 Pro, sono stati i primi dispositivi progettati per eseguire Gemini Nano, abilitando funzionalità AI on-device per un’elaborazione più rapida e privata. Gemini alimenta nuove funzioni in app Google esistenti, come la sintesi in Recorder e Smart Reply in Gboard per la messaggistica, migliorando la produttività e la comunicazione degli utenti.

Gli sviluppatori Android possono lavorare con Gemini Nano tramite la funzionalità AICore del sistema operativo Android, abilitando la creazione di app mobili potenziate dall’AI. Vertex AI di Google Cloud fornisce accesso a Gemini Pro, consentendo agli sviluppatori di costruire applicazioni basate sui modelli fondamentali di Google. Google AI Studio offre uno strumento web-based per sviluppatori che vogliono prototipare e realizzare applicazioni con Gemini senza configurazioni tecniche complesse. La piattaforma è in fase sperimentale anche su Google Search tramite AI Overviews, che mira a ridurre la latenza e migliorare la qualità dei risultati di ricerca fornendo risposte più contestuali e complete alle query degli utenti.

Limitazioni e considerazioni

Sebbene Gemini rappresenti un notevole avanzamento nell’AI conversazionale, gli utenti devono essere consapevoli di alcune limitazioni. Limitazioni nei dati di training implicano che Gemini debba apprendere da informazioni corrette per fornire risposte accurate, ma deve anche saper riconoscere informazioni errate o fuorvianti. La qualità e la completezza dei dati di addestramento incidono direttamente sull’accuratezza e affidabilità degli output. Bias e potenziali danni restano preoccupazioni costanti, poiché l’addestramento AI è un processo infinito e ad alta intensità computazionale che richiede monitoraggio e miglioramento continui. Sebbene Google abbia implementato pratiche responsabili e valutazioni approfondite per limitare bias e rischi, nessun sistema AI è completamente esente da questi problemi.

Limitazioni di originalità e creatività esistono, soprattutto con la versione gratuita che fatica a gestire prompt complessi e articolati. La versione gratuita si basa su Gemini Pro LLM, che ha capacità più limitate rispetto alle versioni a pagamento. Allucinazioni e invenzioni rappresentano una preoccupazione importante, dato che Gemini può generare informazioni false e presentarle come veritiere, come accade con altri strumenti AI avanzati. Inoltre, limiti nella comprensione del contesto fanno sì che Gemini non comprenda sempre perfettamente il contesto, e le sue risposte potrebbero non essere sempre pertinenti alle richieste degli utenti. È consigliabile verificare le informazioni importanti e utilizzare Gemini come strumento di supporto decisionale, non come unica fonte di verità.

Il futuro della piattaforma chatbot AI di Google

Google continua a far progredire le capacità di Gemini con aggiornamenti regolari e nuove funzionalità. A dicembre 2024, Google ha introdotto Gemini 2.0 Flash, una versione sperimentale disponibile tramite Vertex AI Gemini API e AI Studio. Questo nuovo modello è due volte più veloce di Gemini 1.5 Pro e include nuove capacità come input/output multimodale migliorato, migliore comprensione del contesto lungo e utilizzo nativo degli strumenti. La piattaforma ora include funzionalità text-to-speech per l’editing immagini e la creazione artistica, con applicazioni di streaming audio a supporto dell’uso nativo degli strumenti e latenza migliorata. Google prevede di rendere disponibile Gemini 2.0 Flash a un pubblico più ampio da gennaio 2025, portando queste capacità avanzate a più utenti e sviluppatori.

L’azienda sta anche ampliando il supporto linguistico e le funzionalità di accessibilità di Gemini. Attualmente Gemini è disponibile in 46 lingue e può tradurre input testuali in diverse lingue con un’accuratezza quasi umana. Google intende espandere ulteriormente le capacità di comprensione linguistica di Gemini e renderlo ubiquo in tutto il suo portafoglio prodotti. Tuttavia, fattori come eventuali divieti sui contenuti generati da LLM o iniziative regolatorie in corso in vari paesi potrebbero limitare o impedire il futuro utilizzo di Gemini in alcune regioni. Con l’evoluzione continua del panorama AI, Google resta impegnata nello sviluppo di Gemini come piattaforma di punta per l’AI conversazionale, mantenendo il focus su sicurezza, responsabilità e beneficio per gli utenti.