Rivoluzione Midjourney: in che modo sta trasformando l’intelligenza artificiale?

Il 12 luglio ha compiuto due anni Midjourney, l’algoritmo di intelligenza artificiale text-to-image fondato da David Holz capace di generare immagini da descrizioni testuali. Uno strumento che sta trasformando il campo dell’industria delle immagini grazie al realismo e all’attenzione al dettaglio resi possibili nella creazione di contenuti visivi, con effetti spesso sorprendenti.

Dal risparmio di tempo e risorse garantito dall’IA generativa al dibattito sul futuro dell’informazione, dell’arte e della fotografia, nonché delle professioni ad esse legate, in soli due anni dalla sua introduzione Midjourney ci ha posto davanti alla necessità di interrogarci sulle sfide e possibilità che ci attendono in un futuro sempre più caratterizzato dall’uso di questa tecnologia.

Ma ciò che rende davvero popolare Midjourney è che per usarlo non serve conoscere i rudimenti della grafica digitale o di Photoshop: basta inserire i giusti comandi testuali nel suo prompt per ottenere in pochi istanti l’immagine che risponde ai nostri desideri.

Tutto ciò solleva interrogativi sul futuro dei professionisti del settore, i quali saranno costretti a reinventarsi di fronte a una nuova rivoluzione industriale. Mentre si esplorano le molteplici strade disponibili, rimane imprescindibile il ruolo del fattore umano nell’aggiungere valore attraverso l’interpretazione artistica e la capacità di integrare le nuove tecnologie. Un processo che non solo riafferma l’importanza dell’ingegno umano, ma che apre anche nuove frontiere, per espandere i limiti dell’arte e della comunicazione visiva nel mondo contemporaneo.

L’utilizzo di Midjourney impone poi una seria riflessione sull’impatto che l’intelligenza artificiale sta avendo sulla nostra società, sulle opportunità che offre ma anche sui limiti, per scongiurare temibili derive.

La possibilità di creare, attraverso l’IA, delle immagini che sembrano vere e proprie fotografie genera infatti difficoltà quasi insormontabili rispetto alla credibilità dell'informazione e introduce la necessità di dotare le persone di sistemi di difesa che consentano di poter distinguere tra ciò che è vera e propria informazione visiva e ciò che, invece, le somiglia ma è creato con tecniche e metodologie che nulla hanno a che fare con la classica rappresentazione “testimoniale” di un fatto.

Nonostante le misure preventive adottate da diversi algoritmi di IA per evitare la diffusione di false notizie e deepfake, rimane quindi fondamentale mantenere un occhio critico e consapevole. La capacità di discernere tra realtà e manipolazione è diventata cruciale nell’era digitale, in cui la disinformazione può diffondersi rapidamente e influenzare le percezioni di ampi strati della popolazione.

A fare una seria riflessione sul tema è stato Roberto Koch, editore, fotografo e organizzatore di eventi culturali intorno alla fotografia, che nell’articolo “Chi ha paura dell’intelligenza artificiale?” scritto per il Bollettino Generali analizza le implicazioni attuali e future dell’IA nel mondo della fotografia.

“Il problema che dobbiamo porci – scrive Koch – è come dotare il lettore di una modalità corretta per esaminare i vari prodotti informativi e individuare criticamente gli elementi incerti e dubbiosi. Certo, nell’analisi di ogni immagine, bisognerebbe partire da un punto iniziale: le fotografie, quasi per definizione, mentono sempre in quanto mostrano una rappresentazione, non la verità. Dunque, un po’ di sana diffidenza in ogni caso non fa male. Un altro elemento importante è considerare la credibilità e l’autorevolezza dell’autore delle immagini che stiamo prendendo in considerazione”.

Un’informazione credibile, sostiene Koch, è più facile che ci arrivi da un autore già per altri motivi considerato credibile, piuttosto che da soggetti meno conosciuti e meno attendibili. Resta dunque necessario esaminare attentamente le fonti, per sviluppare una visione più completa e critica delle informazioni visive che incontriamo. “Ma la questione che ci può aiutare in modo dirimente è intenderci sull’uso del termine ‘intelligenza’ e verificare come viene utilizzata anche nell’elaborazione e nella produzione delle immagini”, aggiunge Koch.

"L’intelligenza è una funzione specificamente umana composta di vari aspetti, uno dei quali – precluso all’IA – è quel sano sentimento di flessibilità ed elasticità evidente a un esame obiettivo di ogni comportamento intelligente o molto intelligente. Il riconoscimento in questo senso è quasi esclusivo di uomini e donne in carne e ossa, il risultato delle cui azioni è guidato dalla loro mente e non da astratti algoritmi. Solo attraverso l'esperienza, infatti, un autonomo giudizio ci può aiutare a indirizzare e dirigere le ricerche”.

L’intelligenza umana e quella artificiale sono insomma due linguaggi differenti, ciascuna con le proprie peculiarità e limiti. Oggi le vediamo impegnate in un dialogo che ci impone di utilizzare gli strumenti a nostra disposizione con saggezza, in modo che la comprensione di entrambi i linguaggi diventi una consapevolezza in grado di guidarci in un futuro sempre più caratterizzato dall’impatto delle nuove tecnologie. Perché, come conclude Koch, bisogna “fare in modo che quel che ci arriverà dal futuro possa essere gestito con intelligenza, magari la nostra piuttosto che quella artificiale”.

Se Midjourney e altri algoritmi simili, con la generazione automatica di immagini tramite IA, stanno rivoluzionando l’industria creativa, un altro sviluppo recente reso possibile da questa tecnologia è l'Image Recognition. Uno strumento che ha un impatto diretto anche sul settore assicurativo, migliorandone l'efficienza, riducendo i costi e trasformando la relazione con i clienti.

L’Image Recognition è un'applicazione compresa nelle tecnologie di Computer Vision, volta a identificare un oggetto o una caratteristica in un’immagine o in un video. È utilizzata per diverse attività come il rilevamento dei difetti, la diagnostica per immagini e la sorveglianza di sicurezza e può velocizzare l’elaborazione di immagini o aumentarne la precisione rispetto all’ispezione manuale.

L’Image Recognition sta trasformando profondamente anche il settore assicurativo, offrendo soluzioni avanzate che migliorano l’efficienza, riducono i costi e aumentano la soddisfazione del cliente. Grazie all’applicazione di tecnologie di questo tipo, le compagnie assicurative possono analizzare dati visivi in modo rapido e preciso, ottimizzando numerosi processi chiave in diversi ambiti.

In caso di catastrofi naturali, l’utilizzo di droni e immagini satellitari consente di valutare rapidamente i danni. Queste tecnologie permettono di identificare le aree colpite e stimare l’entità dei danni, accelerando significativamente i tempi di risposta e liquidazione dei sinistri.

Anche durante e in seguito a eventi climatici estremi, il riconoscimento delle immagini consente un monitoraggio in tempo reale delle aree colpite. Questo permette di fornire stime immediate dei danni e facilitare la distribuzione delle risorse necessarie. Le compagnie assicurative possono così gestire meglio i sinistri e prevenire frodi legate ai danni dichiarati, garantendo una risposta tempestiva ed efficiente alle emergenze.

Allo stesso modo, le immagini dei veicoli danneggiati anche in seguito a incidenti automobilistici possono essere analizzate per determinare con precisione l’ammontare dei risarcimenti dovuti e identificare eventuali tentativi di frode. Questo non solo migliora l’efficienza dell’intero processo di gestione dei sinistri, ma garantisce anche che i risarcimenti siano equi e accurati.

Le immagini satellitari e l’intelligenza artificiale possono essere impiegate per valutare anche le caratteristiche delle proprietà immobiliari. Questo approccio migliora la gestione dei rischi e il processo di sottoscrizione, offrendo una valutazione più precisa del valore delle proprietà.

Nel settore agricolo, le stesse tecnologie forniscono dati dettagliati su colture, condizioni climatiche e cambiamenti del paesaggio, legati anche a fenomeni meteorologici. Questi dati sono fondamentali per ottimizzare i prezzi delle polizze e le valutazioni del rischio, assicurando che gli agricoltori ricevano una copertura adeguata alle loro esigenze.

AI, machine learning e computer vision hanno portato notevoli progressi tecnologici anche in campo medico e scientifico, supportando la ricerca e favorendo analisi e diagnosi avanzate e precise. L’image recognition permette infatti di ridurre il tempo necessario per le diagnosi garantendo accuratezza e precisione, soprattutto in campo oncologico.

In questo contesto rientrano anche l’uso di app sanitarie e dispositivi indossabili. Il settore HealthTech, che si riferisce all’uso della tecnologia per migliorare l’erogazione, il pagamento e il ricorso a servizi sanitari, sta infatti avendo un impatto significativo anche in campo assicurativo: grazie ai dati provenienti dalle applicazioni HealthTech è possibile ottenere informazioni più approfondite sulla salute dei pazienti, favorendo la prevenzione grazie a valutazioni del rischio più accurate e rendendo possibili soluzioni assicurative personalizzate, migliorando di conseguenza il benessere, riducendo i costi e ottimizzando l’esperienza dei clienti.

L'Image Recognition migliora significativamente l'esperienza del cliente, permettendo processi di sottoscrizione e liquidazione dei sinistri più rapidi ed efficienti. I clienti possono inviare immagini di documenti o danni direttamente all'assicuratore, ottenendo risposte e approvazioni in tempi molto ridotti. Questo approccio innovativo non solo ottimizza i processi interni delle compagnie assicurative, ma offre anche nuove opportunità per migliorare la gestione del rischio e la soddisfazione del cliente.

L'integrazione delle tecnologie di Image Recognition nel settore assicurativo rappresenta dunque un progresso significativo, in grado di migliorare la precisione delle valutazioni, ridurre i tempi di risposta e offrire ai clienti l’assistenza di cui hanno bisogno. Un impegno che Generali porta avanti in linea con l’ambizione a essere un Partner di Vita per i propri clienti, ascoltandoli, comprendendo i loro bisogni e predisponendo i prodotti e i servizi più adeguati alle loro esigenze.