In questa sezione si trovano le Frequently Asked Questions rilevanti per l'Osservatorio su Digital Humanities e Artificial Intelligence. Proponi una domanda, vota una domanda (la domanda è utile), proponi una risposta in questo documento condiviso.

Di che cosa si occupa questo Osservatorio DH-AI?

Le persone che collaborano all'Osservatorio italiano DH-AI (ricercatrici/tori, professioniste/i, insegnanti, studenti/esse) si occupano dei temi che sono nati dall'intersezione tra le discipline umanistiche e le tecnologie software di Intelligenza Artificiale, tra i quali, ad esempio, gli impatti dei sistemi software di intelligenza artificiale generativa (GenAI) per la cultura umanistica. Il punto di partenza dell'Osservatorio è la condivisione di conoscenze sicure, affidabili, multisciplinari e plurali su questi temi. Nella pagina Progetto trovi una descrizione più ampia dell'Osservatorio italiano DH-AI.

Che cosa si intende con il termine "Intelligenza Artificiale"?

"Intelligenza Artificiale" è un termine ambiguo utilizzato per indicare cose diverse, tra le quali ad esempio:

  • un campo di ricerca scientifica e tecnologica su hardware e software che si può far partire dal convegno del 1956 al Dartmouth College al quale presero parte John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon e Nathaniel Rochester e altri, dove John McCarthy introdusse l'espressione "artificial intelligence". Per una storia sintetica di questo campo di ricerca rimandiamo ad es. alla relativa voce in Wikipedia.
  • un tema legislativo e normativo attuale, come nell'EU Artificial Intelligence Act;
  • gli attuali sistemi software commerciali per la generazione di testi, immagini, video (come ChatGPT di OpenAI, Gemini di Google, Stable Diffusion di Stability AI, ecc);
  • alcuni tipi di robot con funzionalità complesse, ad es. i droni autonomi usati in guerra, i robot che si muovono autonomamente in ambienti terrestri difficili, robot che dialogano parzialmente con persone, robot che giocano in squadra, ecc;
  • i programmi software di "apprendimento automatico" da grandi quantità di dati (testi, immagini, ecc). Questi programmi software creano modelli numerici statistici che descrivono relazioni e pattern presenti nei dati. Secondo la definizione del 1997 di Tom M. Mitchell, "si dice che un programma apprende dall'esperienza E con riferimento a alcune classi di compiti T e con misurazione della performance P, se le sue performance nel compito T, come misurato da P, migliorano con l'esperienza E." (Tom M. Mitchell, "Machine Learning", 1997).
  • un argomento complesso di analisi sociale come nel libro Né intelligente né artificiale" (Atlas of AI. Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence) di Kate Crawford (2021) in cui vengono descritte le infrastrutture produttive fisiche, economiche, politiche necessarie a "far funzionare" gli attuali sistemi hardware e software basati su LLM.

Nel contesto dell'Osservatorio DH-AI usiamo il meno possibile il termine "Intelligenza Artificiale" in senso ampio e cerchiamo di utilizzare termini più specifici, quando è possibile, tra i quali "Intelligenza Artificiale generativa" (GenAI), "Large Language Model" (LLM), reti neurali, machine learning, sistemi esperti, sistemi basati su LLM, ecc.

Come faccio a condividere un nuovo contenuto nella Bibiografia DH-AI in Zotero?

Per aggiungere un nuovo contenuto nella Bibiografia DH-AI in Zotero puoi utilizzare la "bacchetta magica" in alto a sinistra (Add by Identifier) e scrivere il DOI, l'ISBN, l'ID arXiv del contenuto che vuoi condividere.

Immagine dell'inserimento di un nuovo contenuto in Zotero

Quali sono i principali sistemi commerciali di Intelligenza Artificiale generativa per la generazione di testi?

Elenchiamo qui alcuni sistemi commerciali basati su IA generativa ("chatbot") attivi ad ottobre 2025, senza pretese di esaustività:

Come funzionano realmente i sistemi sofware di intelligenza artificiale generativa? Che cosa consentono di fare e che cosa non fanno o fanno male?

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