I Large Action Models (LAM) rappresentano una nuova frontiera nell’intelligenza artificiale, progettata per superare i limiti degli attuali modelli di linguaggio di grandi dimensioni (Large Language Models, LLM). Questi ultimi, pur eccellendo nella generazione di risposte testuali complesse e nella comprensione del linguaggio naturale, si rivelano insufficienti quando si tratta di interagire con ambienti dinamici e realizzare azioni concrete. I LAM colmano questa lacuna, portando l’IA oltre la dimensione passiva della comprensione linguistica verso una capacità attiva di esecuzione e decisione.
I LAM non si limitano a espandere le competenze dei Large Language Models – come GPT-4 – ma introducono una dimensione completamente nuova nell’ecosistema dell’IA. Se gli LLM eccellono nella comprensione del linguaggio naturale per la generazione di output, i LAM vanno oltre, traghettando l’IA dal regno della pura elaborazione linguistica a quello dell’esecuzione di azioni complesse, sia in ambienti digitali che fisici. Questo passaggio non è solo tecnico ma anche concettuale: i LAM trasformano l’IA da un’entità passiva, capace di fornire risposte da input linguistici, a un sistema attivo in grado di pianificare e operare in contesti reali, adattandosi a dinamiche ambientali e a richieste contestualizzate.
Questa transizione è particolarmente significativa nel panorama dell’IA contemporanea, poiché segna un ulteriore avvicinamento al concetto di sistemi intelligenti realmente operativi, in grado di integrare comprensione semantica, pianificazione strategica ed esecuzione pratica.
Takeaway
Cosa sono i Large Action Models?
I Large Action Models rappresentano una nuova generazione di modelli di intelligenza artificiale progettati per estendere le capacità dei tradizionali modelli linguistici su larga scala (LLM) e per colmare il divario tra comprensione linguistica e azione concreta. Mentre gli LLM si concentrano principalmente sull’elaborazione del linguaggio naturale, eccellendo nella generazione di testo, nella risposta a domande e nella traduzione semantica, i LAM introducono un elemento trasformativo: la capacità di tradurre interpretazioni linguistiche in azioni tangibili in una varietà di contesti, sia digitali che fisici.
Questi modelli sono costruiti per affrontare un limite fondamentale degli LLM: l’incapacità di eseguire operazioni concrete e interagire dinamicamente con l’ambiente. I LAM, infatti, non si limitano a fornire suggerimenti o spiegazioni, ma sono in grado di generare sequenze di azioni eseguibili in tempo reale, rendendoli strumenti decisivi per applicazioni che richiedono automazione e operatività. Ad esempio, un LAM può svolgere compiti come la gestione di interfacce grafiche utente (GUI), il controllo di dispositivi IoT, l’integrazione di sistemi software, e persino l’interazione con macchine fisiche, come robot industriali.
Per illustrare meglio la differenza, si consideri una richiesta come: “Compila questo modulo utilizzando i dati presenti in un file Excel.”
Un LLM tradizionale risponderebbe probabilmente con una descrizione testuale delle istruzioni necessarie per completare il compito (es. “Apri il file Excel, copia i dati e incollali nel modulo”).
Al contrario, un LAM andrebbe ben oltre: aprirebbe il file Excel, estrarrebbe i dati rilevanti, li elaborerebbe, e completerebbe il modulo richiesto in modo autonomo, senza bisogno di ulteriore intervento umano.
In parole molto semplici: i LAM sono modelli di intelligenza artificiale progettati per tradurre le intenzioni dell’utente in azioni tangibili, sia in ambienti digitali che fisici.
Come funzionano i LAM
Questa evoluzione si basa sulla capacità dei LAM di:
- interpretare input complessi (testuali, visivi, vocali) per comprendere le intenzioni dell’utente;
- pianificare azioni dettagliate per raggiungere un obiettivo;
- eseguire azioni, adattandosi dinamicamente alle condizioni dell’ambiente.
Altro esempio, mentre un LLM come GPT può generare un piano dettagliato su come prenotare un viaggio, un LAM può andare oltre e completare la prenotazione su un sito web, interagendo direttamente con l’interfaccia.
I LAM combinano la comprensione semantica del linguaggio con funzionalità avanzate di pianificazione e azione, grazie a un’integrazione sofisticata con sistemi esterni. Essi operano attraverso agenti intelligenti che raccolgono informazioni contestuali, interpretano il linguaggio naturale e generano sequenze di azioni specifiche. Questo approccio consente loro di interagire con l’ambiente in tempo reale, adattandosi a condizioni mutevoli e garantendo un elevato grado di precisione e autonomia.
Una caratteristica chiave dei LAM è la capacità di scomporre compiti complessi in sotto-task gestibili, traducendo ogni richiesta in una serie di passi concreti e consecutivi. Per fare ciò, utilizzano modelli che incorporano tecniche avanzate di apprendimento supervisionato, rinforzo e integrazione ambientale, permettendo di eseguire azioni con una comprensione profonda delle interdipendenze e delle dinamiche operative.
Le differenze tra LLM e LAM
La distinzione fondamentale tra LLM e LAM risiede nella loro funzionalità principale. Gli LLM si concentrano sulla comprensione del linguaggio naturale e sulla conseguente generazione di output, risultando strumenti straordinari per rispondere a domande, creare contenuti o supportare l’analisi linguistica. Tuttavia, sono limitati dall’impossibilità di interagire direttamente con ambienti esterni.
I LAM, invece, rappresentano un passo avanti verso un’IA più operativa. Basandosi su un framework di integrazione con agenti (AI Agent), i LAM non solo comprendono un compito ma lo realizzano attraverso una sequenza di azioni. Questa differenza è evidente nei seguenti aspetti:
- output: gli LLM generano testo, mentre i LAM producono azioni concrete;
- integrazione ambientale: i LAM operano in ambienti reali, digitali o fisici, interagendo con strumenti, applicazioni e dispositivi;
- adattabilità dinamica: i LAM adattano il loro piano in base al feedback dell’ambiente, una capacità spesso assente negli LLM.
Andando più in dettaglio.
1. Output: dal testo all’azione
Gli LLM, come GPT-4, sono progettati per elaborare input linguistici e generare risposte. Il loro output si limita a forme di comunicazione verbale, scritta, visiva (immagini, video) spesso sotto forma di suggerimenti, spiegazioni o risposte a domande (per il sistema, per esempio, la produzione di una immagine o un video a seguito di un prompt non è altro che una risposta ad una richiesta). Questa caratteristica li rende strumenti eccezionali per applicazioni che richiedono comprensione semantica e generazione di contenuto, come chatbot, traduttori automatici, assistenti virtuali, generatori di immagini…
I LAM, invece, estendono questa capacità aggiungendo una dimensione operativa. Il loro output non si limita al testo, ma include azioni concretamente eseguibili in ambienti digitali e fisici. Questi modelli possono, ad esempio, aprire applicazioni, interagire con interfacce grafiche, compilare moduli, manipolare dati in tempo reale e persino controllare dispositivi fisici come robot o strumenti IoT.
In altre parole, mentre gli LLM rispondono, i LAM agiscono, traducendo il linguaggio naturale in sequenze operative eseguibili.
2. Interazione ambientale: staticità vs dinamismo
Gli LLM operano principalmente in uno spazio virtuale astratto, dove la comprensione del contesto è limitata a ciò che è esplicitamente fornito nell’input testuale. Questi modelli funzionano su dati pre-addestrati e non sono progettati per interagire direttamente con ambienti complessi o dinamici. Ad esempio, un LLM può descrivere come accedere a un’applicazione o completare un compito, ma non può navigare attivamente in un sistema operativo o adattarsi ai cambiamenti in tempo reale.
I LAM, invece, sono costruiti per operare in ambienti complessi e dinamici, dove possono raccogliere informazioni contestuali, reagire a variabili mutevoli e adattare le loro azioni di conseguenza. Questo li rende strumenti straordinari per gestire scenari in cui i parametri o le condizioni possono cambiare durante l’esecuzione di un compito. Ad esempio, in un ambiente industriale, un LAM potrebbe regolare dinamicamente un piano di produzione in base a variazioni nei dati di input o a guasti imprevisti delle macchine. Questa capacità di adattamento ambientale consente ai LAM di operare con maggiore autonomia e resilienza rispetto agli LLM.
3. Capacità di pianificazione e adattamento: risposta vs azione strategica
Un’altra differenza cruciale tra LLM e LAM risiede nella loro capacità di pianificare e adattarsi. Gli LLM sono progettati per generare risposte basate su modelli probabilistici di linguaggio, ma non possiedono una vera e propria comprensione delle interdipendenze tra azioni o della necessità di pianificare strategie a lungo termine. Per esempio, un LLM può fornire una lista di istruzioni per completare un compito, ma non è in grado di organizzare queste istruzioni in una sequenza coerente o di modificare il piano in base a ostacoli imprevisti.
I LAM, invece, eccellono nella pianificazione dinamica, che consente loro di decomporre compiti complessi in sotto compiti gestibili e di adattare continuamente i piani sulla base di feedback in tempo reale. Questa capacità non si limita alla semplice esecuzione di un piano prestabilito; i LAM sono in grado di ricalibrare le azioni in risposta a cambiamenti ambientali, errori o informazioni nuove. Ad esempio, un LAM incaricato di gestire un processo di automazione potrebbe inizialmente pianificare una sequenza di operazioni specifiche, ma se una risorsa richiesta non fosse disponibile, potrebbe riformulare il piano per raggiungere comunque l’obiettivo prefissato utilizzando risorse alternative.
In estrema sintesi:
- LLM: generano risposte basate su modelli probabilistici; la loro interazione con l’ambiente è indiretta e basata su dati pre-addestrati; non pianificano né si adattano in tempo reale.
- LAM: generano azioni concrete che influenzano direttamente l’ambiente; interagiscono dinamicamente con contesti complessi, adattandosi a variabili mutevoli; pianificano strategie operative e rivedono continuamente i piani in base alle necessità.
LAM, AI Agent, Agentic AI… la confusione è servita!
A questo punto, è doveroso fare un po’ di chiarezza tra LAM, AI Agent e Agentic AI.
I Large Action Models occupano un ruolo centrale nell’evoluzione dei sistemi autonomi di intelligenza artificiale, in particolare nella progettazione e nell’implementazione degli AI Agent. Questi ultimi rappresentano sistemi intelligenti in grado di percepire l’ambiente circostante, prendere decisioni basate su input contestuali, pianificare azioni strategiche ed eseguirle in modo autonomo. I LAM, in questo contesto, fungono da componente cruciale, agendo come il motore decisionale e operativo che consente agli agenti di passare dalla comprensione linguistica all’azione concreta. Tutt’altra cosa, invece, è l’Agentic AI.
Proviamo a fare un po’ di chiarezza.
LAM e AI Agent, relazione vincente
Gli AI Agent sono sistemi progettati per gestire compiti complessi attraverso cicli iterativi di percezione, decisione e azione. Operano in ambienti dinamici, spesso incerti, dove devono adattarsi continuamente a nuovi input e modificare i loro comportamenti in base al contesto. In questo processo, i LAM rappresentano il cuore funzionale, traducendo le richieste degli utenti in sequenze operative eseguibili e contestualizzate.
Il ruolo dei LAM negli AI Agent si articola in diversi passaggi fondamentali:
- comprensione dell’input utente: i LAM utilizzano capacità avanzate di elaborazione del linguaggio naturale (ereditate dagli LLM) per interpretare richieste espresse in linguaggio naturale;
- pianificazione delle azioni: a differenza dei tradizionali modelli di linguaggio, i LAM sono in grado di decomporre compiti complessi in sotto-task, pianificando una sequenza coerente di azioni per raggiungere l’obiettivo desiderato;
- esecuzione contestualizzata: i LAM integrano il linguaggio con l’ambiente operativo, traducendo le loro decisioni in azioni concrete, che possono includere interazioni con interfacce grafiche, API software o persino hardware fisico;
- adattamento dinamico: durante l’esecuzione, i LAM analizzano costantemente i cambiamenti nell’ambiente e adattano le loro azioni in base al feedback ricevuto, garantendo un comportamento robusto anche in scenari non previsti.
Un esempio concreto del ruolo dei LAM negli AI Agent potrebbe essere un sistema di automazione domestica intelligente. In risposta a una richiesta dell’utente come “organizza una videoconferenza alle 14:00”, il LAM sarebbe in grado di accedere all’agenda, individuare un orario disponibile, inviare inviti ai partecipanti e configurare la stanza virtuale per la chiamata. Questo livello di integrazione e automazione sarebbe impossibile per un semplice LLM.
Differenza tra LAM e Agentic AI
Nonostante i LAM siano essenziali per il funzionamento degli AI Agent, è fondamentale distinguere il loro ruolo da quello dei sistemi definiti Agentic AI. L’Agentic AI si riferisce a un livello più alto di intelligenza artificiale, caratterizzato da una percezione autonoma e quasi “intenzionale”, simile a quella umana. Questo concetto implica che i sistemi siano dotati di una comprensione intrinseca del proprio stato (attenzione però, non si tratta di una consapevolezza dell’ “essere” come quella umana o di altre specie animali), delle proprie azioni e delle loro implicazioni a lungo termine.
I LAM, pur essendo straordinariamente avanzati, non possiedono le caratteristiche di autonomia intrinseca o intenzionalità che definiscono l’Agentic AI. Il loro comportamento è guidato da:
- dati preimpostati: i LAM agiscono in base a dataset di addestramento e regole operative definite durante il loro sviluppo;
- istruzioni specifiche: le loro azioni sono limitate e vincolate agli obiettivi espliciti definiti dall’utente o dall’ambiente operativo;
- assenza di “consapevolezza”: i LAM non “comprendono” il loro ambiente o le loro azioni, ma piuttosto eseguono compiti basandosi su algoritmi che simulano decisioni logiche. Questa distinzione è cruciale per evitare un fraintendimento delle capacità dei LAM. Sebbene essi rappresentino un passo avanti significativo verso l’automazione intelligente, non sono progettati per essere agenti autonomi “pensanti”, ma strumenti sofisticati per l’esecuzione di compiti complessi all’interno di contesti ben definiti.
LAM e il ponte verso l’Agentic AI
Pur non essendo di per sé Agentic AI, i LAM possono essere considerati una tappa intermedia nella transizione verso sistemi più autonomi. La loro capacità di combinare comprensione linguistica, pianificazione e azione offre le fondamenta per futuri sviluppi nell’Agentic AI. Tuttavia, per raggiungere un livello di autonomia antropomorfa, sarebbe necessario superare alcune limitazioni chiave:
- percezione consapevole: l’Agentic AI richiederebbe sistemi in grado di percepire e comprendere il proprio stato interno e quello dell’ambiente esterno in modo più complesso e indipendente (benché la ricerca scientifica stia progredendo molto rapidamente, la comprensione di questi sistemi è molto lontana dalla consapevolezza umana);
- autonomia decisionale: l’autonomia nell’Agentic AI non può essere completamente guidata da regole predefinite, ma deve emergere dalla capacità del sistema di formulare obiettivi propri e di adattarsi a lungo termine;
- apprendimento continuo: i LAM si basano su modelli pre-addestrati e feedback circoscritti, mentre l’Agentic AI dovrebbe essere in grado di apprendere autonomamente da nuove esperienze senza supervisione umana.
Glimpses of Futures
L’emergere dei Large Action Models (LAM) promette di ridefinire non solo le capacità dell’intelligenza artificiale, ma anche i contesti socioeconomici, tecnologici, politici e ambientali in cui tali tecnologie verranno integrate. Analizzare questi impatti attraverso la matrice STEPS (Social, Technological, Economic, Political, Sustainability) ci consente di comprendere le implicazioni sistemiche e multidimensionali di questa rivoluzione tecnologica.
S – SOCIAL
I LAM hanno il potenziale di influire profondamente sulle dinamiche sociali, in particolare nelle modalità di interazione con la tecnologia e nei cambiamenti nel mercato del lavoro.
- Accessibilità e inclusione: i LAM, grazie alla loro capacità di tradurre il linguaggio naturale in azioni tangibili, possono rendere la tecnologia più accessibile a persone con limitate competenze digitali, facilitando l’interazione con strumenti complessi in ambiti come la sanità, l’istruzione e i servizi pubblici.
- Disoccupazione tecnologica: l’automazione avanzata introdotta dai LAM potrebbe portare a una riduzione della necessità di intervento umano in molte attività, soprattutto quelle ripetitive o standardizzate. Tuttavia, ciò potrebbe comportare un rischio di polarizzazione del mercato del lavoro, con una maggiore richiesta di competenze altamente specializzate e una diminuzione delle opportunità per mansioni di medio livello.
- Nuove forme di interazione umana-tecnologica: la capacità dei LAM di agire autonomamente in risposta a input linguistici umani ridefinirà il modo in cui le persone percepiscono la tecnologia. Questo potrebbe generare nuovi modelli di collaborazione uomo-macchina, ma anche sollevare interrogativi etici sulla trasparenza delle azioni eseguite dai sistemi automatizzati.
T – TECHNOLOGICAL
Dal punto di vista tecnologico, i LAM rappresentano una svolta che spinge i confini dell’IA oltre la comprensione linguistica, verso una vera IA operativa e contestuale.
- Ecosistemi intelligenti: l’integrazione dei LAM con sistemi complessi come Internet of Things (IoT), cloud computing e robotica avanzata aprirà la strada a ecosistemi tecnologici sempre più interconnessi e capaci di operare autonomamente.
- Sfide di scalabilità: lo sviluppo e l’implementazione dei LAM richiedono infrastrutture di calcolo sofisticate e dataset di alta qualità. Ciò potrebbe limitare l’accesso a queste tecnologie a grandi aziende e istituzioni tecnologiche, rallentando la democratizzazione dell’innovazione.
- Cybersecurity: l’aumento delle azioni automatizzate eseguite dai LAM introduce nuovi rischi di sicurezza informatica, poiché i sistemi potrebbero essere vulnerabili a manipolazioni o attacchi che sfruttano la loro autonomia operativa.
E – ECONOMIC
I LAM promettono di trasformare il panorama economico, influenzando produttività, efficienza e modelli di business.
- Aumento della produttività: automatizzando compiti complessi e ripetitivi, i LAM possono migliorare significativamente l’efficienza operativa in settori chiave come la manifattura, la logistica, i servizi finanziari e la sanità.
- Ridistribuzione del valore: aziende capaci di implementare i LAM nei loro processi potrebbero ottenere un vantaggio competitivo significativo, ampliando il divario economico tra chi ha accesso a queste tecnologie e chi non riesce a integrarle.
- Nuovi mercati e settori: la diffusione dei LAM potrebbe stimolare la creazione di nuovi mercati legati all’automazione personalizzata, come assistenti virtuali operativi o sistemi di supporto decisionale per le PMI.
P – POLITICAL
L’adozione su larga scala dei LAM solleva questioni politiche e regolatorie che richiedono attenzione.
- Governance e regolamentazione: i governi dovranno affrontare la sfida di regolamentare l’uso dei LAM, garantendo che le loro azioni siano sicure, trasparenti ed etiche. La definizione di standard globali per l’utilizzo dei LAM sarà cruciale per evitare abusi o utilizzi impropri.
- Geopolitica tecnologica: come già avvenuto con l’IA generativa, i LAM potrebbero diventare un punto centrale nella competizione tecnologica globale, con paesi che investono strategicamente per sviluppare e proteggere le proprie infrastrutture di IA.
- Impatto sui diritti umani: la crescente autonomia dei LAM potrebbe sollevare preoccupazioni sulla privacy, sui diritti digitali e sull’uso improprio della tecnologia per il controllo sociale o la sorveglianza.
S – SUSTAINABILITY
La sostenibilità rappresenta una dimensione cruciale per valutare l’adozione dei LAM, specialmente considerando l’impatto ambientale delle infrastrutture di calcolo necessarie.
- Consumo energetico: i LAM, data la loro complessità, richiedono enormi risorse computazionali, aumentando il consumo energetico e l’impronta ecologica delle infrastrutture tecnologiche. Soluzioni come il calcolo quantistico o l’ottimizzazione degli algoritmi saranno essenziali per mitigare questo impatto.
- Automazione sostenibile: la capacità dei LAM di ottimizzare processi complessi potrebbe essere utilizzata per promuovere la sostenibilità in settori come la gestione delle risorse, la riduzione degli sprechi e la transizione energetica.
- Ciclo di vita delle tecnologie: l’adozione dei LAM pone interrogativi sulla sostenibilità a lungo termine delle tecnologie correlate, inclusa la necessità di infrastrutture hardware più efficienti e materiali meno inquinanti.
L’analisi secondo la matrice STEPS dimostra che i LAM non sono semplicemente un progresso tecnologico, ma un potenziale agente di trasformazione sistemica in numerose dimensioni della società. Tuttavia, per garantire che queste tecnologie possano realizzare il loro pieno potenziale, sarà fondamentale affrontare le sfide associate in modo proattivo, bilanciando innovazione, governance e sostenibilità. I LAM rappresentano una straordinaria opportunità per il futuro, ma la loro adozione richiederà un approccio consapevole e multidisciplinare per navigare le complesse implicazioni sociali, tecnologiche, economiche, politiche e ambientali che portano con sé.