Perché i modelli AI potrebbero fallire e quali sono le implicazioni per le imprese che li adottano?

L'intelligenza artificiale (AI) ha rivoluzionato molti settori, dal servizio clienti alla creazione di contenuti. Tuttavia, all'orizzonte si profila un problema che potrebbe compromettere i risultati che oggi otteniamo dall'AI: si tratta del collasso dei modelli di training.  

‍

Questo fenomeno, recentemente descritto in un articolo di Nature, si verifica quando i modelli di AI vengono addestrati su dati che includono contenuti generati da versioni precedenti di se stessi. Questo processo ricorsivo porta i modelli a discostarsi sempre più dalla distribuzione dei dati originali, riducendo la capacità di rappresentare accuratamente il mondo reale. Di conseguenza, l'AI tende a commettere errori che aumentano nel tempo, producendo output meno affidabili. 

‍

Non è solo una questione tecnica per gli esperti di Intelligenza Artificiale. Se non gestito correttamente, questo potrebbe avere implicazioni significative per le aziende, la tecnologia e l'ecosistema digitale. Ma cosa si intende esattamente con "collasso dei modelli di training dell’intelligenza artificiale"?

‍

Che cos’è il collasso dei modelli di training dell’intelligenza artificiale 

La maggior parte dei modelli di AI, come GPT-4, sono addestrati su grandi quantità di dati provenienti da Internet. Questi dati sono inizialmente generati da esseri umani e riflettono la diversità e la complessità del linguaggio, del comportamento e della cultura umana. L'AI apprende schemi da questi dati e li utilizza per generare nuovi contenuti, come scrivere un articolo, creare un'immagine o generare codice. 
‍

Ma cosa succede quando la prossima generazione di modelli di AI viene addestrata non solo su dati generati dall'uomo, ma anche su dati prodotti da modelli di AI precedenti? Il risultato è una sorta di “effetto eco”. L'AI inizia a "imparare" dai propri output e, poiché questi output non sono mai perfetti, la comprensione del mondo da parte del modello inizia a degradarsi. È come fare una copia di una copia di una copia: ogni versione perde un po' del dettaglio originale e il risultato finale è una rappresentazione sfocata e meno accurata del mondo. L'AI inizia a perdere la capacità di generare contenuti che riflettano la vera diversità dell'esperienza umana. Invece, inizia a produrre contenuti più uniformi, meno creativi e, in definitiva, meno utili.
 

Perché non è solo un problema per i ricercatori nel campo dell’AI ma anche per le aziende 

Il collasso del modello di training dell’AI potrebbe sembrare un problema solo per i ricercatori, ma le implicazioni sono notevoli in diversi settori. Se i modelli di AI si addestrano su dati generati da AI, ci sarà un declino della qualità in tutti gli ambiti lavorativi nei quali viene utilizzata l’AI.  
‍

Per le aziende, ciò potrebbe comportare una minore affidabilità degli strumenti basati sull'IA nel tempo, portando a decisioni meno accurate, a una soddisfazione ridotta del cliente e a potenziali errori costosi. Inoltre, potrebbe aggravare i problemi di bias e disuguaglianze nell'intelligenza artificiale. 

 
Quali sono le soluzioni per prevenire questo fenomeno? 

Quindi, cosa si può fare per prevenire il collasso del modello di training delle AI e garantire che l’intelligenza artificiale continui a essere uno strumento potente e affidabile?
 
Innanzitutto, è fondamentale mantenere l'accesso a dati di alta qualità generati dall'uomo. Garantire che i modelli di intelligenza artificiale continuino a imparare da esperienze umane diverse e autentiche è essenziale per preservare la loro accuratezza e pertinenza. Tuttavia, questo deve essere bilanciato con il rispetto dei diritti delle persone i cui dati vengono utilizzati. È necessario stabilire linee guida chiare e standard etici per navigare in questo terreno complesso.

‍

In secondo luogo, la comunità AI ha bisogno di maggiore trasparenza e collaborazione. Condividendo fonti di dati, metodologie di formazione e origini dei contenuti. Ciò richiederà coordinamento e cooperazione tra i settori, ma è un passaggio necessario se vogliamo mantenere l'integrità dei nostri sistemi AI. 

‍

Infine, le aziende e gli sviluppatori di AI dovrebbero prendere in considerazione l'integrazione di "reset" periodici nel processo di training. Reintroducendo regolarmente nuovi dati generati dall'uomo, possiamo aiutare a contrastare la deriva graduale che potrebbe prendere l’AI. 

Questi approcci non elimineranno completamente il rischio, ma possono rallentare il processo e mantenere i modelli di AI funzionanti più a lungo. 

L'intelligenza artificiale ha il potenziale per trasformare il nostro mondo in modi che difficilmente possiamo immaginare, ma non è esente da sfide. Questo fenomeno del collasso del modello di training è un promemoria del fatto che, per quanto potenti siano queste tecnologie, dipendono comunque dalla qualità dei dati su cui vengono addestrate. Mentre continuiamo a integrare l'IA in ogni aspetto della nostra vita, dobbiamo essere vigili sull’utilizzo dei sistemi di AI.  

‍

Ad esempio, nelle formazioni aziendali ai dipendenti è fondamentale non solo imparare a utilizzare gli strumenti dell’intelligenza artificiale, ma anche sviluppare il pensiero critico e sistemico. In questo modo possiamo comprendere come integrare l’AI nel nostro lavoro mettendola anche in discussione, per supportare efficacemente le nostre competenze umane. 

In Digital Attitude, nei nostri progetti di adoption sull'intelligenza artificiale e Copilot per Microsoft 365, adottiamo un approccio che va oltre il semplice utilizzo dello strumento, implementando un piano di azione basato sul pensiero critico per promuovere un uso consapevole, educato e sostenibile dell'AI.  

 
Contattaci per ulteriori informazioni su come implementare questo tipo di adoption nella tua azienda. 

[Fonte articolo]

‍