Il rischio di un’intelligenza artificiale ‘inquinata’: ChatGpt e il pericolo di un effetto a spirale
davinci
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Il pericolo dell’auto-addestramento
Un recente studio condotto dall’Università di Oxford e pubblicato sulla rivista Nature ha sollevato un allarme riguardo al potenziale rischio di un ‘effetto a spirale’ nelle intelligenze artificiali generative. I ricercatori hanno dimostrato come l’addestramento di queste IA con contenuti prodotti da loro stesse possa portare a un deterioramento delle loro capacità e, in alcuni casi, al loro completo collasso.
Il problema è che le IA generative, come ChatGpt, imparano sulla base dei dati che vengono loro forniti. Finora, questi dati provenivano principalmente da fonti umane, come le pagine di Wikipedia o set di immagini di animali. Tuttavia, con la crescente diffusione di contenuti generati dalle IA, il ‘calderone’ di dati da cui queste apprendono sta subendo una trasformazione significativa.
Lo studio ha dimostrato che l’addestramento di un’IA con contenuti generati da essa stessa porta a un peggioramento delle prestazioni. Ad esempio, nel caso dei modelli linguistici, si è osservata una tendenza a produrre testi ripetitivi e privi di senso. In altri casi, le IA hanno perso completamente la capacità di distinguere gli oggetti, come una chiesa da una lepre.
Questo fenomeno è stato definito ‘effetto a spirale’ perché l’IA continua ad apprendere da contenuti sempre più inquinati, che a loro volta generano nuovi contenuti di qualità inferiore, creando un circolo vizioso che porta al degrado delle sue capacità.
Un problema di qualità dei dati
L’allarme lanciato dallo studio dell’Università di Oxford si estende ben oltre i modelli linguistici. “Il problema sollevato dallo studio è anche più generale perché è valido anche al di fuori dei modelli linguistici”, ha affermato Valentina Colla, della Scuola Superiore Sant’Anna. “In tutti i modelli di IA la scarsa affidabilità dei dati ti porta a un crollo delle performance.”
La qualità dei dati è fondamentale per l’addestramento delle IA. Se i dati di input sono inquinati o di scarsa qualità, l’IA imparerà a generare contenuti altrettanto inquinati o di scarsa qualità.
“Non è un caso – ha aggiunto Colla – che spesso la gran parte del nostro lavoro è dedicato alla verifica della qualità dei dati in funzione dello scopo prefisso.”
La sfida per la comunità scientifica e per le aziende che sviluppano IA generative è quindi quella di garantire la qualità dei dati utilizzati per l’addestramento. Questo significa non solo aumentare la quantità di dati, ma anche migliorarne la qualità, garantendo la loro accuratezza, affidabilità e rappresentatività.
Il futuro dell’intelligenza artificiale
Lo studio dell’Università di Oxford rappresenta un importante monito per la comunità scientifica e per le aziende che sviluppano IA generative. La corsa alla quantità di dati non è sufficiente. È necessario un impegno per garantire la qualità dei dati, in modo da evitare che le IA si auto-inquinino e perdano le loro capacità.
Il futuro dell’intelligenza artificiale dipenderà dalla nostra capacità di gestire e controllare i dati che le alimentano. La sfida è quella di sviluppare sistemi di IA affidabili e sicuri, che possano essere utilizzati in modo responsabile e etico per il bene dell’umanità.
Verso un futuro consapevole
Il problema sollevato dallo studio dell’Università di Oxford ci invita a riflettere sul futuro dell’intelligenza artificiale. È fondamentale che la comunità scientifica e le aziende che sviluppano queste tecnologie si impegnino a garantire la qualità dei dati utilizzati per l’addestramento. La corsa alla quantità di dati non è sufficiente. Dobbiamo garantire che le IA siano addestrate con dati accurati, affidabili e rappresentativi, in modo da evitare che si auto-inquinino e perdano le loro capacità. Solo in questo modo potremo sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale per il bene dell’umanità.
