I rischi unici dei grandi modelli linguistici

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale generativa ha compiuto notevoli progressi, dando vita a modelli linguistici sempre più grandi e sofisticati. Tra questi, uno dei più rinomati è ChatGPT, un programma capace di generare testi autonomamente, senza necessità di programmazione specifica. Leggi il nostro blog su la rivoluzione del GPT. Tuttavia, è fondamentale mantenere un focus attento sui rischi unici che questa tecnologia comporta.

I grandi modelli linguistici sono particolarmente efficaci nell’assistere le persone che incontrano difficoltà nella scrittura in inglese, permettendo loro di produrre testi di alta qualità a costi contenuti, riuscendo anche a suonare come madrelingua. Tuttavia, proprio per la loro abilità nel generare la parola successiva in modo sintatticamente corretto, c’è il rischio di creare una falsa impressione di comprensione e significato autentici. Questo può portare a risultati che includono narrazioni palesemente false, generate a causa di previsioni calcolate piuttosto che da una reale comprensione del contesto.

In questo articolo, esploreremo i rischi unici associati all’uso di grandi modelli linguistici e discuteremo le strategie per mitigarli.

Aree di rischio

Quando si utilizza un grande modello linguistico, è importante considerare quattro aree principali di rischio:

1. Allucinazioni

Il termine “hallucination” si riferisce ai risultati generati dal modello che risultano completamente falsi o errati. Questi errori possono verificarsi perché i modelli predicono la parola successiva in modo sintatticamente corretto, ma non riescono a comprendere realmente ciò che l’interlocutore sta chiedendo. Di conseguenza, l’output potrebbe sembrare ottimo, ma potrebbe essere completamente sbagliato. Questo accade spesso a causa di dati di addestramento conflittuali o di errori statistici. Le allucinazioni possono essere estremamente pericolose, specialmente quando i modelli forniscono citazioni per informazioni false, dando l’impressione di avere prove quando in realtà non ce ne sono.

Per mitigare questo rischio, è fondamentale migliorare l’esplicabilità. Si può fornire una spiegazione in linea e combinare il modello con un sistema che offre dati reali e provenienza, utilizzando un grafo di conoscenza. In questo modo, il modello può presentare variazioni delle risposte fornite dal grafo.

2. Pregiudizi

Il secondo rischio riguarda i pregiudizi. Questo aspetto ci porta alla necessità di adottare una cultura e audit efficaci. La cultura è ciò che le persone fanno quando nessuno sta guardando. È importante affrontare questa questione con umiltà, poiché ci sono ancora molte cose da imparare. Un team veramente diversificato e multidisciplinare è essenziale per lavorare sull’AI, poiché essa riflette i nostri pregiudizi. È fondamentale valutare i risultati degli audit sui modelli di intelligenza artificiale e apportare modifiche alla cultura organizzativa in base ai risultati ottenuti. Gli audit dovrebbero essere effettuati sia prima che dopo il rilascio del modello.

3. Consenso

Un altro aspetto cruciale da considerare è il consenso. È fondamentale chiedersi se i dati raccolti siano rappresentativi e se siano stati ottenuti con il consenso delle persone coinvolte. È anche importante verificare se ci siano problematiche legate al copyright. Questi dettagli dovrebbero essere inclusi in un foglio informativo chiaro e facilmente accessibile. Spesso, non siamo a conoscenza delle origini dei dati utilizzati per addestrare i modelli. Per mitigare i rischi legati al consenso, è necessario unire gli sforzi di audit e responsabilità, istituendo processi di governance dell’intelligenza artificiale che garantiscano la conformità alle leggi e incorporino feedback dalle persone coinvolte.

4. Sicurezza

Infine, c’è il rischio della sicurezza. I grandi modelli linguistici possono essere utilizzati per attività maliziose, come diffondere informazioni private, facilitare phishing, spam o truffe. Ci sono stati casi in cui gli hacker hanno manipolato i modelli di intelligenza artificiale per promuovere comportamenti dannosi o illegali. Un’altra minaccia è l’iniezione indiretta di prompt, in cui un terzo altera un sito web aggiungendo dati nascosti per modificare il comportamento dell’AI. Questo può portare a inviare istruzioni malevole senza che l’utente ne sia nemmeno consapevole.

Educazione e strategie di mitigazione

Investire nell’educazione è fondamentale per affrontare i rischi associati ai grandi modelli linguistici. Ciò implica non solo fornire una formazione tecnica sui principi di funzionamento, le capacità e le limitazioni di questi modelli, ma anche educare gli utenti su come utilizzarli in modo responsabile e consapevole. La formazione dovrebbe includere workshop e corsi che promuovano la comprensione critica delle tecnologie di intelligenza artificiale, aiutando gli utenti a riconoscere le potenziali insidie, come le allucinazioni e i pregiudizi, e a utilizzare i modelli in modo etico.

Inoltre, le strategie di mitigazione devono essere implementate per ridurre i rischi. Queste possono includere la creazione di processi di governance che assicurino la conformità alle normative esistenti, la conduzione di audit regolari per identificare e correggere eventuali pregiudizi nei modelli e l’adozione di pratiche che favoriscano la diversità nelle squadre che lavorano su progetti di AI. Collaborare con team multidisciplinari e variegati è essenziale per garantire che le prospettive diverse siano considerate durante lo sviluppo e l’implementazione delle tecnologie di intelligenza artificiale. Solo attraverso un approccio educativo e strategico possiamo mitigare i rischi e sfruttare al meglio il potenziale dei grandi modelli linguistici.

Conclusione

In questo articolo abbiamo esaminato i rischi specifici associati alla generative AI, con particolare attenzione ai grandi modelli di linguaggio. Queste tecnologie offrono potenziali straordinari e risultati innovativi, ma è cruciale non trascurare i rischi che possono sorgere se non vengono gestite in modo appropriato.

Per affrontare tali rischi, è essenziale investire in strategie di spiegabilità, condurre audit accurati, garantire il consenso e promuovere una solida educazione. Inoltre, l’implementazione di misure di responsabilità e di governance è fondamentale per garantire un utilizzo etico e sicuro delle tecnologie di generative AI.

Infine, è importante tenere presente che la generative AI è una tecnologia in continua evoluzione. Affrontare questi rischi in modo proattivo e collaborativo è essenziale per garantire un uso responsabile e sostenibile di queste tecnologie innovative, permettendo così di sfruttarne appieno il potenziale, senza compromettere i principi etici e la sicurezza.