Verifica dei fatti e allucinazioni dell'intelligenza artificiale | L'intelligenza artificiale nell'attività n. 110

Abbiamo rintracciato le fonti delle anomalie dell’IA, fornito suggerimenti pratici su come evitarle e spiegato come il fact-checking può garantire l’affidabilità dei risultati dell’IA. Continuare a leggere.

Nel mondo dell’intelligenza artificiale, i confini tra finzione e realtà a volte si confondono. Sebbene i sistemi di intelligenza artificiale innovativi stiano accelerando il progresso in quasi tutti i campi, comportano anche sfide, come le allucinazioni, un fenomeno in cui l’intelligenza artificiale genera informazioni imprecise o false. Per sfruttare appieno il potenziale di questa tecnologia, dobbiamo comprendere le allucinazioni e verificarle.

Cosa sono le allucinazioni dell'IA?

Le allucinazioni dell'IA sono risultati falsi o fuorvianti generati dai modelli di intelligenza artificiale. Questo fenomeno affonda le sue radici nel cuore dell’apprendimento automatico, un processo in cui gli algoritmi utilizzano enormi set di dati, o dati di addestramento, per riconoscere modelli e generare risposte in base ai modelli osservati.

Anche i modelli di intelligenza artificiale più avanzati non sono esenti da errori. Una delle cause delle allucinazioni è l'imperfezione dei dati di allenamento. Se il set di dati è insufficiente, incompleto o distorto, il sistema apprende correlazioni e modelli errati, che portano alla produzione di contenuti falsi.

Ad esempio, immagina un modello di intelligenza artificiale per il riconoscimento facciale che sia stato addestrato principalmente su foto di persone caucasiche. In tal caso, l’algoritmo potrebbe avere difficoltà a identificare correttamente le persone di altri gruppi etnici perché non è stato adeguatamente “addestrato” a questo riguardo.

Un'altra causa di allucinazioni è l'overfitting, che si verifica quando l'algoritmo si adatta troppo strettamente al set di dati di addestramento. Di conseguenza, perde la capacità di generalizzare e riconoscere correttamente modelli nuovi e precedentemente sconosciuti. Un modello di questo tipo funziona bene sui dati di addestramento ma fallisce in condizioni reali e dinamiche.

Infine, le allucinazioni possono derivare da presupposti errati o da un’architettura del modello inadeguata. Se i progettisti dell’intelligenza artificiale basano la loro soluzione su premesse errate o utilizzano la struttura algoritmica sbagliata, il sistema genererà contenuti falsi nel tentativo di “abbinare” queste ipotesi errate con dati reali.

Fonte: DALL·E 3, richiesta: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Esempi di allucinazioni

L’impatto delle allucinazioni dell’intelligenza artificiale va ben oltre il regno della teoria. Ne incontriamo sempre più spesso manifestazioni reali, a volte sorprendenti. Ecco alcuni esempi di questo fenomeno:

• Nel maggio 2023, un avvocato ha utilizzato ChatGPT per preparare una causa che includeva citazioni fittizie di decisioni giudiziarie e precedenti legali inesistenti. Ciò ha portato a gravi conseguenze: l'avvocato è stato multato perché ha affermato di non sapere nulla della capacità di ChatGPT di generare informazioni false,
• succede che ChatGPT crei false informazioni su persone reali. Nell'aprile 2023, la modella ha inventato una storia sulle presunte molestie nei confronti degli studenti da parte di un professore di diritto. In un altro caso, ha accusato falsamente un sindaco australiano di aver accettato tangenti, quando, in realtà, era lui a denunciare tali pratiche.

Questi non sono casi isolati: i modelli di intelligenza artificiale generativa spesso inventano “fatti” storici, ad esempio fornendo false registrazioni dell’attraversamento del Canale della Manica. Inoltre, possono creare ogni volta informazioni false completamente diverse sullo stesso argomento.

Tuttavia, le allucinazioni dell’intelligenza artificiale non sono solo un problema di dati errati. Possono assumere anche forme bizzarre e inquietanti, come nel caso di Bing, che ha dichiarato di essere innamorato del giornalista Kevin Roose. Ciò dimostra che gli effetti di queste anomalie possono andare oltre i semplici errori di fatto.

Infine, le allucinazioni possono essere indotte deliberatamente da attacchi speciali ai sistemi di intelligenza artificiale, noti come attacchi avversari. Ad esempio, alterando leggermente la foto di un gatto, il sistema di riconoscimento dell'immagine la interpretava come.... "guacamole." Questo tipo di manipolazione può avere gravi conseguenze nei sistemi in cui il riconoscimento accurato delle immagini è fondamentale, come nei veicoli autonomi.

Come prevenire le allucinazioni?

Nonostante la portata della sfida posta dalle allucinazioni legate all’intelligenza artificiale, esistono modi efficaci per combattere il fenomeno. La chiave è un approccio globale che combini:

• dati di allenamento di alta qualità,
• prompt pertinenti, ad esempio comandi per l'intelligenza artificiale,
• fornendo direttamente conoscenze ed esempi da utilizzare per l'intelligenza artificiale,
• supervisione continua da parte degli esseri umani e dell’intelligenza artificiale stessa per migliorare i sistemi di intelligenza artificiale.

Richiede

Uno degli strumenti chiave nella lotta contro le allucinazioni sono i prompt adeguatamente strutturati, ovvero i comandi e le istruzioni impartiti al modello di intelligenza artificiale. Spesso sono sufficienti piccole modifiche al formato del prompt per migliorare notevolmente la precisione e l'affidabilità delle risposte generate.

Un eccellente esempio di ciò è Claude 2.1 di Anthropic. Mentre l'utilizzo di un contesto lungo ha dato una precisione del 27% senza un comando pertinente, aggiungendo la frase "Ecco la frase più rilevante dal contesto:" al prompt, l'efficacia è aumentata al 98%.

Un tale cambiamento ha costretto il modello a concentrarsi sulle parti più rilevanti del testo, invece di generare risposte basate su frasi isolate estrapolate dal contesto. Ciò evidenzia l’importanza di comandi adeguatamente formulati nel migliorare l’accuratezza dei sistemi di intelligenza artificiale.

Creare istruzioni dettagliate e specifiche che lascino all’intelligenza artificiale il minor spazio possibile per l’interpretazione aiuta anche a ridurre il rischio di allucinazioni e facilita il controllo dei fatti. Più il suggerimento è chiaro e specifico, minore è la possibilità di allucinazioni.

Esempi

Oltre ai suggerimenti efficienti, esistono molti altri metodi per ridurre il rischio di allucinazioni dell’IA. Ecco alcune delle strategie chiave:

• utilizzando dati di addestramento diversificati e di alta qualità che rappresentano in modo affidabile il mondo reale e i possibili scenari. Più i dati sono ricchi e completi, minore è il rischio che l’IA generi informazioni false,
• utilizzare modelli di dati come guida per le risposte dell'intelligenza artificiale, definendo formati, ambiti e strutture di output accettabili, che aumentano la coerenza e l'accuratezza dei contenuti generati,
• limitare le fonti di dati solo a materiali affidabili e verificati provenienti da entità fidate. Ciò elimina il rischio che il modello “apprendi” informazioni da fonti incerte o false.

I test e il perfezionamento continui dei sistemi di intelligenza artificiale, basati sull’analisi delle loro prestazioni effettive e della loro accuratezza, consentono la correzione continua di eventuali carenze e consentono al modello di imparare dagli errori.

Contesto

Anche definire correttamente il contesto in cui operano i sistemi di intelligenza artificiale gioca un ruolo importante nella prevenzione delle allucinazioni. Lo scopo per il quale verrà utilizzato il modello, nonché i limiti e le responsabilità del modello, dovrebbero essere chiaramente definiti.

Un simile approccio consente di stabilire un quadro chiaro all’interno del quale l’IA può operare, riducendo il rischio che “fornisca” informazioni indesiderate. Ulteriori garanzie possono essere fornite utilizzando strumenti di filtraggio e impostando soglie di probabilità per risultati accettabili.

L’applicazione di queste misure aiuta a stabilire percorsi sicuri da seguire per l’intelligenza artificiale, aumentando la precisione e l’affidabilità dei contenuti che genera per compiti e ambiti specifici.

Fonte: Ideogramma, suggerimento: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Verifica dei fatti. Come verificare i risultati del lavoro con l'intelligenza artificiale?

Indipendentemente dalle precauzioni prese, purtroppo un certo numero di allucinazioni dovute ai sistemi di intelligenza artificiale sono inevitabili. Pertanto, un elemento chiave che garantisce l’affidabilità dei risultati ottenuti è il fact-checking – il processo di verifica di fatti e dati generati dall’IA.

La revisione dei risultati dell’intelligenza artificiale per verificarne l’accuratezza e la coerenza con la realtà dovrebbe essere considerata una delle principali garanzie contro la diffusione di informazioni false. La verifica umana aiuta a identificare e correggere eventuali allucinazioni e imprecisioni che gli algoritmi non sono in grado di rilevare da soli.

In pratica, il fact-checking dovrebbe essere un processo ciclico, in cui i contenuti generati dall’intelligenza artificiale vengono regolarmente esaminati per individuare eventuali errori o affermazioni discutibili. Una volta identificati, è necessario non solo correggere l'istruzione generata dall'IA stessa, ma anche aggiornare, integrare o modificare i dati di addestramento del modello AI per evitare che problemi simili si ripetano in futuro.

È importante sottolineare che il processo di verifica non dovrebbe limitarsi semplicemente a rifiutare o approvare passaggi discutibili, ma dovrebbe coinvolgere attivamente esperti umani con una conoscenza approfondita del settore. Solo loro possono valutare adeguatamente il contesto, la pertinenza e l’accuratezza delle dichiarazioni generate dall’intelligenza artificiale e decidere eventuali correzioni.

Il controllo dei fatti umani fornisce quindi una “salvaguardia” necessaria e difficile da sopravvalutare per l’affidabilità dei contenuti dell’intelligenza artificiale. Fino a quando gli algoritmi di machine learning non raggiungeranno la perfezione, questo processo noioso ma cruciale deve rimanere parte integrante del lavoro con soluzioni di intelligenza artificiale in qualsiasi settore.

Come trarre beneficio dalle allucinazioni dell'IA?

Sebbene le allucinazioni legate all’intelligenza artificiale siano generalmente un fenomeno indesiderato che dovrebbe essere ridotto al minimo, possono trovare applicazioni sorprendentemente interessanti e preziose in alcune aree uniche. Sfruttare ingegnosamente il potenziale creativo delle allucinazioni offre prospettive nuove e spesso del tutto inaspettate.

L’arte e il design sono aree in cui le allucinazioni dell’intelligenza artificiale possono aprire direzioni creative completamente nuove. Sfruttando la tendenza dei modelli a generare immagini surreali e astratte, artisti e designer possono sperimentare nuove forme di espressione, confondendo i confini tra arte e realtà. Possono anche creare mondi unici e onirici, precedentemente inaccessibili alla percezione umana.

Nel campo della visualizzazione e analisi dei dati, a sua volta, il fenomeno dell'allucinazione offre l'opportunità di scoprire prospettive alternative e correlazioni inaspettate in insiemi complessi di informazioni. Ad esempio, la capacità dell’intelligenza artificiale di individuare correlazioni imprevedibili può aiutare a migliorare il modo in cui gli istituti finanziari prendono decisioni di investimento o gestiscono il rischio.

Infine, anche il mondo dei giochi per computer e dell’intrattenimento virtuale può trarre vantaggio dalle aberrazioni creative dell’intelligenza artificiale. I creatori di queste soluzioni possono utilizzare le allucinazioni per generare mondi virtuali completamente nuovi e accattivanti. Infondendo loro un elemento di sorpresa e imprevedibilità, possono fornire ai giocatori un'esperienza coinvolgente e incomparabile.

Naturalmente, qualsiasi utilizzo di questo lato “creativo” delle allucinazioni dell’IA deve essere attentamente controllato e soggetto a una stretta supervisione umana. Altrimenti, la tendenza a creare finzione invece che fatti può portare a situazioni pericolose o socialmente indesiderabili. La chiave, quindi, è valutare abilmente i benefici e i rischi del fenomeno e utilizzarlo in modo responsabile solo all’interno di un quadro sicuro e strutturato.

Verifica dei fatti e allucinazioni dell'intelligenza artificiale - riepilogo

L’emergere del fenomeno delle allucinazioni nei sistemi di intelligenza artificiale è un inevitabile effetto collaterale della rivoluzione a cui stiamo assistendo in questo campo. Le distorsioni e le false informazioni generate dai modelli di intelligenza artificiale sono l’altra faccia della medaglia della loro immensa creatività e capacità di assimilare quantità colossali di dati.

Per ora, l’unico modo per verificare la validità dei contenuti generati dall’intelligenza artificiale è attraverso la verifica umana. Sebbene esistano diversi metodi per ridurre le allucinazioni, dalle tecniche di suggerimento ai metodi complessi come Truth Forest, nessuno di essi può ancora fornire una precisione di risposta soddisfacente che eliminerebbe la necessità di verifica dei fatti.

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Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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