L’intelligenza artificiale generativa (IAg) sta rapidamente evolvendosi e ha il potenziale di rivoluzionare molti settori. Tuttavia, è importante essere consapevoli dei potenziali rischi associati a questa tecnologia.

Le tre categorie di preoccupazioni dell’intelligenza artificiale generativa

Si identificano tre categorie principali di preoccupazioni relative all’IAg:

• Controllo della qualità e accuratezza dei dati: l’IAg si basa sui dati su cui viene addestrata. Se i dati sono di scarsa qualità o inaccurati, i risultati generati dall’IAg saranno altrettanto problematici.
• Considerazioni etiche: l’IAg può essere utilizzata per creare contenuti dannosi o fuorvianti, come deepfake o disinformazione. È importante sviluppare linee guida etiche per l’utilizzo di questa tecnologia.
• Sfide tecniche: l’IAg è ancora una tecnologia emergente e ci sono ancora alcune sfide tecniche da affrontare. Ad esempio, è difficile garantire che i risultati generati dall’IAg siano originali e non copiati da altri contenuti.

Esempi di preoccupazioni relative all’IAg:

• L’IAg può essere utilizzata per creare deepfake, che sono video o audio che sono stati manipolati per far sembrare che qualcuno stia dicendo o facendo qualcosa che non ha detto o fatto. I deepfake possono essere utilizzati per diffondere disinformazione o per danneggiare la reputazione di qualcuno.
• L’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per creare contenuti offensivi o dannosi, come immagini di violenza o incitamento all’odio.
• L’IAg può essere utilizzata per creare contenuti che sono difficili da distinguere da quelli reali. Questo può essere problematico per scopi come la verifica dei fatti o la sicurezza.

È quindi importante essere consapevoli dei potenziali rischi associati all’IAg. È importante sviluppare linee guida etiche per l’utilizzo di questa tecnologia e affrontare le sfide tecniche esistenti.

PROBLEMA: Bias In, Bias Out

Tema: Controllo di qualità e accuratezza

L’intelligenza artificiale generativa (IAg) è una potente tecnologia che può essere utilizzata per creare contenuti nuovi e creativi. Tuttavia, l’IAg può anche riprodurre i pregiudizi presenti nei dati su cui è stata addestrata.

Esempio: una IAg addestrata su un set di dati di immagini di persone potrebbe generare immagini di persone che sono più bianche, maschili o giovani rispetto alla popolazione reale. Questo perché il set di dati originale potrebbe essere stato sbilanciato in termini di etnia, genere o età.

Conseguenze: i pregiudizi nell’IAg possono avere conseguenze negative. Ad esempio, possono:

• Condurre a discriminazioni: I prodotti e i servizi basati sull’IAg potrebbero discriminare le persone in base alla loro razza, etnia, genere o altri fattori.
• Diffondere la disinformazione: I contenuti generati dall’IAg potrebbero essere utilizzati per diffondere disinformazione o propaganda.
• Minacciare la privacy: I contenuti generati dall’IAg potrebbero essere utilizzati per creare deepfake o altri tipi di manipolazione dell’immagine.

Soluzioni: Utilizzare set di dati di addestramento più rappresentativi. Un altro modo è sviluppare tecniche di addestramento che riducano o eliminino i pregiudizi nei risultati dell’IAg.

PROBLEMA: Il problema della scatola nera

Tema: Considerazioni etiche e legali

La mancanza di trasparenza nei processi decisionali dell’intelligenza artificiale generativa (IAg) è un altro ostacolo significativo alla sua adozione. I processi di pensiero di questi sistemi sono spesso non interpretabili, il che rende difficile capire come hanno preso una decisione.

Esempio: un sistema IAg utilizzato per generare immagini potrebbe generare un’immagine di una persona che è considerata offensiva o dannosa. Tuttavia, potrebbe essere difficile capire perché il sistema abbia generato quell’immagine, rendendo difficile prendere provvedimenti per correggere l’errore.

Conseguenze: la mancanza di trasparenza può avere conseguenze negative. Ad esempio, può:

• Rendere difficile fidarsi dei sistemi IAg: Se le persone non possono capire come i sistemi IAg prendono le decisioni, potrebbero non fidarsi di loro.
• Rendere difficile spiegare gli errori: Se i sistemi IAg commettono errori, può essere difficile spiegare perché questi errori sono stati commessi.
• Favorire l’abuso dei sistemi IAg: La mancanza di trasparenza può rendere più facile per gli utenti abusare dei sistemi IAg per scopi dannosi.

Soluzioni: Sviluppare tecniche di addestramento che rendano i processi decisionali dei sistemi IAg più interpretabili. Un altro modo è sviluppare strumenti di spiegazione che aiutino le persone a capire come i sistemi IAg prendono le decisioni.

PROBLEMA: Costi elevati di formazione e manutenzione

Tema: Complessità e sfide tecniche

L’addestramento dei modelli generativi di intelligenza artificiale (IA), come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), è un processo costoso che richiede una grande quantità di potenza di calcolo e infrastruttura. Ad esempio, l’addestramento di ChatGPT-4, un LLM sviluppato da OpenAI, è costato ben 100 milioni di dollari.

Esempio: per addestrare ChatGPT-4, OpenAI ha utilizzato un cluster di 16.000 GPU per un periodo di 12 mesi. Questo cluster ha consumato una quantità di energia equivalente a quella utilizzata da 10.000 case.

Conseguenze: il costo elevato dell’addestramento dei modelli generativi di IA può essere un ostacolo alla loro diffusione. I modelli IA generativi hanno il potenziale per essere utilizzati in una vasta gamma di applicazioni, ma il loro costo elevato può limitare il loro accesso a organizzazioni e individui che non possono permetterseli.

Soluzioni: sviluppare tecniche di addestramento che siano più efficienti dal punto di vista computazionale. Un altro modo è sviluppare infrastrutture di addestramento condivise che possano essere utilizzate da più organizzazioni.

PROBLEMA: Parlare senza pensieri

Tema: Controllo di qualità e precisione

Le intelligenze artificiali generative sono (anche) limitate dai dati e dai modelli su cui vengono addestrate.

Esempio: una IAg addestrata su un set di dati di immagini di persone potrebbe generare immagini di persone che siano più bianche, maschili o giovani rispetto alla popolazione reale. Questo perché il set di dati originale potrebbe essere stato sbilanciato in termini di etnia, genere o età.

Conseguenze: questa limitazione può portare a risultati che:

• Non sono accurati o rappresentativi: I risultati dell’IAg potrebbero non riflettere l’ampiezza della conoscenza umana o essere in grado di affrontare scenari diversi.
• Sono soggetti a pregiudizi: I risultati dell’IAg potrebbero riflettere i pregiudizi presenti nei dati su cui sono stati addestrati.
• Sono ripetitivi: I risultati dell’IAg potrebbero essere simili a quelli che sono già stati generati in precedenza.

Soluzioni: uno dei modi è utilizzare set di dati di addestramento più rappresentativi. Un altro modo è sviluppare tecniche di addestramento che riducano o eliminino i pregiudizi nei risultati dell’IAg.

PROBLEMA: Allineamento con i valori umani

Tema: Considerazioni etiche e legali

Le intelligenze artificiali generative (IAg) sono potenti strumenti. Tuttavia, a differenza degli esseri umani, non hanno la capacità di considerare le conseguenze delle loro azioni in linea con i valori umani.

Esempio: nel 2022, un’azienda di moda ha utilizzato l’IA per generare un’immagine di Papa Francesco indossando un abito di Balenciaga. Questa immagine è stata innocua e ha suscitato solo un po’ di curiosità. Tuttavia, i deepfake potrebbero essere utilizzati per scopi più dannosi, come la diffusione di informazioni false.

Conseguenze: la mancanza di considerazione delle conseguenze da parte delle IAg può avere conseguenze negative. Ad esempio, i deepfake potrebbero essere utilizzati per:

• Diffondere disinformazione: I deepfake potrebbero essere utilizzati per diffondere notizie false o fuorvianti, che potrebbero avere un impatto negativo sulla società.
• Danneggiare la reputazione delle persone: I deepfake potrebbero essere utilizzati per danneggiare la reputazione delle persone, ad esempio creando video o audio che le ritraggono in modo negativo.
• Intimidire o minacciare le persone: I deepfake potrebbero essere utilizzati per intimidire o minacciare le persone, ad esempio creando video o audio che le ritraggono in modo violento o offensivo.

Soluzioni: sviluppare tecniche di addestramento che insegnino alle IAg a considerare le conseguenze delle loro azioni. Un altro modo è sviluppare strumenti di verifica che possano aiutare le persone a identificare i deepfake.

PROBLEMA: Fame di energia

Tema: Complessità e sfide tecniche

L’intelligenza artificiale generativa (IAg) ha un impatto ambientale significativo. I modelli IAg richiedono un’enorme quantità di potenza di calcolo, che genera emissioni di carbonio e consuma risorse naturali.

Esempio: l’addestramento di ChatGPT, un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) sviluppato da OpenAI, ha richiesto 100 milioni di dollari e ha consumato una quantità di energia equivalente a quella utilizzata da 10.000 case. Una singola richiesta di informazioni a ChatGPT consuma da 10 a 100 volte più energia di un’e-mail.

Conseguenze: l’impatto ambientale dell’IAg può avere conseguenze negative. Ad esempio, può:

• Contribuire al cambiamento climatico: L’uso di energia da combustibili fossili per alimentare i modelli IAg genera emissioni di carbonio, che contribuiscono al cambiamento climatico.
• Aumentare il consumo di risorse naturali: L’uso di acqua e terra per alimentare i data center che ospitano i modelli IAg può aumentare il consumo di risorse naturali.

Soluzioni: sviluppare tecniche di addestramento che siano più efficienti dal punto di vista energetico. Un altro modo è utilizzare fonti di energia rinnovabili per alimentare i modelli IAg.

PROBLEMA: Allucinazioni

Tema: Controllo di qualità e accuratezza

I modelli di intelligenza artificiale generativa (IAg) sono potenti strumenti che possono creare contenuti nuovi e creativi. Tuttavia, sono noti per creare affermazioni o immagini inventate quando si trovano di fronte a lacune di dati. Questo può sollevare preoccupazioni sull’affidabilità dei loro risultati e sulle potenziali conseguenze.

Esempio: in un video promozionale di Google Bard, il chatbot ha affermato erroneamente che il James Webb Space Telescope ha catturato le prime immagini di un pianeta al di là del sistema solare terrestre. Questa affermazione era falsa, in quanto le prime immagini di un pianeta al di là del sistema solare terrestre sono state catturate dal telescopio spaziale Kepler nel 2009.

Conseguenze: la creazione di affermazioni o immagini inventate da parte dei modelli IAg può avere conseguenze negative. Ad esempio, può:

• Diffondere disinformazione: Le affermazioni false possono essere utilizzate per diffondere disinformazione o propaganda.
• Danneggiare la reputazione delle persone: Le immagini o i video inventati possono essere utilizzati per danneggiare la reputazione delle persone.
• Intimidire o minacciare le persone: Le immagini o i video inventati possono essere utilizzati per intimidire o minacciare le persone.

Soluzioni: utilizzare set di dati di addestramento più rappresentativi che includano esempi di contenuti veri e falsi. Un altro modo è sviluppare tecniche di addestramento che insegnino ai modelli IAg a identificare i contenuti falsi.

PROBLEMA: Violazione del copyright e della proprietà intellettuale

Tema: Considerazioni etiche e legali

L’uso etico dei dati è essenziale per l’intelligenza artificiale generativa (IAg). I modelli IAg possono generare contenuti che violano i diritti di artisti e creatori, se non vengono utilizzati in modo etico.

Ad esempio, i modelli IAg possono essere utilizzati per generare immagini o video che utilizzano opere protette da copyright, senza il consenso dell’artista o del creatore. Questo può violare i diritti di proprietà intellettuale dell’artista o del creatore.

OpenAI ha recentemente introdotto un programma di compensazione chiamato Copyright Shield. Questo programma copre le spese legali per le cause di violazione del copyright per alcuni livelli di clienti di OpenAI. Tuttavia, questo programma non affronta il problema alla radice, che è l’uso di materiale protetto da copyright da parte dei modelli IAg.

Esempio: un’azienda potrebbe utilizzare un modello IAg per generare un’immagine di un dipinto di un artista famoso. Questa immagine potrebbe essere utilizzata per scopi commerciali, senza il consenso o il compenso per/dell’artista stesso o dei suoi eredi.

Conseguenze: l’uso non etico dei dati da parte dei modelli IAg può avere conseguenze negative. Ad esempio, può:

• Violare i diritti di artisti e creatori: Gli artisti e i creatori possono perdere i diritti di proprietà intellettuale delle loro opere.
• Danneggiare la reputazione degli artisti e dei creatori: Gli artisti e i creatori possono essere associati a contenuti che non hanno creato.
• Favorire la pirateria: L’uso non etico dei dati può rendere più facile la pirateria di opere protette da copyright.

Soluzioni: utilizzare set di dati di addestramento che non includano materiale protetto da copyright. Un altro modo è sviluppare tecniche di addestramento che insegnino ai modelli IAg a identificare e evitare il materiale protetto da copyright.

PROBLEMA 9: Informazioni statiche

Tema: Complessità e sfide tecniche

L’aggiornamento dei modelli di intelligenza artificiale generativa (IAg) è un processo costoso e laborioso che richiede un’enorme quantità di risorse computazionali e tempo. Questo può rappresentare una sfida tecnica significativa.

Per aggiornare un modello IAg, è necessario riaddestrarlo su un set di dati aggiornato. Questo processo può richiedere mesi o addirittura anni, a seconda delle dimensioni del modello e della quantità di dati da addestrare.

Alcuni modelli IAg, tuttavia, sono progettati per essere aggiornati in modo incrementale. Questo significa che possono essere aggiornati con nuovi dati senza doverli riaddestrare dall’inizio.

L’aggiornamento incrementale dei modelli IAg offre una potenziale soluzione al problema del costo e della complessità dell’aggiornamento dei modelli. Questo perché consente agli sviluppatori di aggiornare i modelli in modo più rapido e semplice, senza sacrificare l’accuratezza o la qualità dei risultati.

Esempio: un’azienda che utilizza un modello IAg per generare immagini di prodotti potrebbe utilizzare l’aggiornamento incrementale per aggiungere nuovi prodotti al set di dati di addestramento del modello. Ciò consentirebbe all’azienda di generare immagini più accurate e aggiornate dei suoi prodotti.

Conseguenze: l’aggiornamento incrementale dei modelli IAg può avere una serie di conseguenze positive. Ad esempio, può:

• Rendere i modelli IAg più efficienti e scalabili: L’aggiornamento incrementale richiede meno risorse computazionali e tempo rispetto all’aggiornamento completo dei modelli. Questo può rendere i modelli IAg più accessibili e utilizzabili da un’ampia gamma di organizzazioni.
• Migliorare la qualità dei risultati: L’aggiornamento incrementale può aiutare a garantire che i modelli IAg rimangano accurati e aggiornati. Ciò può essere particolarmente importante per i modelli utilizzati in applicazioni critiche, come la diagnostica medica o la sicurezza nazionale.

Soluzioni: utilizzare tecniche di apprendimento automatico che consentono ai modelli di apprendere dai nuovi dati senza doverli riaddestrare dall’inizio. Un altro modo è utilizzare architetture di modelli che sono progettate per essere aggiornate in modo incrementale.