L’integrazione dell’intelligenza artificiale (IA) nelle attività quotidiane è diventata progressivamente comune, semplificando compiti dal banale al complesso. Tuttavia, il significativo volume di dati generati dall’uomo di cui l’IA si basa è impregnato di pregiudizi, ponendo il rischio di perpetuare pregiudizi all’interno di queste intelligenze sintetiche. L’IA può essere imparziale?
Gli esperti concordano ampiamente sul fatto che l’obiettivo della “pulizia” è elusivo per l’IA al momento attuale. Argomentano che rimuovere i pregiudizi artificiali dall’IA è simile a cercare di rimuovere il lievito dal pane dopo che è stato cotto. Questa problematica è particolarmente vera per l’IA generativa, che attinge a vastissime risorse internet, inclusi social media, siti web, e contenuti video, per creare vari tipi di contenuti su richiesta.
L’IA generativa, come la piattaforma “ChatGPT”, è spesso fraintesa per i suoi output apparentemente intelligenti. Tuttavia, questi programmi operano fondamentalmente su logiche matematiche, prevedendo le parole o pixel più probabili in una sequenza. Nonostante le avanzate capacità di previsione e generazione di contenuto dell’IA, rimane in gran parte ignara dei propri pregiudizi.
Il tentativo di contrastare i pregiudizi incorporati nell’IA è arduo. Ritrainare completamente l’IA con dati imparziali è un’impresa prolungata e costosa, resa più difficile dall’assenza di un dataset veramente “neutro”. In risposta, le aziende stanno cercando di allineare i modelli di IA con standard etici desiderabili, stabilendo regole per essi. Di conseguenza, i programmi di conversazione automatizzati hanno smesso di esprimere emozioni che non possiedono e producono risultati più diversificati.
Nonostante l’integrazione di “filtri sociali”, questi modelli somigliano a individui dagli orientamenti personali che hanno imparato a sopprimere i loro pensieri controversi. Notevole è che anche con tali filtri, ci sono stati incidenti che hanno mostrato i limiti delle attuali misure di controllo, come nel caso del programma di IA generativa “Gemini” di Google che ha ricevuto richieste che mischiavano involontariamente immagini storicamente inadeguate.
In mezzo alla feroce competizione, i colossi tecnologici accelerano incessantemente lo sviluppo e il dispiegamento di strumenti assistivi basati sull’IA, mentre i ricercatori come Sasha Lucioni della piattaforma Collaborative AI evidenziano che la ricerca di una soluzione puramente tecnologica potrebbe essere fuorviante. Il focus dovrebbe essere sull’educazione umana su questi nuovi strumenti, che non posseggono coscienza nonostante apparenze diverse, e sull’incoraggiamento della diversità tra i team di ingegneria per incorporare un’ampia gamma di prospettive.
Esplorando il potenziale dell’IA, alcune startup stanno sperimentando approcci innovativi. Ad esempio, “PinnAI” si specializza nella “generazione potenziata dal recupero” (RAG), stabilendo database di informazioni accuratamente verificate da cui gli strumenti di IA possono estrarre per ottenere output affidabili. Tali progressi suggeriscono un futuro in cui l’IA potrebbe discernere informazioni valide da quelle sbagliate e valutare le conseguenze dei comportamenti, promuovendo lo sviluppo potenziale nella comprensione e neutralità dell’IA.
La neutralità dell’IA rimane una sfida complessa, ulteriormente complicata dal fatto che l’IA è sostanzialmente una creazione umana e quindi eredita la soggettività umana. Una questione chiave è la definizione stessa di neutralità — cosa costituisce una posizione neutra può variare notevolmente in base a prospettive culturali, sociali e individuali. Questo è intrecciato con la questione di quali valori l’IA dovrebbe riflettere, che non ha una risposta universale.
Il campo dell’etica dell’IA sta cercando attivamente di risolvere queste questioni, con l’obiettivo di creare quadri e linee guida per guidare lo sviluppo etico dei sistemi di IA. L’importanza dell’inclusività e della diversità nei team di IA non può essere sopravvalutata poiché prospettive varie possono aiutare a mitigare il rischio di creare sistemi di IA distorti.
Gli svantaggi di un’IA distorta includono:
– Perpetuazione degli Stereotipi: Se l’IA continua a imparare da dati distorti, potrebbe rafforzare i pregiudizi sociali esistenti.
– Processi Decisionali Ingiusti: Le applicazioni di IA in settori come la giustizia penale o i processi di selezione del personale rischiano di prendere decisioni influenzate e perpetuare la discriminazione.
– Erosione della Fiducia: Incidenti con esiti distorti possono portare a diffidenza nelle tecnologie AI.
I vantaggi di perseguire la neutralità dell’IA includono:
– Maggiore Equità: Un’IA neutrale potrebbe promuovere una maggiore equità nei processi decisionali.
– Accettazione piu Universale: Un’IA percepita come imparziale potrebbe essere più ampiamente accettata da diversi gruppi demografici.
– Innovazione potenziata: Diversi dataset e team potrebbero contribuire a guidare l’innovazione introducendo una vasta gamma di approcci di risoluzione dei problemi.
Una sfida significativa è il dilemma del reperimento dei dati: trovare o creare dataset veramente imparziali è quasi impossibile a causa della complessa natura della cultura e della storia umane. Mentre approcci innovativi come RAG cercano di mitigare questi problemi, non è chiaro quanto efficaci saranno su larga scala e in contesti vari.
Le controversie in questo campo riguardano spesso la responsabilità di mitigare i pregiudizi e chi dovrebbe far rispettare gli standard etici nello sviluppo dell’IA. Mentre alcuni sostengono l’autoregolamentazione industriale, altri ritengono necessario l’intervento governativo. Inoltre, la trasparenza degli algoritmi di IA è un argomento controverso, con alcuni che propugnano l’IA open source per facilitare un’ampia scrutinio, mentre altri mettono in guardia dai rischi di abuso.
Per chi è interessato a esplorare ulteriormente questo argomento e a rimanere aggiornato sullo sviluppo e sull’etica dell’IA, ecco alcuni link principali del settore suggeriti:
– Conferenza sull’Etica dell’IA
– DeepMind
– OpenAI
– Partnership on AI
Ciascuno di questi domini rappresenta organizzazioni o aziende coinvolte attivamente nella ricerca sull’IA e nelle discussioni sull’etica e la neutralità.
The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es