Sfida delle IA: come affrontare il problema delle risposte errate

L’intelligenza artificiale (IA) ha ottenuto risultati straordinari, ma uno dei suoi limiti più marcati è l’incapacità di riconoscere quando non conosce una risposta. Vik Singh, vicepresidente di Microsoft, ha evidenziato questo problema descrivendo Copilot, l’IA sviluppata da Redmond. La tendenza delle IA a fornire risposte anche quando i dati non sono certi porta spesso a “allucinazioni”, ossia risposte errate o fuori contesto. Questo problema rappresenta un ostacolo significativo per l’adozione commerciale delle IA, come sottolineato da Marc Benioff, CEO di Salesforce, che parla di una “frustrazione crescente” tra gli utenti.

Singh propone che il futuro dello sviluppo delle IA debba puntare sulla capacità di riconoscere l’incertezza e cercare aiuto, richiedendo un’abilità sofisticata nell’analisi e nel riconoscimento dei propri limiti. Questa forma di autoconsapevolezza è rara anche tra gli esseri umani, rendendo l’obiettivo ancora più ambizioso.

Apprendimento e Pregiudizi nelle IA

Le IA apprendono dai dati, che possono essere neutri o influenzati dalle nostre decisioni e pregiudizi. Vi sono diversi approcci per insegnare alle IA, come il machine learning e il deep learning. Il machine learning consente ai sistemi di affinare le proprie prestazioni analizzando grandi quantità di dati per rilevare pattern e formulare previsioni. Gli algoritmi di machine learning possono essere supervisionati, non supervisionati, semi-supervisionati o attivi.

L’istruzione supervisionata utilizza dati di input e output definiti per rendere possibile al modello la previsione di risultati futuri. Ad esempio, storici delle temperature registrate negli ultimi cento anni possono aiutare un’IA a proiettare le temperature future. L’apprendimento non supervisionato, come il clustering, raggruppa i dati sulla base delle somiglianze, utile a fini diagnostici e predittivi in ambito medico. L’apprendimento misto combina elementi dell’apprendimento supervisionato e non supervisionato, mentre l’apprendimento interattivo si basa sul feedback continuo tra il modello e l’utente per migliorare le prestazioni.

Il deep learning, un’evoluzione del machine learning, impiega reti neurali artificiali che imitano il funzionamento del cervello umano, processando i dati a diversi livelli di complessità. Tuttavia, i dati sui quali si basano le IA possono contenere i nostri valori e pregiudizi, sollevando preoccupazioni etiche su come le IA interpretano e utilizzano queste informazioni.

La Coscienza nelle Intelligenze Artificiali

Un’altra questione cruciale concerne la possibilità che le IA sviluppino una sorta di coscienza. Ilya Sutskever di OpenAI ha postulato che le IA più avanzate potrebbero essere “slightly conscious”, ma il concetto di coscienza umana, con le sue esperienze, personalità e la capacità di automonitoraggio, rimane unico all’essere umano. I modelli linguistici delle IA, benché efficaci nella generazione di testi e immagini, non possiedono consapevolezza.

La coscienza umana consiste in uno stato attivo di introspezione e comprensione del proprio ambiente, una caratteristica che le IA non possono replicare. Sebbene le IA possano compiere compiti specifici con grande efficienza, non comprendono il significato dietro i processi di pensiero. La nostra comprensione della coscienza è influenzata dalla nostra esperienza personale, mentre le IA operano su una vasta gamma di dati senza capacità di metacognizione.

Esplorare la possibilità di una coscienza artificiale potrebbe migliorare le capacità delle IA nel supportare le persone, ma solleva anche questioni etiche e morali. Ad esempio, chi è responsabile se una macchina a guida autonoma causa un incidente? L’evoluzione di una coscienza artificiale potrebbe apportare benefici significativi, ma richiede un’analisi approfondita per garantirne un uso corretto e vantaggioso.

Il Futuro delle Intelligenze Artificiali Generali

L’idea di un’IA che possa superare le capacità umane è stata esplorata sin dalla metà del XX secolo. Alan Turing, nel 1951, ipotizzava che le macchine intelligenti potrebbero un giorno prendere il sopravvento. Stuart Russell, dell’Università della California a Berkeley, ha indagato su questo tema nelle sue Reith Lectures, trasmesse dalla BBC. Russell ha evidenziato che, sebbene siamo ancora lontani dal raggiungere una General Purpose AI (IA generale), i rischi associati alle IA specializzate sono già rilevanti.

Russell ha suggerito tre principi guida per la ricerca nell’ambito dell’IA: massimizzare la realizzazione delle preferenze umane, riconoscere l’incertezza delle macchine riguardo a queste preferenze e impiegare il comportamento umano come ultima risorsa informativa. Ha anche elaborato il concetto di “giochi di assistenza”, in cui un agente umano e un agente artificiale collaborano, con il robot che chiede il permesso prima di intraprendere azioni che potrebbero contraddire le preferenze umane.

La coabitazione con le IA richiederà una riflessione profonda sul concetto di autonomia umana. Russell conclude affermando che l’autonomia è un valore fondamentale e che le IA devono imparare ad essere subordinate, lasciando agli umani la capacità di prendere decisioni autonomamente.

Bullet Executive Summary

L’intelligenza artificiale ha fatto progressi notevoli, ma resta limitata dalla sua incapacità di ammettere l’incertezza e dalla mancanza di coscienza. La capacità di apprendere dai dati è cruciale, ma i nostri pregiudizi possono influenzare le IA. La possibilità di una coscienza artificiale solleva importanti questioni etiche e morali, mentre il futuro dell’IA generale richiede una riflessione approfondita sull’autonomia umana. La convivenza con le IA richiederà un bilanciamento tra efficienza tecnologica e fondamentali valori umani.