Sicurezza e parzialità dell’IA Sbrogliando la complessa catena dell’addestramento dell’IA
Sicurezza e parzialità dell'IA Sbrogliando l'addestramento complesso
La sicurezza e il bias dell’IA sono problemi urgenti ma complessi per i ricercatori della sicurezza. Poiché l’IA è integrata in ogni aspetto della società, è fondamentale comprendere il suo processo di sviluppo, funzionalità e possibili svantaggi.
Lama Nachman, direttrice del Intelligent Systems Research Lab presso Intel Labs, ha affermato che è essenziale includere il contributo di un ampio spettro di esperti di settore nel processo di formazione e apprendimento dell’IA. Lei afferma: “Assumiamo che il sistema di intelligenza artificiale stia imparando dall’esperto di settore, non dallo sviluppatore di IA… La persona che insegna al sistema di intelligenza artificiale non sa come programmare un sistema di intelligenza artificiale… e il sistema può costruire automaticamente questi modelli di riconoscimento delle azioni e di dialogo”.
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Questo presenta una prospettiva entusiasmante ma potenzialmente costosa, con la possibilità di miglioramenti continui del sistema mentre interagisce con gli utenti. Nachman spiega: “Ci sono parti che puoi assolutamente sfruttare dal punto di vista generico del dialogo, ma ci sono molte cose in termini di… la specificità di come le persone eseguono le cose nel mondo fisico che non è simile a quello che faresti in un ChatGPT. Questo indica che mentre le attuali tecnologie dell’IA offrono ottimi sistemi di dialogo, il passaggio verso la comprensione ed esecuzione di compiti fisici è una sfida completamente diversa”, ha detto.
La sicurezza dell’IA può essere compromessa, ha detto, da diversi fattori, come obiettivi mal definiti, mancanza di robustezza e imprevedibilità della risposta dell’IA a input specifici. Quando un sistema di intelligenza artificiale viene addestrato su un ampio set di dati, potrebbe imparare e riprodurre comportamenti dannosi presenti nei dati.
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I bias nei sistemi di intelligenza artificiale potrebbero anche portare a risultati ingiusti, come discriminazione o decisioni ingiuste. I bias possono entrare nei sistemi di intelligenza artificiale in numerosi modi; ad esempio, attraverso i dati utilizzati per l’addestramento, che potrebbero riflettere i pregiudizi presenti nella società. Man mano che l’IA continua a permeare vari aspetti della vita umana, il potenziale di danni dovuti a decisioni di parte cresce significativamente, rafforzando la necessità di metodologie efficaci per rilevare e mitigare questi bias.
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Un’altra preoccupazione è il ruolo dell’IA nella diffusione di disinformazione. Man mano che gli strumenti sofisticati di intelligenza artificiale diventano più accessibili, c’è un aumento del rischio che vengano utilizzati per generare contenuti ingannevoli che possono indurre in errore l’opinione pubblica o promuovere narrazioni false. Le conseguenze possono essere di vasta portata, inclusi minacce alla democrazia, alla salute pubblica e alla coesione sociale. Ciò sottolinea la necessità di costruire contromisure robuste per mitigare la diffusione di disinformazione tramite l’IA e di continuare la ricerca per stare al passo con le minacce in evoluzione.
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Con ogni innovazione, ci sono inevitabilmente una serie di sfide. Nachman propone che i sistemi di intelligenza artificiale siano progettati per “allinearsi con i valori umani” a un livello elevato e suggerisce un approccio basato sul rischio allo sviluppo dell’IA che tenga conto della fiducia, della responsabilità, della trasparenza e della spiegabilità. Affrontare l’IA ora contribuirà ad assicurare che i futuri sistemi siano sicuri.
