{"id":58747,"date":"2023-12-10T20:06:01","date_gmt":"2023-12-10T19:06:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.alground.com\/site\/?p=58747"},"modified":"2024-07-28T13:46:20","modified_gmt":"2024-07-28T12:46:20","slug":"rischi-dei-modelli-linguistici-di-grandi-dimensioni-llm-e-come-mitigarli","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/alground.com\/site\/rischi-dei-modelli-linguistici-di-grandi-dimensioni-llm-e-come-mitigarli\/58747\/","title":{"rendered":"Rischi dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e come mitigarli"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Punti chiave<\/p>\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-69f8117c99ae1\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-69f8117c99ae1\"  aria-label=\"Toggle\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/alground.com\/site\/rischi-dei-modelli-linguistici-di-grandi-dimensioni-llm-e-come-mitigarli\/58747\/#I_rischi_dellutilizzo_di_un_Modello_linguistico_di_grandi_dimensioni\" >I rischi dell&#8217;utilizzo di un Modello linguistico di grandi dimensioni<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/alground.com\/site\/rischi-dei-modelli-linguistici-di-grandi-dimensioni-llm-e-come-mitigarli\/58747\/#Cose_una_%E2%80%9Callucinazione%E2%80%9D_dellIntelligenza_Artificiale\" >Cos&#8217;\u00e8 una &#8220;allucinazione&#8221; dell&#8217;Intelligenza Artificiale?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/alground.com\/site\/rischi-dei-modelli-linguistici-di-grandi-dimensioni-llm-e-come-mitigarli\/58747\/#Il_Bias_cognitivo\" >Il Bias cognitivo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/alground.com\/site\/rischi-dei-modelli-linguistici-di-grandi-dimensioni-llm-e-come-mitigarli\/58747\/#Il_consenso_dei_dati\" >Il consenso dei dati<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/alground.com\/site\/rischi-dei-modelli-linguistici-di-grandi-dimensioni-llm-e-come-mitigarli\/58747\/#La_sicurezza_dellIntelligenza_Artificiale\" >La sicurezza dell&#8217;Intelligenza Artificiale<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n<p>L&#8217;introduzione e l&#8217;espansione dell&#8217;<strong>Intelligenza Artificiale Generativa<\/strong>, con un focus particolare sui grandi modelli linguistici come GPT, hanno aperto nuove frontiere nella tecnologia, ma hanno anche sollevato importanti interrogativi e sfide etiche. <\/p>\n\n\n\n<p>Questi modelli linguistici avanzati si sono dimostrati strumenti potenti nel supportare ad esempio persone con difficolt\u00e0 nella scrittura in inglese, permettendo loro di esprimersi con una fluidit\u00e0 e un naturalezza paragonabili a quelle di un madrelingua. Tuttavia, questa abilit\u00e0 nel generare sequenze di parole sintatticamente corrette pu\u00f2 essere fuorviante, poich\u00e9 <strong>pu\u00f2 dare l&#8217;impressione che la macchina possegga una reale comprensione<\/strong> del significato o delle intenzioni dietro alle parole, quando in realt\u00e0 si basa esclusivamente su algoritmi predittivi.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>Cos&#8217;\u00e8 un LLM?<\/p>\n<cite>Un sistema Large Language Model, in italiano &#8220;grande modello di linguaggio&#8221;, \u00e8 un tipo di intelligenza artificiale progettato per comprendere e generare testo in linguaggio naturale. Questi modelli sono addestrati su enormi quantit\u00e0 di testo preso da internet e altre fonti, e utilizzano reti neurali artificiali per elaborare il linguaggio umano. Possono essere impiegati in una vasta gamma di applicazioni, come la traduzione automatica, la generazione di testo, l&#8217;elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento del linguaggio naturale e molto altro. Un esempio di sistema Large Language Model \u00e8 GPT-3, il modello su cui si basa questa risposta, che \u00e8 stato creato da OpenAI.<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"I_rischi_dellutilizzo_di_un_Modello_linguistico_di_grandi_dimensioni\"><\/span>I rischi dell&#8217;utilizzo di un Modello linguistico di grandi dimensioni<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Uno dei rischi principali associati a questa tecnologia \u00e8 la <strong>diffusione involontaria di informazioni inesatte<\/strong> o completamente false. Questo problema emerge in modo evidente quando il modello genera risposte basate su dati di addestramento che possono essere conflittuali, incompleti o direttamente inesatti. Ad esempio, in una situazione in cui il modello viene interrogato su chi sia l&#8217;autore di determinate opere letterarie, potrebbe fornire una risposta errata basata su fonti minoritarie o inaccurate presenti nel suo training set. Questo tipo di errore, spesso denominato &#8220;allucinazione AI&#8221;, pu\u00f2 portare a narrazioni false o fuorvianti.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Cose_una_%E2%80%9Callucinazione%E2%80%9D_dellIntelligenza_Artificiale\"><\/span>Cos&#8217;\u00e8 una &#8220;allucinazione&#8221; dell&#8217;Intelligenza Artificiale?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Il termine pu\u00f2 sembrare paradossale, dato che le allucinazioni sono tipicamente associate al cervello umano o animale, non alle macchine.\u00a0Ma da un punto di vista metaforico, l\u2019allucinazione descrive accuratamente questi output, specialmente nel caso del riconoscimento di immagini e modelli dove gli output possono essere veramente surreali in apparenza.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Le allucinazioni dell\u2019intelligenza artificiale sono simili a come gli esseri umani a volte vedono figure tra le nuvole o volti sulla luna.\u00a0Nel caso dell&#8217;intelligenza artificiale, queste interpretazioni errate si verificano a causa di vari fattori, tra cui\u00a0l&#8217;adattamento eccessivo, la distorsione\/imprecisione dei dati di addestramento e l&#8217;elevata complessit\u00e0 del modello.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Per mitigare questi rischi, \u00e8 fondamentale implementare strategie efficaci<\/strong>. La prima di queste \u00e8 l&#8217;esplicabilit\u00e0: affiancare il modello linguistico a sistemi capaci di fornire dati reali, tracciabili e verificabili. Questo consente di analizzare e comprendere meglio la provenienza e la validit\u00e0 delle informazioni fornite dall&#8217;IA. \u00c8 inoltre essenziale che gli sviluppatori di questi sistemi forniscano spiegazioni chiare e comprensibili sulle fonti dei dati utilizzati e sulle modalit\u00e0 di elaborazione delle risposte.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Il_Bias_cognitivo\"><\/span>Il Bias cognitivo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Una seconda strategia riguarda la gestione del bias<\/strong>. Questi modelli sono spesso addestrati su dataset che possono riflettere pregiudizi esistenti nella societ\u00e0. Per esempio, un modello potrebbe mostrare una tendenza a citare principalmente poeti maschi occidentali bianchi, a meno che non venga specificamente richiesto di includere poeti di altri generi o nazionalit\u00e0. Per affrontare questo problema, \u00e8 cruciale formare team di sviluppo diversificati e multidisciplinari, che possano apportare prospettive differenti e ridurre i pregiudizi intrinseci nel processo di addestramento dell&#8217;IA.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Il_consenso_dei_dati\"><\/span>Il consenso dei dati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Il consenso rappresenta un&#8217;altra area critica. \u00c8 importante assicurarsi che i dati utilizzati siano stati raccolti in modo etico e legale, tenendo conto delle questioni di copyright e privacy. Inoltre, \u00e8 <strong>fondamentale stabilire processi di governance per l&#8217;IA<\/strong>, garantendo la conformit\u00e0 alle leggi e ai regolamenti e offrendo meccanismi per incorporare il feedback degli utenti.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"La_sicurezza_dellIntelligenza_Artificiale\"><\/span>La sicurezza dell&#8217;Intelligenza Artificiale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Infine, la sicurezza \u00e8 un aspetto cruciale. <strong>I grandi modelli linguistici possono essere utilizzati per scopi malevoli<\/strong>, come la divulgazione di informazioni private, il supporto a attivit\u00e0 criminali o il cambiamento del loro originale set di programmazione per promuovere idee pericolose o illegali. Per prevenire questi abusi, \u00e8 necessario implementare misure di sicurezza robuste e monitorare costantemente il comportamento dei modelli.<\/p>\n\n\n\n<p>Sebbene l&#8217;IA presenti enormi potenzialit\u00e0 per l&#8217;avanzamento e il supporto dell&#8217;umanit\u00e0 in svariati ambiti, \u00e8 imperativo affrontare con attenzione e impegno i rischi associati. <strong>Promuovere un utilizzo responsabile e informato della tecnologia<\/strong>, insieme a un continuo sviluppo di strategie di mitigazione dei rischi, \u00e8 essenziale per garantire che i benefici dell&#8217;IA siano massimizzati mentre si minimizzano i potenziali danni.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L&#8217;introduzione e l&#8217;espansione dell&#8217;Intelligenza Artificiale Generativa, con un focus particolare sui grandi modelli linguistici come GPT, hanno aperto nuove frontiere nella tecnologia, ma hanno anche sollevato importanti interrogativi e sfide etiche. 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