Bentornati alla seconda parte della nostra affascinante discussione con ChatGPT. Nel segmento iniziale della nostra conversazione, abbiamo discusso il ruolo della raccolta dei dati, dell'annotazione e dell'importanza di Human-in-the-loop nell'addestramento dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Parleremo ora delle sfide, dei pregiudizi affrontati durante l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, della loro applicazione e di come i modelli di intelligenza artificiale avanzati influenzano gli esseri umani in generale.
- Sistemi basati su regole: Questi comportano la creazione di regole specifiche che la macchina segue per annotare i dati. Ad esempio, una regola potrebbe essere quella di etichettare qualsiasi testo che assomigli a un indirizzo e-mail (ad es. che contiene il simbolo '@') come 'E-mail'.
- Modelli di apprendimento automatico: I modelli di machine learning pre-addestrati possono essere utilizzati per annotare nuovi dati. Ad esempio, un modello di riconoscimento di entità con nome pre-addestrato potrebbe essere utilizzato per identificare ed etichettare le entità in un testo.
- Apprendimento attivo: In questo metodo, un modello di apprendimento automatico viene inizialmente addestrato con un piccolo batch di dati annotati manualmente. Quindi, il modello annota i dati di cui è più sicuro e queste annotazioni vengono verificate e corrette da annotatori umani. Il modello viene riaddestrato con questo set di dati più grande e il processo viene ripetuto.
- Supervisione debole: Qui, più annotatori deboli (che potrebbero essere sistemi basati su regole, crowdsourcing, euristica, ecc.) vengono utilizzati per etichettare i dati. Sebbene ogni annotatore debole sia imperfetto, le loro etichette combinate possono fornire una buona approssimazione per addestrare un modello iniziale.
- Trasferire l'apprendimento: Questo approccio sfrutta un modello che è stato addestrato su un'attività e lo applica a un'altra attività correlata. Ad esempio, un modello addestrato a riconoscere gli oggetti nelle immagini potrebbe essere utilizzato come punto di partenza per un modello progettato per riconoscere tipi specifici di oggetti.
Sebbene l'annotazione automatica possa essere uno strumento potente, è importante ricordare che non è sempre perfetta e la qualità può variare in base al metodo utilizzato e alla complessità dell'attività. Possono esserci errori dovuti a pregiudizi nelle regole iniziali o nel set di addestramento e le attività complesse spesso richiedono ancora la supervisione umana. Pertanto, una combinazione di annotazione automatizzata e manuale (apprendimento semi-supervisionato) è spesso l'approccio migliore per set di dati grandi e complessi.
- Diversità e rappresentatività dei dati: Garantire che i dati raccolti comprendano diversi scenari e rappresentino accuratamente le condizioni del mondo reale è una sfida. Ad esempio, un modello di riconoscimento delle immagini richiede immagini con illuminazione, orientamenti e sfondi diversi.
- Privacy dei dati ed etica: Rispettare i diritti alla privacy e aderire alle linee guida etiche durante la raccolta dei dati è fondamentale. L'anonimizzazione dei dati dei pazienti nell'IA sanitaria garantisce la privacy senza comprometterne l'utilità per l'addestramento dei modelli.
- Qualità dei dati: I dati di alta qualità sono essenziali; dati rumorosi, irrilevanti o errati possono influire negativamente sulle prestazioni del modello. I dati dei social media, con slang, errori di battitura e uso del linguaggio incoerente, pongono sfide per la formazione sull'analisi dei sentimenti.
- Qualità e coerenza delle annotazioni: Garantire annotazioni accurate e coerenti è complesso. Nella classificazione delle immagini, diversi annotatori che etichettano lo stesso oggetto in modo diverso possono confondere il modello durante l'addestramento.
- Tempo e costo: L'annotazione manuale è lunga e costosa, soprattutto per set di dati di grandi dimensioni. Per l'elaborazione del linguaggio naturale, gli annotatori richiedono molto tempo e competenze linguistiche per comprendere il contesto del testo.
- Scalabilità: Ridimensionare il processo di annotazione mantenendo la qualità è una sfida. I modelli linguistici spesso richiedono miliardi di esempi, richiedendo il coordinamento tra un ampio team di annotatori e garantendo la coerenza tra le annotazioni.
- Etichettatura ambiguità: Le etichette corrette possono essere soggettive e aperte all'interpretazione. Gli annotatori possono avere opinioni diverse sulle attività di analisi del sentiment, portando a diverse assegnazioni di etichette per lo stesso testo.
- Dati sensibili: La gestione di dati sensibili, come cartelle cliniche o finanziarie, richiede ulteriori precauzioni. Gli annotatori potrebbero aver bisogno di formazione o certificazione specializzata per gestire questi dati in modo appropriato e garantirne la protezione.
Affrontare queste sfide richiede spesso una combinazione di una buona pianificazione del progetto, linee guida chiare per i raccoglitori di dati e gli annotatori, l'uso di strumenti automatizzati ove possibile e un solido sistema per il controllo della qualità.
- Bilancia il set di dati: Regola il set di dati per avere una rappresentazione uguale di classi diverse.
- Usa gli algoritmi di mitigazione del bias: Impiega tecniche progettate per ridurre la distorsione nelle previsioni del modello.
- Applicare la privacy differenziale: Aggiungi rumore ai dati per proteggere gli attributi sensibili.
- Eseguire la regolazione fine del modello Bias-Aware: Modificare il modello considerando la mitigazione del pregiudizio.
- Impiega revisione umana e linee guida: I revisori seguono le linee guida che istruiscono a non favorire alcun gruppo durante la messa a punto.
- Stabilire un ciclo di feedback continuo: L'interazione regolare con i revisori consente l'apprendimento continuo e la correzione dei pregiudizi.
Ricorda, eliminare completamente i pregiudizi è una sfida, ma questi passaggi possono aiutarti a ridurli.
- Generazione di contenuti: Possono aiutare a generare contenuti come articoli, rapporti ed e-mail.
- Servizio Clienti: Possono essere utilizzati nei chatbot e negli assistenti virtuali per automatizzare l'assistenza clienti.
- Traduzione in lingua: Possono aiutare a tradurre il testo tra lingue diverse.
- Tutoraggio: Possono fornire spiegazioni su vari argomenti, aiutando nell'istruzione.
- Scrittura del codice: Possono assistere nella scrittura del codice, favorendo lo sviluppo del software.
- Marketing e pubblicità: Possono generare contenuti creativi per campagne di marketing.
- Accessibilità: Possono aiutare a generare parlato per le applicazioni di sintesi vocale.
- Automazione del lavoro: Le attività di routine e banali, specialmente in settori come la produzione, la logistica e il lavoro d'ufficio, potrebbero essere automatizzate, portando allo spostamento del lavoro.
- Creazione di nuovi posti di lavoro: Sul lato positivo, l'ascesa dell'IA creerebbe nuovi ruoli che prima non esistevano, come specialisti di intelligenza artificiale, analisti di dati, ingegneri di machine learning e ruoli nell'etica e nella politica dell'IA.
- Trasformazione del lavoro: Molti posti di lavoro saranno trasformati anziché eliminati, con l'intelligenza artificiale che si occuperà degli aspetti di routine del lavoro, liberando i dipendenti per concentrarsi su attività più complesse e creative.
- Spostamento della domanda di abilità: Ci sarà un aumento della domanda di competenze digitali e comprensione dell'IA, che potrebbe portare a una carenza di competenze a breve termine.
Quindi, mentre l'intelligenza artificiale sconvolgerà senza dubbio i mercati del lavoro, presenta anche opportunità per nuovi posti di lavoro e una maggiore produttività.
- Mancanza di comprensione: I modelli di intelligenza artificiale non comprendono il contesto o i concetti allo stesso modo degli esseri umani. Identificano schemi nei dati ma non ne comprendono il significato sottostante.
- Dipendenza dai dati: Richiedono grandi quantità di dati per l'addestramento. Se i dati sono distorti, incompleti o di scarsa qualità, le prestazioni del modello possono risentirne in modo significativo.
- Generalizzazione: I modelli addestrati su attività o set di dati specifici spesso faticano a generalizzare il loro apprendimento a scenari nuovi e invisibili.
- Spiegabilità: Spesso è difficile capire perché alcuni modelli (in particolare i modelli di deep learning) abbiano preso decisioni specifiche, portando a una mancanza di trasparenza o interpretabilità.
- Robustezza: I modelli AI possono essere sensibili a piccole modifiche nei dati di input (rumore, distorsione) e potrebbero non funzionare in modo affidabile in tutte le condizioni.
- Preoccupazioni etiche: Le applicazioni AI possono portare a problemi di privacy, potenziale uso improprio o pregiudizi non intenzionali, sollevando preoccupazioni etiche e legali.
Al termine delle mie conoscenze nel settembre 2021, l'intelligenza artificiale ha compiuto passi da gigante nella comprensione contestuale, in particolare con lo sviluppo di sofisticati modelli linguistici come GPT-3 e GPT-4. Questi modelli possono generare testo simile a quello umano in base all'input che ricevono e alla loro comprensione interna delle relazioni tra parole e concetti.
Tuttavia, è importante notare che questa "comprensione" è diversa dalla comprensione umana. I sistemi di intelligenza artificiale, così come esistono ora, non possiedono coscienza, autocoscienza o la stessa profondità di conoscenza esperienziale che hanno gli esseri umani. Interpretano il contesto sulla base di schemi nei dati, non sull'esperienza vissuta o sulla comprensione intuitiva delle sfumature. Pertanto, la loro comprensione del contesto è fondamentalmente diversa dalla nostra.
Ad esempio, mentre l'intelligenza artificiale può generare una risposta a una domanda su un'esperienza personale, come "come ti sei sentito il primo giorno di scuola?", lo fa sulla base di modelli nei dati su cui è stata addestrata, non su qualsiasi esperienza personale o emozioni che ha. Un'intelligenza artificiale non ha sentimenti o esperienze personali.
In termini di futuro, è difficile dirlo. I progressi nella ricerca e nello sviluppo dell'IA continuano a un ritmo rapido, ma il salto dal riconoscimento di modelli alla comprensione e alla coscienza autentiche di tipo umano è enorme e non sappiamo ancora se sia possibile o come sarebbe raggiunto. Anche se i sistemi di intelligenza artificiale diventano più sofisticati nell'interpretazione del contesto, ciò non significa necessariamente che ne abbiano una comprensione simile a quella umana.
- Migliore comprensione e generazione del linguaggio naturale: IA conversazionale più simile a quella umana e migliori traduzioni automatiche.
- Equità, spiegabilità e trasparenza dell'AI: Tecniche per comprendere il processo decisionale dell'IA, garantire l'equità e promuovere la trasparenza.
- IA nella sanità: Diagnosi della malattia migliorata, previsione dell'esito del paziente e trattamento personalizzato attraverso l'intelligenza artificiale.
- Apprendimento per rinforzo e IA generale: Sistemi di intelligenza artificiale più adattabili in grado di apprendere una varietà di compiti e adattarsi a nuove situazioni.
- AI e calcolo quantistico: Potenza di calcolo potenziata che consente modelli più complessi e tempi di addestramento più rapidi.
- Apprendimento federato: Machine learning che preserva la privacy che addestra i modelli su più dispositivi senza condividere i dati.
