I contenuti generati dall’intelligenza artificiale stanno iniziando a riempire Internet e questa potrebbe essere una brutta notizia per i futuri modelli di intelligenza artificiale. Come sappiamo, i modelli linguistici come ChatGPT vengono formati dai contenuti trovati su Internet.
Poiché l’intelligenza artificiale crea contenuti più “sintetici”, potrebbe sorgere un problema ingegneristico noto come “collasso del modello”. Il filtraggio dei dati sintetici dai modelli di addestramento sta diventando un’importante area di ricerca e probabilmente crescerà man mano che i contenuti dell’intelligenza artificiale popoleranno Internet.
Il simbolo di “Uroboros”, raffigura un serpente che inghiotte la propria coda. Nell’era dell’intelligenza artificiale, questo simbolismo assume un significato nuovo e toccante. Quando i contenuti editoriali generati dai modelli linguistici dell’intelligenza artificiale iniziano a popolare Internet, purtroppo contengono molti errori.
Internet è la fonte su cui vengono formati questi modelli linguistici. In altre parole, sempre di più le IA “consumeranno” se stesse. L’intelligenza artificiale inizierà ad apprendere da dati errati fino a quando tutto ciò che produrrà sarà assurdo o frutto di allucinazione per compensare a informazioni mancanti.
Questo è ciò che i ricercatori dell’intelligenza artificiale chiamano “collasso del modello”. Uno studio recente ha utilizzato un modello linguistico per generare testo sull’architettura inglese. Dopo aver addestrato più volte l’IA su questo test sintetico, la risposta del decimo modello era completamente priva di significato.
Per addestrare in modo efficace i nuovi modelli di intelligenza artificiale, le aziende hanno bisogno di dati che non vengano danneggiati da informazioni generate i modo sintetico.
Alex Dimakis, co-direttore del National AI Institute for the Foundations of Machine Learning, afferma che una piccola raccolta di dati di alta qualità può sovraperformare rispetto ad una grande raccolta di dati sintetici. Per ora, gli ingegneri devono vagliare i dati per assicurarsi che l’intelligenza artificiale non impari dai dati sintetici che ha creato da sola.
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