I modelli di intelligenza artificiale generativa stanno emergendo come protagonisti indiscussi della nuova era dell'innovazione tecnologica. La loro caratteristica principale risiede nella versatilità e generalità: in grado di affrontare un ampio spettro di compiti, anche quelli non previsti o non specificamente addestrati. Questo approccio, che definisce i cosiddetti “modelli di fondazione”, pone un interrogativo cruciale riguardo alla gestione dei rischi e alla regolamentazione di questi strumenti in continua evoluzione.

I modelli generativi, spesso definiti come modelli generali o agnostici rispetto ai compiti, rappresentano un punto di svolta nel panorama dell’intelligenza artificiale. La loro capacità di adattarsi a numerosi compiti diversi, senza necessità di essere specificamente programmati per ognuno di essi, è un aspetto che sfida le tradizionali classificazioni del rischio applicate nel contesto della legislazione vigente, come quella proposta dall’AI Act dell’Unione Europea. Mentre le tecnologie di IA precedenti si concentravano su applicazioni specifiche, questi nuovi modelli, grazie alla loro natura adattiva, aprono scenari imprevedibili sia in termini di output che di potenziale danno.

Il principale problema con i modelli di fondazione è la difficoltà di prevedere e classificare i rischi associati al loro utilizzo. In un sistema regolatorio basato sul rischio, come quello delineato nell'AI Act, la classificazione è legata principalmente al fine specifico o all'applicazione dell'intelligenza artificiale. Tuttavia, con i modelli generativi, questa logica perde la sua efficacia, poiché un singolo modello può essere utilizzato in un’ampia varietà di scenari, alcuni dei quali potrebbero non essere nemmeno stati previsti durante la fase di progettazione.

Un altro aspetto cruciale riguarda la responsabilità legale e le implicazioni di un'eventuale causa. Poiché i modelli generativi sono progettati per eseguire una serie di compiti diversificati, l’imprevedibilità delle loro azioni solleva seri interrogativi riguardo la gestione delle eventuali conseguenze dannose. In particolare, la connessione di causalità, che è una pietra miliare nella determinazione della responsabilità legale, si indebolisce considerevolmente. Se un modello genera un output dannoso, la previsione di tale effetto è estremamente complessa, rendendo difficile attribuire la colpa a un singolo agente o componente della catena di fornitura dell'IA.

Un altro fattore che accentua la difficoltà nella regolamentazione è la capacità di espansione dei modelli di fondazione. Questi modelli fungono da base comune per l'adattamento e la creazione di sistemi IA specifici per compiti diversi. Ciò conferisce loro un’enorme potenzialità di crescita e diffusione, ma allo stesso tempo introduce rischi virali: qualsiasi difetto, bias o vulnerabilità presente nel modello di base può propagarsi, contaminando ogni applicazione che si costruisce su di esso. Questo effetto di “virulenza” amplifica i rischi sistemici, ovvero i rischi che possono avere impatti negativi su larga scala, come distorsioni nei settori critici, violazioni della privacy, e minacce alla sicurezza pubblica e globale.

L’idea di “rischi sistemici” è cruciale per comprendere la portata delle sfide che questi modelli pongono. I rischi sistemici si riferiscono a quegli effetti negativi che possono espandersi rapidamente e colpire vari ambiti, dalla salute pubblica alla sicurezza economica, dalla democrazia alla protezione dei dati personali. La natura stessa dei modelli di fondazione – caratterizzati da una potenza di adattamento e scalabilità – alimenta la replicabilità di eventuali difetti, con la possibilità che errori o pregiudizi si propagano in modo incontrollabile.

Inoltre, la loro progettazione si basa su una metodologia chiamata "transfer learning", che permette al modello di applicare ciò che ha imparato da un compito a un altro. Ciò implica che un modello addestrato a riconoscere oggetti in immagini possa essere successivamente adattato per riconoscere attività in video, e così via. Questo processo di adattamento a nuove situazioni, unito alla capacità di operare su enormi quantità di dati attraverso metodi di auto-supervisione, conferisce ai modelli generativi un livello di flessibilità mai visto prima. Tuttavia, questa stessa caratteristica solleva preoccupazioni sul fronte della privacy e della protezione dei dati, in quanto l'uso di dati su larga scala può essere una fonte di vulnerabilità in termini di sicurezza informatica.

Di fronte a queste problematiche, la risposta del legislatore è complessa. Il sistema di regolamentazione proposto dall'AI Act, che si fonda sulla classificazione dei rischi in base all'uso specifico dei modelli, potrebbe rivelarsi insufficiente per affrontare la realtà dei modelli generativi. La legge deve trovare un equilibrio tra la promozione dell'innovazione e la protezione della sicurezza pubblica, affrontando il rischio che questi modelli possano comportare danni collaterali, anche gravi, che non sono immediatamente prevedibili o gestibili con gli strumenti legali attuali.

Infine, è importante considerare che, al di là delle sfide regolatorie e legali, i modelli di intelligenza artificiale generativa potrebbero avere un impatto profondo sulla società. La loro capacità di eseguire compiti non solo in modo efficiente, ma anche inaspettato, potrebbe portare a sviluppi che cambiano radicalmente il nostro approccio all’intelligenza artificiale, sia in termini di applicazione pratica che di filosofia legale. Tuttavia, è fondamentale che la regolamentazione evolva in parallelo con l’avanzamento tecnologico, tenendo conto non solo dei benefici, ma anche dei rischi potenziali, per garantire che questi strumenti possano essere utilizzati in modo sicuro ed etico.

Come Funzionano le Reti Neurali e i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM)?

Le reti neurali artificiali sono strutture matematiche ispirate al funzionamento dei neuroni nel cervello umano, utilizzate oggi per risolvere una vasta gamma di problemi, inclusi il riconoscimento delle immagini, la traduzione automatica e la generazione di linguaggio naturale. Una rete neurale artificiale è composta da "neuroni artificiali", che sono entità matematiche che elaborano segnali numerici e producono un output numerico chiamato livello di attivazione. Questo livello è il risultato di una funzione non lineare che dipende dai livelli di attivazione dei neuroni connessi a ciascun neurone. In parole povere, il comportamento del neurone non è direttamente proporzionale all'input ricevuto, ma può variare in modo complesso.

Le connessioni tra questi neuroni sono regolate da parametri numerici noti come "pesi", che vengono modificati attraverso un processo di apprendimento, tipicamente supervisionato, che allena il modello sui dati. Le reti neurali sono spesso strutturate in "strati", in cui l'input iniziale viene fornito al primo strato e l'output finale proviene dall'ultimo. In una rete profonda (deep neural network), questi strati possono essere molto numerosi, e il modello può contenere milioni di neuroni. A ogni connessione tra i neuroni è associato un peso che viene modificato durante l'addestramento del modello. Questo processo di ottimizzazione è ciò che permette alla rete di imparare a mappare gli input sugli output desiderati.

I modelli di apprendimento profondo (deep learning) sono diventati essenziali per l'intelligenza artificiale moderna, soprattutto per il loro impiego in applicazioni generative come i modelli di linguaggio. Questi modelli, che comprendono le architetture più complesse come il trasformatore, sono alla base di applicazioni avanzate come i chatbot (ad esempio, ChatGPT) e altre forme di AI generativa. I trasformatori sono stati introdotti nel 2017 dal team di Google Brain e hanno rivoluzionato il campo dell'AI per la loro capacità di gestire enormi quantità di dati in modo più efficiente rispetto ai modelli precedenti, che si basavano su reti neurali ricorrenti.

Un aspetto cruciale di questi modelli è che sono generalmente costruiti utilizzando un approccio di "auto-apprendimento" (self-supervised learning), che non richiede etichettatura manuale dei dati di addestramento. Ciò consente di addestrare i modelli su enormi volumi di testo, come quello che si trova su Internet. Una volta addestrato, un modello come GPT è in grado di generare sequenze di parole che sembrano naturali e coerenti con il contesto fornito in input. Il modello non memorizza frasi preesistenti in un database, ma calcola una probabilità per ogni parola successiva da generare, basandosi sulle parole precedenti e sul vasto contesto acquisito durante l'addestramento. In pratica, è come un'autocompletamento molto avanzato che predice quale parola verrà successivamente.

Il funzionamento del trasformatore si basa anche su un meccanismo chiamato "attenzione", che permette al modello di pesare l'importanza relativa di ogni parola o parte di testo nel contesto precedente per determinare la parola successiva. Questo è uno degli aspetti che rende il modello così potente nel catturare dipendenze a lungo termine nel testo, ovvero quando il significato di una parola è influenzato da parole che appaiono molto prima nel contesto. Questo meccanismo di attenzione è un elemento centrale per il successo dei trasformatori, poiché consente al modello di concentrarsi sulle informazioni più rilevanti durante la generazione del testo.

Tuttavia, una delle sfide principali nell'utilizzo delle reti neurali profonde, in particolare nei modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT, è la difficoltà di "interpretabilità" o "spiegabilità". Questi modelli sono estremamente complessi, con milioni di parametri numerici, e il loro comportamento è spesso difficile da comprendere in termini umani. Non è immediato capire come o perché il modello produca un certo output, poiché la conoscenza è distribuita in modo così vasto tra i vari pesi e connessioni della rete. Questo rende i modelli di intelligenza artificiale profondi spesso descritti come "scatole nere", dove le decisioni interne non sono facilmente interpretabili.

Inoltre, nonostante l'impressionante capacità di generare linguaggio naturale, i modelli di questo tipo non sono privi di limitazioni. La loro capacità di generare risposte è strettamente legata ai dati su cui sono stati addestrati, e non sempre sono in grado di comprendere il contenuto in modo profondo o di rispondere in modo accurato a richieste che si discostano dalle informazioni presenti nel loro training. La qualità dell'output, quindi, dipende in gran parte dalla qualità e dalla varietà dei dati di addestramento, nonché dall'efficacia delle fasi di "fine-tuning" che possono essere applicate successivamente all'addestramento iniziale per migliorare la performance del modello.

In conclusione, sebbene le reti neurali e i modelli di linguaggio avanzati come GPT siano straordinari per le loro capacità generative, è fondamentale comprendere che si tratta di sistemi estremamente complessi, i cui comportamenti sono difficili da spiegare o prevedere in modo preciso. La ricerca sull'interpretabilità e sull'allineamento dei modelli con i valori umani è ancora in corso, ma per ora la loro applicazione pratica continua a crescere in maniera esponenziale, con implicazioni significative in numerosi settori, dal diritto all'etica, dalla medicina alla creatività.

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