{"id":1734369,"date":"2023-04-21T08:56:02","date_gmt":"2023-04-21T07:56:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pressenza.com\/?p=1734369"},"modified":"2023-04-21T09:00:30","modified_gmt":"2023-04-21T08:00:30","slug":"la-paura-dellintelligenza-artificiale-e-esagerata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pressenza.com\/it\/2023\/04\/la-paura-dellintelligenza-artificiale-e-esagerata\/","title":{"rendered":"La paura dell\u2019Intelligenza Artificiale \u00e8 esagerata"},"content":{"rendered":"

La popolarit\u00e0 senza precedenti di ChatGPT<\/a> ha messo il turbo al battage pubblicitario sull\u2019IA. Ogni giorno veniamo bombardati da articoli che annunciano l\u2019invenzione umana pi\u00f9 grande: l\u2019intelligenza artificiale (IA). Si dice che l\u2019IA \u00e8 \u00abqualitativamente diversa\u00bb, \u00abtrasformativa\u00bb, \u00abrivoluzionaria\u00bb, \u00abcambier\u00e0 tutto\u00bb. OpenAI, l\u2019azienda dietro a ChatGPT, ha annunciato un aggiornamento importante della tecnologia che sta alla base di ChatGPT, il GPT4. I ricercatori di Microsoft<\/a> sostengono gi\u00e0 che GPT4 mostra \u00abbarlumi di intelligenza artificiale generale\u00bb o simil-umana: \u00e8 il sacro Graal della ricerca in questo campo. Vengono avanzate fantasiose pretese sul raggiungimento del punto di \u201csingolarit\u00e0 tecnologica<\/a>\u201d pari o superiore all\u2019intelligenza umana.<\/strong><\/p><\/blockquote>\n

La stampa economica<\/a> parla di centinaia di milioni di posti di lavoro persi perch\u00e9 l\u2019IA sostituirebbe gli essere umani in una marea di professioni. Altri si preoccupano per un futuro fantascientifico dove la super-intelligenza artificiale si ribella e distrugge o riduce in schiavit\u00f9 l\u2019umanit\u00e0. Ci si chiede se siano previsioni fondate sui fatti o se sia solo clamore esagerato che l\u2019industria della tecnologia e il sistema degli investimenti in capitali di rischio vendono cos\u00ec bene.<\/p>\n

Gli attuali modelli IA si basano sulle cosiddette \u201creti neurali\u201d. Se da un lato il termine \u201cneurale\u201d richiama immagini di un cervello artificiale simulato grazie a chip computerizzati, la realt\u00e0 dell\u2019IA \u00e8 che le reti neurali non hanno nulla a che fare con il funzionamento del cervello umano. Queste reti cosiddette neurali non assomigliano alla rete di neuroni del cervello. Questa terminologia, per\u00f2, \u00e8 stata una delle maggiori ragioni della popolarit\u00e0 delle \u201creti neurali\u201d artificiali ed \u00e8 stata adottata ampiamente nonostante i suoi gravi limiti e difetti.<\/p>\n

Gli algoritmi di \u201capprendimento automatico\u201d in uso attualmente sono un\u2019estensione dei metodi statistici<\/a>, ma manca una giustificazione teorica per farne questo uso. I metodi statistici tradizionali hanno la virt\u00f9 della semplicit\u00e0. \u00c8 facile capire cosa fanno, quando e perch\u00e9 funzionano. Hanno garanzie matematiche che assicurano il significato dei risultati delle loro analisi, poste condizioni molto specifiche. Dato che la realt\u00e0 \u00e8 complessa, tali condizioni non reggono mai e, di conseguenza, le previsioni statistiche sono di rado accurate. Gli economi, gli epidemiologi e gli statistici lo riconoscono e allora sfruttano l\u2019intuizione per adoperare la statistica come guida verso obiettivi specifici in contesti specifici. Queste restrizioni spesso vengono trascurate, arrivando all\u2019uso improprio dei metodi statistici tradizionali con conseguenze a volte catastrofiche, come nella grande crisi finanziaria del 2008 o nel fallimento di fondi speculativi LTCM del 1998, che mise in ginocchio il sistema finanziario globale. Una citazione famosa di Mark Twain dice: \u00abCi sono tre tipi di bugie: le bugie, le bugie sfacciate e le statistiche\u00bb.<\/p>\n

L\u2019apprendimento automatico si basa sul totale abbandono della cautela che dovrebbe essere associata all\u2019uso giudizioso dei metodi statistici. La realt\u00e0 \u00e8 disordinata e caotica quindi \u00e8 impossibile creare modelli usando metodi statistici tradizionali. Cos\u00ec, la risposta dal mondo dell\u2019IA \u00e8 non fingere pi\u00f9 di cercare giustificazioni teoriche sul perch\u00e9 e sul modo in cui dovrebbero funzionare questi modelli di IA, che sono pi\u00f9 complicati per molti ordini di grandezza rispetto a quelli statistici tradizionali. Liberi da queste costrizioni di principio, i modelli di AI sono \u00abpi\u00f9 potenti\u00bb. Di fatto, si tratta di esercizi non-lineari elaborati e complessi che combaciano empiricamente con i dati osservati, ma non ne capiamo le relazioni sottostanti.<\/p>\n

Ma \u00e8 anche vero che questi modelli di IA a volte possono fare cose che non riescono ad altri tipi di tecnologia. Alcuni risultati sono stupefacenti, come i passaggi che ChatGPT pu\u00f2 generare, oppure le immagini che DALL-E pu\u00f2 creare. La gente rimane sbalordita e si crea un\u2019atmosfera di entusiasmo. Il motivo per cui funzionano \u201ccos\u00ec bene\u201d \u00e8 la quantit\u00e0 strabiliante di dati di training: abbastanza da includere quasi tutti i testi e le immagini create dall\u2019umanit\u00e0. Nonostante tale quantit\u00e0 di dati e miliardi di parametri, i modelli di IA non lavorano in modo spontaneo, anzi richiedono espedienti grossolani e ad hoc per produrre risultati desiderabili.<\/p>\n

Malgrado tutti questi trucchi, i modelli spesso sviluppano correlazioni spurie, cio\u00e8 funzionano per i motivi sbagliati. Per esempio, \u00e8 stato riscontrato che molti modelli di visione artificiale funzionano sfruttando correlazioni relative alla nitidezza delle immagini, allo sfondo, all\u2019angolatura della foto e a caratteristiche specifiche. Questi modelli di visione di IA danno poi pessimi risultati in situazioni non controllate; per esempio, un divano leopardato sarebbe identificato come un leopardo. Questi modelli non funzionano quando una piccolissima quantit\u00e0 di rumore a schema fisso, quasi impercepibile dagli esseri umani, viene aggiunta alle immagini oppure quando le immagini vengono ruotate, come nel caso di un\u2019auto capovolta dopo un incidente. Con tutta la sua prosa, poesia e i suoi notevoli componimenti, ChatGPT non \u00e8 capace di moltiplicare due numeri molto grandi, mentre una calcolatrice degli anni Settanta ci riesce facilmente.<\/p>\n

I modelli di IA non possiedono alcun grado di capacit\u00e0 di comprensione simil-umana, ma sono grandiosi nell\u2019imitarla e nell\u2019imbambolare la gente facendole credere di essere intelligenti, quando in realt\u00e0 ripetono a pappagallo la vasta raccolta di testo che hanno ingerito. Per questo motivo, in un articolo del 2021<\/a>, la linguista computazionale Emily Bender ha denominato \u201cpappagalli stocastici\u201d i Grandi modelli linguistici come ChatGPT o BART e BERT di Google. Alle sue coautrici di Google (Timnit Gebru e Margaret Mitchell) era stato chiesto di togliere i loro nomi dall\u2019articolo. Loro si sono rifiutate e cos\u00ec sono state licenziate da Google.<\/p>\n

Queste critiche non sono solo rivolte ai grandi modelli linguistici attuali ma all\u2019intero paradigma che \u00e8 lo sviluppo dell\u2019intelligenza artificiale. Non otteniamo benefici solo leggendo sul tema, ma scoprendo ci\u00f2 che funziona o meno. Questo vale anche per i compiti puramente intellettuali, come leggere e scrivere, e per le discipline formali come la matematica: non si migliora senza fare pratica. Questi modelli di IA non hanno uno scopo proprio e, perci\u00f2, non capiscono il significato n\u00e9 producono testi o immagini significative. Molti critici dell\u2019IA sostengono che la vera intelligenza richiede \u201csituazionalit\u00e0 sociale\u201d [nozione per cui lo sviluppo dell\u2019intelligenza individuale dipende dal suo inserimento in un contesto sociale e culturale, NdT].<\/p>\n

Fare cose fisiche nel mondo reale richiede la gestione di complessit\u00e0, non-linearit\u00e0 e caos, e la messa in pratica di tali cose. \u00c8 per questa ragione che il progresso nella Robotica \u00e8 stato estremamente lento: i robot attuali riescono solo a svolgere compiti fissi e ripetitivi che riguardano oggetti rigidi e identici, come le catene di produzione. Nonostante siano passati anni pieni di entusiasmo rivolto alle auto senza conducente e siano state finanziate grandi somme per le ricerche, la guida totalmente automatica non sembra ancora praticabile nel prossimo futuro.<\/p>\n

Lo sviluppo dell\u2019IA attuale basato sull\u2019individuazione di correlazioni statistiche usando \u201creti neurali\u201d, che vengono trattate come scatole nere, promuove un mito di pseudoscienza relativo alla creazione di intelligenza al costo di sviluppare una comprensione scientifica di come e perch\u00e9 queste reti funzionano. Al contrario, esso enfatizza la spettacolarit\u00e0 per esempio della creazione di demo impressionanti e di valutazioni in test standardizzati, basati su dati memorizzati.<\/p>\n

L\u2019unico uso commerciale significativo delle versioni attuali dell\u2019IA \u00e8 la pubblicit\u00e0: per i social media e le piattaforme di streaming, raggiungere gli acquirenti. Questo non richiede l\u2019alto grado di affidabilit\u00e0 necessario per altre soluzioni ingegneristiche; devono solo essere passabili. E pessimi risultati, come la propagazione di notizie false e la creazione di bolle di filtraggio piene d\u2019odio, rimangono per lo pi\u00f9 impuniti.<\/p>\n

Forse il lato positivo di tutto questo \u00e8 che, viste le tetre prospettive della singolarit\u00e0 dell\u2019IA, \u00e8 esagerata la paura di super-intelligenze artificiali cattive che distruggeranno l\u2019umanit\u00e0. Tuttavia questo d\u00e0 poco conforto a chi subisce le decisioni dei sistemi di IA. Nel mondo ci sono gi\u00e0 numerosi esempi di \u201csistemi decisionali di IA\u201d che negano reclami assicurativi, contributi medici e ospedalieri legittimi e sussidi sociali dallo Stato. Con i sistemi di IA negli Stati Uniti sono state date sentenze di incarcerazione pi\u00f9 lunghe alle minoranze. \u00c8 stata negata la podest\u00e0 genitoriale a genitori appartenenti a minoranze, sulla base di correlazioni statistiche spurie che spesso si riducono al non avere abbastanza denaro per dare da mangiare e provvedere ai figli. E, ovviamente, tali sistemi favoriscono l\u2019incitamento all\u2019odio nei social media. Come ha scritto l\u2019emerito linguista Noam Chomsky in un suo articolo recente<\/a>, \u00abChatGPT mostra la banalit\u00e0 del male: il plagio e l\u2019apatia e l\u2019ovviazione\u00bb.<\/p>\n

Di Bappa Sinha<\/strong><\/p>\n

Bappa Sinha \u00e8 un tecnologo esperto, interessato all\u2019impatto della tecnologia sulla societ\u00e0 e sulla politica.<\/strong><\/p>\n

Questo \u00e8 un articolo di\u00a0Globetrotter<\/a>.<\/p>\n

Traduzione dall\u2019inglese di Mariasole Cailotto. Revisione di Thomas Schmid.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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