L'effetto Nelson Mandela della tecnologia: Allucinazioni da IA [con suggerimenti per ridurle]

C'è poca differenza tra le allucinazioni degli esseri umani e quelle dell'IA. 😵‍💫

Entrambe possono ricordare fatti in modo errato, inventare affermazioni fittizie e trarre conclusioni sbagliate. Tuttavia, le allucinazioni umane sono radicate in pregiudizi cognitivi e distorsioni mentali e raramente influenzano il nostro processo decisionale quotidiano. D'altra parte, le allucinazioni dell'IA possono essere piuttosto costose, poiché questi strumenti presentano informazioni errate come fatti reali, e con grande sicurezza.

Questo significa che dovremmo smettere di usare questi strumenti di IA altrimenti utili? No!

Con un po' di discernimento e prompt migliori, potrete facilmente trasformare le tendenze dell'IA a vostro favore, ed è proprio questo che vi aiuteremo a fare in questo post del blog. Tratteremo i seguenti argomenti:

Cosa sono le allucinazioni dell'IA?

Il fenomeno per cui i modelli di IA generativa producono informazioni errate come se fossero vere è chiamato allucinazione dell'IA.

Ecco un estratto di come Avivah Litan, vicepresidente analista di Gartner, spiega le allucinazioni dell'IA:

...risultati completamente inventati da un modello linguistico di grandi dimensioni. Anche se rappresentano fatti completamente inventati, i risultati dell'LLM (modello linguistico di grandi dimensioni) li presentano con sicurezza e autorevolezza.

Modelli di IA allucinanti: origini ed evoluzione

Nel vasto glossario dell'IA, il termine allucinazione dell'IA è relativamente nuovo. Tuttavia, la sua esistenza può essere fatta risalire agli albori dei sistemi di IA negli anni '50. Da un punto di vista accademico, il concetto è apparso per la prima volta in articoli di ricerca con il titolo Proceedings: Fourth IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition nel 2000.

La consapevolezza dell'esistenza delle allucinazioni dei modelli di IA ha attirato maggiore attenzione alla fine degli anni 2010, con l'ascesa di grandi nomi come Google DeepMind e ChatGPT. Negli ultimi tempi, gli utenti sono stati esposti a vari esempi di allucinazioni dell'IA. Ad esempio, uno studio del 2021 ha rivelato che un sistema di IA addestrato su immagini di panda identificava erroneamente oggetti non correlati come giraffe e biciclette come panda.

In un altro studio del 2023 condotto dalla National Library Of Medicine, i ricercatori hanno esaminato l'accuratezza dei riferimenti negli articoli medici generati da ChatGPT. Su 115 riferimenti, solo il 7% è risultato accurato, mentre il 47% era completamente inventato e il 46% era autentico ma impreciso. 😳

Quattro elementi che contribuiscono alle allucinazioni dell'IA

Le allucinazioni dell'IA si verificano a causa di quattro fattori intrinseci e prevalentemente tecnici:

1. Dati di addestramento imprecisi o distorti

I dati utilizzati nell'apprendimento automatico sono ciò che alla fine determina il contenuto generato da un modello di IA. I dati di addestramento di bassa qualità possono essere pieni di errori, distorsioni o incongruenze, che possono corrompere l'algoritmo finale. Tale IA apprenderà informazioni distorte e sarà più incline a generare risultati imprecisi.

Lettura bonus: Scopri la differenza tra machine learning e IA.

2. Divario interpretativo

I modelli di IA possono essere messi in difficoltà da espressioni idiomatiche, slang, sarcasmo, linguaggio colloquiale e altre sfumature del linguaggio umano, portando il sistema a produrre informazioni prive di senso o inaccurate. In altre situazioni, anche se i dati di addestramento sono buoni, il modello potrebbe non disporre della programmazione necessaria per comprenderli correttamente, portando a interpretazioni errate e allucinazioni.

3. Deficit di verità di base

A differenza delle attività con risposte giuste e sbagliate chiare, le attività generative non hanno una verità oggettiva definitiva, per così dire, da cui il modello possa imparare. Questa assenza di un punto di riferimento rende difficile per il modello discernere ciò che ha senso e ciò che non lo ha, con conseguenti risposte inaccurate.

4. La trappola della complessità

Sebbene modelli altamente intelligenti come GPT-4 offrano grandi capacità, la loro complessità può essere un'arma a doppio taglio. Molti modelli di IA commettono errori sovraccaricando i dati o memorizzando modelli irrilevanti, portando alla generazione di informazioni false. Anche prompt mal progettati portano a risultati incoerenti con modelli di IA più complessi.

Come e perché si verificano le allucinazioni dell'IA: prospettiva di elaborazione

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT e Bard di Google alimentano il dinamico mondo dell'IA generativa, generando testi simili a quelli umani con notevole fluidità. Tuttavia, dietro la loro efficacia si nasconde un limite fondamentale: la mancanza di comprensione contestuale del mondo che descrivono.

Per comprendere come si verifica un'allucinazione dell'IA, dobbiamo approfondire il funzionamento interno degli LLM. Immaginateli come vasti archivi digitali pieni di libri, articoli e scambi sui social media.

Per elaborare i dati, gli LLM:

Man mano che gli LLM elaborano più dati, iniziano a identificare modelli linguistici, come regole grammaticali e associazioni di parole. Ad esempio, uno strumento di IA per un assistente virtuale (VA) può osservare le risposte del VA ai reclami comuni dei clienti e suggerire soluzioni identificando determinate parole chiave. Purtroppo, qualsiasi errore in questo processo può trigger un'allucinazione.

In sostanza, l'IA non coglie mai il vero significato delle parole che manipola. La professoressa Emily M. Bender, esperta di linguistica, riepiloga perfettamente il punto di vista di un LLM: Se vedete la parola "gatto", questa evoca immediatamente esperienze relative ai gatti e cose che riguardano i gatti. Per il modello linguistico di grandi dimensioni, si tratta di una sequenza di caratteri C-A-T. 😹

Esempi di allucinazioni dell'IA nel nostro mondo

Le allucinazioni dell'IA rappresentano una sfida multiforme, come dimostrano vari esempi reali. Date un'occhiata alle quattro categorie. 👀

1. Professione legale

Nel maggio 2023, un avvocato ha dovuto affrontare le conseguenze dopo aver utilizzato ChatGPT per redigere una mozione contenente pareri legali e citazioni fittizie, ignaro della capacità del modello di generare testi errati.

2. Disinformazione sulle persone

ChatGPT è stato utilizzato per diffondere notizie false, come l'accusa di molestie nei confronti di un professore di diritto e il coinvolgimento ingiustificato di un sindaco australiano in un caso di corruzione, causando danni alla reputazione, oltre ad altre gravi conseguenze.

3. Attacchi intenzionali o ostili

Gli attori malintenzionati possono manipolare sottilmente i dati, causando un'errata interpretazione delle informazioni da parte dei sistemi di IA. Ad esempio, qualcuno ha configurato un sistema di IA in modo da identificare erroneamente l'immagine di un gatto come quella di un guacamole, evidenziando la vulnerabilità dovuta allo scarso controllo degli strumenti di IA.

4. Chatbot basati sull'IA

Immaginate di interagire con chatbot basati sull'IA per cercare informazioni o semplicemente per divertimento. Anche se le loro risposte possono essere coinvolgenti, c'è un'alta probabilità che siano completamente inventate.

Prendiamo ad esempio il caso di Re Renoit. Consideriamo ChatGPT e qualsiasi altro chatbot basato sull'IA. Chiediamo a entrambi: Chi era Re Renoit? 👑

Con l'adozione di "guardrail" (un framework creato per garantire risultati positivi e imparziali), ChatGPT potrebbe ammettere di non conoscere la risposta. Tuttavia, uno strumento di IA meno restrittivo costruito utilizzando la stessa tecnologia di base (GPT) potrebbe tranquillamente inventare una biografia per questo re inesistente.

Tipi di allucinazioni dell'IA possibili per un sistema di IA generativa

Le allucinazioni dell'IA variano in gravità e possono avere un intervallo che va da sottili incongruenze fattuali a vere e proprie sciocchezze. Concentriamoci su tre tipi comuni di allucinazioni dell'IA:

1. Allucinazioni con conflitto di input

Queste si verificano quando gli LLM generano contenuti che contraddicono o si discostano in modo significativo dal prompt originale fornito dall'utente.

Immaginate di chiedere a un assistente IA: Quali sono gli animali terrestri più grandi?

E riceviamo la risposta: Gli elefanti sono noti per le loro impressionanti capacità di volo!

2. Allucinazioni in conflitto con il contesto

Queste si verificano quando gli LLM generano risposte che si discostano dalle informazioni precedentemente stabilite all'interno della stessa conversazione.

Supponiamo che stiate dialogando con un'IA su Plutone e il sistema solare e che lo strumento vi descriva il terreno freddo e roccioso del pianeta nano. Ora, se chiedete ulteriormente se Plutone supporta la vita, l'LLM inizia a descrivere foreste verdeggianti e vasti oceani sul pianeta. Accidenti! ☀️

3. Allucinazioni in conflitto con i fatti

Tra le forme più diffuse di allucinazioni dell'IA vi sono le inesattezze fattuali, in cui il testo generato appare plausibile ma alla fine non è vero. Sebbene il concetto generale della risposta possa essere in linea con la realtà, i dettagli possono essere errati.

Ad esempio, nel febbraio 2023, il chatbot Bard IA di Google ha erroneamente affermato che il telescopio spaziale James Webb aveva catturato le prime immagini di un pianeta al di fuori del nostro sistema solare. Tuttavia, la NASA ha confermato che le prime immagini di esopianeti sono state ottenute nel 2004, prima del lancio del telescopio spaziale James Webb nel 2021.

Impatto delle allucinazioni dell'IA

Sebbene gli strumenti di IA impieghino pochi millisecondi per generare risposte o soluzioni, l'impatto di una risposta non del tutto corretta può essere grave, soprattutto se l'utente non è particolarmente attento. Alcune conseguenze comuni includono:

Come mitigare i problemi legati alle allucinazioni dell'IA

Ecco alcuni consigli e trucchi degli esperti per mitigare le allucinazioni dell'IA generativa.

Garantite la diversità e la rappresentatività nei dati di addestramento

Come abbiamo discusso nelle sezioni precedenti, dati di addestramento insufficienti spesso rendono un modello di IA soggetto ad allucinazioni. Quindi, se siete voi a costruire uno strumento di IA, assicuratevi che sia addestrato su set di dati diversificati e rappresentativi, comprese le fonti dei sistemi di registrazione. L'idea è quella di consentire agli LLM di generare risposte arricchite con informazioni contestualmente rilevanti, cosa che i modelli pubblici spesso non riescono a fare.

Una tecnica potente, nota come Retrieval Augmented Generation (RAG), presenta agli LLM un pool di conoscenze curato, limitando la loro tendenza alle allucinazioni. Inoltre, l'inclusività e la rappresentazione in vari domini dei set di dati, così come gli aggiornamenti e le espansioni regolari, mitigano il rischio di risultati distorti.

E se sei solo un utente, tutto ciò che devi fare è scegliere uno strumento di IA che sia meglio addestrato rispetto ai modelli pubblici. Ad esempio, puoi optare per ClickUp Brain, la prima rete neurale generativa di IA al mondo addestrata con set di dati altamente contestualizzati.

A differenza degli strumenti GPT generici, ClickUp Brain è stato addestrato e ottimizzato per una varietà di ruoli lavorativi e casi d'uso. Le sue risposte sono pertinenti alla situazione e coerenti, ed è possibile sfruttare lo strumento per:

Creare prompt semplici e diretti

Il prompt engineering può essere un'altra soluzione efficace per generare risposte più prevedibili e accurate dai modelli di IA.

La qualità e l'accuratezza dei risultati generati dagli LLM sono direttamente proporzionali alla chiarezza, alla specificità e alla precisione dei prompt che ricevono. Ecco perché l'attenzione ai dettagli è fondamentale durante la fase di prompting, in quanto consente di fornire agli LLM istruzioni chiare e indicazioni contestuali. Eliminate qualsiasi dettaglio irrilevante o frase contorta per facilitare risposte più accurate e prevenire le allucinazioni dell'IA.

Sperimenta una tecnica chiamata impostazioni di temperatura

La temperatura nell'IA funge da parametro cruciale che regola il grado di casualità nell'output del sistema. Essa determina l'equilibrio tra diversità e conservatorismo, con temperature più elevate che triggerano una maggiore casualità e temperature più basse che producono risultati deterministici.

Verificate se lo strumento di IA che utilizzate consente di impostare una temperatura più bassa per migliorare l'accuratezza delle risposte, in particolare quando si cercano informazioni basate su fatti. Ricordate che, sebbene temperature più elevate aumentino il rischio di allucinazioni, infondono anche maggiore creatività nelle risposte.

In che modo ClickUp contribuisce a mitigare le allucinazioni dell'IA?

ClickUp è una piattaforma versatile per il lavoro e la produttività progettata per semplificare la gestione delle attività, l'organizzazione delle conoscenze e la collaborazione tra i team. Dispone di un modello di IA nativo, ClickUp Brain, che consente ai team di accedere a informazioni accurate e funzionalità IA precise in vari casi d'uso.

ClickUp può ridurre il rischio di allucinazioni dell'IA nella vostra produzione quotidiana in due modi:

1. Sfruttare i modelli di prompt IA esperti di ClickUp

I modelli di prompt IA sono progettati per aiutarti a lavorare con ChatGPT e strumenti simili in modo più efficiente, con l'obiettivo di prevenire le allucinazioni dell'IA. Puoi trovare prompt accuratamente personalizzati e personalizzabili per decine di casi d'uso, dal marketing alle risorse umane. Esploriamo le opzioni per:

Prompt ChatGPT di ClickUp per l'ingegneria

Il modello ClickUp ChatGPT Prompts for Engineering offre oltre 12 categorie di set di prompt, tra cui codifica IA, segnalazione di bug e analisi dei dati. Cosa include:

Con prompt specifici come: Ho bisogno di creare un modello in grado di prevedere con precisione [risultato desiderato] sulla base di [set di dati], fornite istruzioni chiare e garantite che il calcolo finale sia affidabile e accurato.

Inoltre, puoi accedere all'assistenza IA integrata per attività di scrittura tecnica come la redazione di manuali utente, proposte e rapporti di ricerca.

Prompt di ClickUp ChatGPT per la scrittura

Il modello ClickUp ChatGPT Prompts for Writing Template vi aiuta a generare senza sforzo nuove idee e contenuti per articoli, post di blog e altri formati, a creare storie accattivanti con prospettive uniche che risuonano con i vostri lettori e a trovare nuovi argomenti e approcci per rinvigorire la vostra scrittura.

Ad esempio, il prompt di questo modello – Ho bisogno di redigere un [tipo di documento] persuasivo che convinca i miei lettori a intraprendere [azione desiderata] – ti aiuta a comunicare tre cose principali a ChatGPT:

Queste istruzioni consentono al modello IA di produrre un testo estremamente dettagliato che tiene conto di tutte le vostre esigenze senza generare contenuti falsi.

Cosa è incluso:

Prompt ChatGPT di ClickUp per il project management

Sei stanco delle complessità dei progetti? Non lasciare che il sovraccarico di dati ti opprima! Con il modello ClickUp ChatGPT Prompts for Project Management, puoi aumentare la tua produttività di dieci volte!

Questo modello completo offre diversi prompt per affrontare praticamente qualsiasi sfida nel project management:

Aspettatevi prompt come: "Sto cercando strategie per garantire un esito positivo della consegna del progetto e ridurre al minimo i rischi associati a [tipo di progetto]", per personalizzare una strategia personalizzata per ridurre al minimo i rischi in qualsiasi tipo di progetto.

2. Utilizzo di ClickUp Brain per contenuti altamente professionali generati dall'IA

ClickUp Brain è una rete neurale che può diventare il segreto per aumentare la produttività del tuo team. Che tu sia un manager o uno sviluppatore, puoi facilmente sfruttare i suoi oltre 100 prompt specifici per ruolo basati sulla ricerca per facilitare qualsiasi lavoro. Ad esempio, puoi utilizzare lo strumento per raccogliere idee e generare report su:

C'è anche la possibilità di riassumere tutti gli aggiornamenti settimanali del progetto per aiutarti a ottenere una rapida panoramica del tuo lavoro. E, se ti occupi della gestione di documenti di progetto come procedure operative standard, contratti o linee guida, allora le funzioni di scrittura di ClickUp Brain sono proprio quello che fa per te!

Oltre ad essere uno strumento di IA generativa, ClickUp Brain è un gestore di conoscenze per il portafoglio della vostra azienda. La sua rete neurale collega tutte le vostre attività, i documenti e le discussioni di lavoro: potete estrarre i dati rilevanti con semplici domande e comandi.

Opinioni sulle allucinazioni dell'IA

Il problema delle allucinazioni dell'IA suscita punti di vista contrastanti all'interno della comunità dell'IA.

Ad esempio, OpenAI, l'autore di ChatGPT, riconosce il problema delle allucinazioni come una delle principali preoccupazioni. Il co-fondatore John Schulman sottolinea il rischio di fabbricazione, affermando: La nostra più grande preoccupazione riguardava la veridicità dei fatti, perché il modello tende a inventare cose.

Il CEO di OpenAI Sam Altman, d'altra parte, visualizza la capacità stessa dell'IA di generare allucinazioni come un segno di creatività e innovazione. Questa prospettiva contrastante sottolinea la complessità delle narrazioni pubbliche relative ai risultati e alle aspettative dell'IA.

IBM Watson è un'altra soluzione che ha contribuito ad approfondire questioni relative allo sviluppo responsabile dell'IA e alla necessità di solide misure di sicurezza. Quando IBM Watson ha cercato di analizzare i dati medici di potenziali pazienti affetti da cancro, il modello ha generato raccomandazioni inaccurate, portando a test confusi.

Riconoscendo i limiti di Watson, IBM ha sottolineato la necessità della collaborazione umana con l'IA. Ciò ha portato allo sviluppo di Watson OpenScale, una piattaforma aperta che fornisce agli utenti strumenti per governare l'IA, garantendo una maggiore equità e una riduzione dei pregiudizi.

Utilizza ClickUp per prevenire le allucinazioni dell'IA

Mentre aziende tecnologiche leader come Google, Microsoft e OpenAI cercano attivamente soluzioni per ridurre al minimo questi rischi, i team moderni non possono aspettare all'infinito che arrivi una soluzione.

Il problema delle allucinazioni dell'IA non può essere ignorato, ma è un problema abbastanza risolvibile se si utilizzano gli strumenti giusti e si esercita il buon vecchio discernimento umano. La soluzione migliore? Sfruttate i prompt specifici del settore, i modelli gratis e le funzionalità di scrittura di ClickUp per ridurre al minimo le istanze di allucinazione.

Iscriviti oggi stesso a ClickUp per iniziare il tuo percorso verso l'esito positivo! ❣️