Come superare le sfide comuni dell'intelligenza artificiale
AI e Automazione

Come superare le sfide comuni dell'intelligenza artificiale

La maggior parte di noi ha avuto modo di "parlare" con i più recenti strumenti di IA. Se avete trascorso abbastanza tempo con l'IA, sapete già che è come quell'amico brillante ma smemorato che ha grandi idee ma a volte dimentica ciò di cui avete parlato. O quel collega sempre al telefono che condivide notizie dubbie da chat casuali, diffondendo disinformazione.

Questa è solo la punta dell'iceberg quando parliamo delle sfide dell'intelligenza artificiale. Ricercatori dell'Oregon State University e di Adobe stanno sviluppando una nuova tecnica di addestramento per ridurre i pregiudizi sociali nei sistemi di IA. Se questa tecnica si rivelerà affidabile, potrebbe rendere l'IA più equa per tutti.

Ma non esageriamo. Questa è solo una soluzione tra le tante necessarie per affrontare le numerose sfide dell'IA che ci troviamo ad affrontare oggi. Dai problemi tecnici alle questioni etiche, la strada verso un'IA affidabile è lastricata di questioni complesse.

Analizziamo insieme queste sfide dell'IA e vediamo cosa serve per superarle.

10 Sfide e soluzioni dell'IA

Con il progredire della tecnologia dell'IA, essa si confronta con una serie di problemi. Questo elenco esplora dieci sfide urgenti dell'IA e delinea soluzioni pratiche per un'implementazione responsabile ed efficiente dell'IA.

1. Pregiudizio algoritmico

Il bias algoritmico si riferisce alla tendenza dei sistemi di IA a produrre risultati distorti, spesso a causa della natura dei dati di addestramento o della progettazione. Questi pregiudizi possono manifestarsi in numerose forme, spesso perpetuando e amplificando i pregiudizi sociali esistenti.

Un esempio di ciò è stato osservato in un studio accademico che ha coinvolto l'applicazione di generazione artistica AI Midjourney. Lo studio ha rivelato che, quando generava immagini di persone in varie professioni, l'IA raffigurava in modo sproporzionato i professionisti più anziani con titoli di lavoro specializzati (ad esempio, analista) come uomini, evidenziando un pregiudizio di genere nei suoi risultati.

Soluzioni

  • **Utilizzare set di dati di addestramento che riflettano realmente la diversità di tutti i gruppi per evitare pregiudizi legati al genere, all'etnia o all'età
  • Rilevamento e monitoraggio dei pregiudizi: Controllare regolarmente che i sistemi di IA non presentino pregiudizi. Dovrebbe trattarsi di una combinazione di monitoraggio automatico e di revisioni manuali per assicurarsi che non sfugga nulla
  • Adattamenti algoritmici: Assumere un ruolo attivo nella regolazione degli algoritmi di IA per combattere i pregiudizi. Ciò potrebbe significare riequilibrare i pesi dei dati o aggiungere vincoli di equità ai modelli
  • Linee guida per l'IA etica: Contribuire a dare forma a pratiche etiche di IA adottando e implementando linee guida che affrontino l'equità e i pregiudizi, assicurando che questi principi siano intessuti in ogni fase del vostro progetto di IA

2. La mancanza di trasparenza dell'IA causa sfiducia

Trasparenza nell'IA significa essere aperti su come funzionano i sistemi di IA, compresa la loro progettazione, i dati che utilizzano e i loro processi decisionali. la spiegabilità fa un ulteriore passo avanti garantendo che chiunque, indipendentemente dalle proprie competenze tecnologiche, possa capire quali decisioni l'IA sta prendendo e perché. Questi concetti aiutano ad affrontare i timori sull'IA, come i pregiudizi, i problemi di privacy o persino i rischi come l'uso militare autonomo.

Spiegabilità

spiegabilità nell'IA via *[_Unite.ai](https://www.unite.ai/the-black-box-problem-in-llms-challenges-and-emerging-solutions/)* La comprensione delle decisioni dell'IA è fondamentale in settori come la finanza, la sanità e l'automotive, dove ha un impatto significativo. Questo è difficile perché l'IA spesso agisce come una "scatola nera ": persino i suoi creatori possono faticare a capire come prende le decisioni.

Soluzioni

  • Sviluppare una documentazione chiara: Fornire dettagli completi sui modelli di IA, sul loro processo di sviluppo, sugli input di dati e sui processi decisionali. In questo modo si favorisce una migliore comprensione e si gettano le basi per la fiducia
  • Implementare modelli di IA che siano spiegabili: Utilizzare modelli che offrano maggiore trasparenza, come alberi decisionali o sistemi basati su regole, in modo che gli utenti vedano esattamente come gli input vengono trasformati in output
  • Utilizzare strumenti di interpretabilità: Applicare strumenti come LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) o SHAP (SHapley Additive exPlanations) per scomporre i contributi delle varie caratteristiche nel processo decisionale del modello

3. Scalare l'IA è più difficile di quanto sembri

La scalabilità della tecnologia AI è fondamentale per le organizzazioni che intendono sfruttare il suo potenziale in diverse unità aziendali. Tuttavia, il raggiungimento di questa scalabilità dell'infrastruttura AI è irto di complessità.

Secondo Accenture, 75% dei dirigenti d'azienda ritiene che, se non riusciranno a capire come scalare l'IA, saranno sconfitti entro cinque anni.

Nonostante il potenziale di un elevato ritorno sull'investimento, molte aziende hanno difficoltà a superare i progetti pilota per passare a un'implementazione su larga scala.

Il fiasco di Zillow nel settore delle compravendite di case è un esempio lampante dei problemi di scalabilità dell'IA. La loro IA, che mirava a prevedere i prezzi delle case a scopo di lucro, presentava tassi di errore fino a 6.9% , causando gravi perdite finanziarie e una svalutazione delle scorte di 304 milioni di dollari.

La sfida della scalabilità è più evidente al di fuori dei giganti tecnologici come Google e Amazon, che possiedono le risorse per sfruttare l'IA in modo efficace. Per la maggior parte degli altri, soprattutto per le aziende non tecnologiche che stanno iniziando a esplorare l'IA, le barriere includono la mancanza di infrastrutture, potenza di calcolo, competenze e implementazione strategica.

Soluzioni

  • Infrastruttura potenziata: Sviluppare una solida infrastruttura digitale in grado di gestire implementazioni di IA su larga scala. Ad esempio, i servizi cloud e i data center localizzati riducono la latenza e migliorano le prestazioni
  • **Promuovere un ambiente collaborativo in cui le unità tecnologiche e commerciali lavorano insieme per integrare le soluzioni di IA nei modelli aziendali esistenti
  • Strumenti di sviluppo automatizzati per l'IA: Utilizzare piattaforme come evoML di TurinTech per automatizzare lo sviluppo di codici di apprendimento automatico, consentendo una creazione e una distribuzione più rapida dei modelli
  • Apprendimento e adattamento continui: Implementare meccanismi per l'apprendimento e l'aggiornamento continui dei modelli di IA per adattarsi ai dati del mondo reale e alle mutevoli condizioni di mercato, garantendo rilevanza ed efficienza a lungo termine
  • Investimento nello sviluppo dei talenti: Creare competenze interne in materia di IA attraverso pratiche di formazione e assunzione incentrate sulle tecnologie emergenti di IA, riducendo l'eccessiva dipendenza da talenti esterni in materia di IA

Leggi anche:_ Statistiche essenziali sull'IA da sapere oggi

4. Deepfake e frodi generative dell'IA

Stato del mercato globale dell'IA generativa

lo stato del mercato globale dell'IA generativa via *[_Marketresearch.biz](https://marketresearch.biz/report/generative-ai-in-customer-services-market/)* L'IA generativa e le tecnologie deepfake stanno trasformando il panorama delle frodi, soprattutto nel settore dei servizi finanziari. Rendono più facile e meno costoso creare falsi convincenti.

Ad esempio, nel gennaio 2024, un deepfake che impersonava un CFO ha istruito un impiegato a trasferire 25 milioni di dollari che mostra le gravi implicazioni di tali tecnologie.

Questa tendenza in aumento mette in evidenza le sfide che le banche devono affrontare per adattare i loro sistemi di gestione dei dati e di rilevamento delle frodi per contrastare truffe sempre più sofisticate che non solo ingannano gli individui, ma anche i sistemi di sicurezza basati sulle macchine.

Il potenziale di tali frodi è in rapida espansione e le proiezioni suggeriscono che l'IA generativa potrebbe spingere le relative perdite finanziarie negli Stati Uniti fino a 40 miliardi di dollari entro il 2027, un balzo significativo rispetto ai 12,3 miliardi di dollari del 2023.

Soluzioni

  • **Tecnologie di rilevamento avanzate: le banche devono investire in nuove tecnologie in grado di rilevare più efficacemente le anomalie di deepfake e di IA generativa
  • **Integrare l'analisi umana qualificata con le risposte dell'IA migliora i tassi di rilevamento e aiuta a verificare e comprendere l'identificazione delle frodi guidata dall'IA
  • Sforzi di prevenzione delle frodi in collaborazione: La creazione di partnership all'interno e tra i settori può aiutare a sviluppare meccanismi più solidi per identificare e prevenire le frodi

5. Sfide di interoperabilità e interazione uomo-IA

Quando organizzazioni o Paesi diversi utilizzano l'IA insieme, devono assicurarsi che l'IA si comporti in modo etico secondo le regole di tutti. Questa si chiama interoperabilità etica ed è particolarmente importante in settori come la difesa e la sicurezza.

Al momento, i governi e le organizzazioni hanno le proprie regole e la propria etica. Per esempio, si vedano le Linee guida di Microsoft per l'interazione tra uomo e intelligenza artificiale:

Linee guida di Microsoft per l'interazione uomo-Io

linee guida di Microsoft per l'interazione uomo-Io via *[_Microsoft](https://www.microsoft.com/en-us/research/project/guidelines-for-human-ai-interaction/overview/)* Tuttavia, questa etica e queste regole non sono standardizzate in tutto il mondo.

Al momento, i sistemi di intelligenza artificiale sono dotati di una propria serie di regole etiche, che possono andare bene in un luogo, ma che sono problematiche in un altro. Quando questi sistemi interagiscono con gli esseri umani, se non si comportano come ci si aspetta, ciò può portare a incomprensioni o sfiducia.

Soluzioni

  • Stabilire standard etici universali: concordare regole etiche di base che tutti i sistemi di IA devono seguire, indipendentemente dalla loro provenienza. Concentrarsi su equità, responsabilità e trasparenza
  • Utilizzare un solido sistema di certificazione: Prima di utilizzare qualsiasi sistema di IA, dovrebbe superare un test severo per confermare che soddisfa questi standard etici. Questo potrebbe includere controlli da parte dei creatori e anche da parte di gruppi indipendenti
  • Assicurarsi che tutti siano informati: Essere sempre chiari su come l'IA prende le decisioni e utilizza i dati. Questa trasparenza aiuta a creare fiducia e rende più facile l'integrazione di diversi sistemi di IA
  • **Controllare regolarmente i sistemi di IA per assicurarsi che continuino a rispettare gli standard etici. Aggiornarli se necessario per stare al passo con le nuove regole o tecnologie

6. L'etica dell'IA non si limita alle buone intenzioni

L'intelligenza artificiale (IA) sta entrando in quasi tutti i settori della nostra vita, dalle auto a guida autonoma agli assistenti virtuali, ed è geniale! Ma c'è un problema: il modo in cui usiamo l'IA può a volte creare seri problemi etici. Ci sono questioni etiche spinose che riguardano la privacy, i pregiudizi, la delocalizzazione dei posti di lavoro e altro ancora.

Poiché l'IA è in grado di svolgere compiti che un tempo erano svolti dagli esseri umani, c'è un intero dibattito sul fatto che dovrebbe svolgere alcuni di questi compiti.

Ad esempio, l'IA dovrebbe scrivere le sceneggiature dei film? Sembra una buona idea, ma ha scatenato un'enorme agitazione nel mondo dell'intrattenimento con scioperi in tutti gli Stati Uniti e in Europa. E non si tratta solo di quali lavori l'IA può assumere, ma anche di come utilizza i nostri dati, prende decisioni e a volte sbaglia. Questo fa sì che tutti, dai costruttori di tecnologia alle aquile legali, si affannino a capire come gestire l'IA in modo responsabile.

Soluzioni

  • **Sviluppare linee guida chiare su come l'IA deve essere utilizzata. Ciò significa stabilire dei limiti per evitare un uso improprio e comprendere le implicazioni legali delle azioni dell'IA
  • Rispettare la privacy: Per addestrare l'IA si utilizzano enormi quantità di dati, comprese le informazioni personali. Dobbiamo essere molto attenti a come questi dati vengono raccolti, utilizzati e protetti. Si tratta di assicurarsi che l'IA rispetti la nostra privacy
  • **Combattere i pregiudizi: l'IA è buona solo quanto i dati da cui apprende, e a volte questi dati hanno dei pregiudizi. Dobbiamo eliminare questi pregiudizi dai sistemi di IA per assicurarci che siano equi e non discriminatori
  • **Proteggere la proprietà intellettuale: l'IA può produrre lavori basati su ciò che ha appreso dalle opere creative di altri. Questo può calpestare i diritti d'autore e privare i creatori di ciò che spetta loro, a meno che non si presti attenzione
  • **Etica contro velocità: nella corsa forsennata all'immissione sul mercato delle ultime tecnologie di IA, l'etica può essere messa in secondo piano. Dobbiamo bilanciare l'esigenza di velocità con quella di fare le cose per bene

7. Confondere i set di dati dell'IA potrebbe portare al disastro

Come vengono suddivisi i dati per lo sviluppo degli algoritmi

come vengono suddivisi i dati per lo sviluppo dell'IA via_ {\a6}Porta di ricerca Quando si sviluppa Apprendimento automatico dell'intelligenza artificiale modelli, può essere difficile distinguere correttamente tra i dataset di addestramento, di validazione e di test. Il dataset di addestramento del modello di intelligenza artificiale insegna il modello, il dataset di validazione lo mette a punto e il dataset di test ne valuta le prestazioni.

Una gestione errata nella suddivisione di questi set di dati può portare a modelli che non funzionano adeguatamente a causa di underfitting o che funzionano troppo bene sui dati di addestramento ma male su dati nuovi e non visti a causa di overfitting.

Questo errore può ostacolare gravemente la capacità del modello di funzionare efficacemente nelle applicazioni di IA del mondo reale, dove l'adattabilità e l'accuratezza su dati standardizzati sono fondamentali.

Soluzioni

  • **Adottare un approccio sistematico per suddividere i dati in set di addestramento, convalida e test
  • Tecniche di convalida incrociata: Utilizzare metodi di convalida incrociata, soprattutto in scenari con dati limitati. Tecniche come la convalida incrociata K-fold aiutano a massimizzare l'uso dell'addestramento e forniscono una stima più robusta delle prestazioni del modello su dati non visti
  • Randomizzazione dei dati: Assicurarsi che la suddivisione dei dati sia randomizzata per evitare che l'ordine dei dati introduca pregiudizi sull'intelligenza artificiale. Questo aiuta a creare set di addestramento e di validazione rappresentativi dell'intero set di dati

8. Rischi e preoccupazioni legati al processo decisionale automatizzato

Quando l'IA prende decisioni, le cose possono diventare complicate, soprattutto in settori critici come quello sanitario e bancario. Un grosso problema è che non sempre possiamo vedere come i sistemi di IA prendono le loro decisioni.

Questo può portare a decisioni ingiuste che nessuno può spiegare. Inoltre, questi sistemi sono un bersaglio per gli hacker che, se riescono a entrare, possono rubare molti dati importanti.

Soluzioni

  • Sviluppare solidi protocolli di sicurezza Assicurarsi che i sistemi di intelligenza artificiale siano ben protetti dagli hacker. Aggiornare continuamente la sicurezza per chiudere ogni nuova falla che si presenta
  • Migliorare la trasparenza: Utilizzare tecnologie che aiutino l'IA a spiegare le sue scelte in termini semplici. Se tutti capiscono come vengono prese le decisioni, si fideranno di più dell'IA
  • Proteggere le informazioni private: Proteggere tutti i dati personali che l'IA gestisce. Seguire leggi come il GDPR per assicurarsi che la privacy di nessuno sia compromessa
  • Promuovere la collaborazione multidisciplinare: Far lavorare insieme esperti di tutti i settori: tecnologia, legge, etica. Possono contribuire a garantire che le decisioni dell'IA siano giuste e sicure

Leggi anche: I più popolari_

**Strumenti AI per gli studenti_

9. Mancanza di norme e regolamenti chiari sull'IA

Al momento non esiste un unico organo di controllo globale per l'IA; la regolamentazione varia da Paese a Paese e persino da settore a settore. Ad esempio, negli Stati Uniti non esiste un organismo centrale specifico per l'IA.

Quello che vediamo oggi è un mosaico di Governance dell'IA e regolamenti applicati da diverse agenzie in base al loro dominio, come la protezione dei consumatori o la privacy dei dati.

Questo approccio decentralizzato può portare a inconsistenze e confusione; possono essere applicati standard diversi a seconda di dove e come viene impiegata l'IA. Ciò rende difficile per gli sviluppatori e gli utenti di IA garantire la piena conformità in tutte le giurisdizioni.

Soluzioni

  • **I Paesi potrebbero trarre vantaggio dall'istituzione di un'agenzia specifica per l'IA. Questo organismo potrebbe supervisionare tutte le questioni relative all'IA, tenendo il passo con il rapido sviluppo dell'IA e garantendo il rispetto degli standard etici e di sicurezza
  • Cooperazione internazionale: L'IA non si ferma ai confini. I Paesi devono collaborare per creare standard e accordi internazionali sull'uso dell'IA, in modo simile a come i trattati globali funzionano per la protezione dell'ambiente
  • **Le leggi devono essere chiare (in modo che le aziende sappiano come conformarsi) ma anche abbastanza flessibili da adattarsi ai nuovi progressi dell'IA. Aggiornamenti e revisioni regolari delle leggi sull'IA potrebbero aiutare a mantenerle pertinenti
  • Coinvolgimento del pubblico e delle parti interessate: Le normative dovrebbero essere sviluppate con il contributo di un'ampia gamma di stakeholder, tra cui aziende tecnologiche, esperti di etica e il pubblico in generale. Ciò può contribuire a garantire che vengano presi in considerazione diversi punti di vista e che il pubblico si fidi maggiormente dei sistemi di IA

Leggi anche:_

**Strumenti di IA per gli avvocati_

10. La disinformazione dell'IA

Immaginate di avere una tecnologia in grado di pensare come un essere umano. Questa è la promessa dell'Intelligenza Generale Artificiale (AGI), ma comporta grandi rischi. La disinformazione è uno dei problemi principali.

Con l'AGI si possono facilmente creare fake news o informazioni false e convincenti, rendendo più difficile per tutti capire cosa è vero e cosa no.

Inoltre, se l'AGI prende decisioni basate su queste false informazioni, può portare a risultati disastrosi, con ripercussioni su tutto, dalla politica alla vita privata.

Soluzioni

  • Impostate controlli rigorosi: Controllate sempre due volte i fatti prima di lasciare che AGI diffonda informazioni. Utilizzate fonti affidabili e confermate i dettagli prima che tutto venga reso pubblico
  • Insegnare all'AGI l'etica: Proprio come insegniamo ai bambini a distinguere il bene dal male, dobbiamo insegnare all'AGI il comportamento etico. Questo include la comprensione dell'impatto della diffusione di informazioni false e il prendere decisioni che siano giuste ed eque
  • Mantenere gli esseri umani nel giro: Indipendentemente dall'intelligenza dell'AGI, è necessario che gli esseri umani siano coinvolti nel processo decisionale. Questo aiuta a individuare gli errori e garantisce che le azioni dell'AGI riflettano i nostri valori e la nostra etica
  • Creare regole chiare: stabilire linee guida rigorose per ciò che l'AGI può o non può fare, soprattutto quando si tratta di creare e diffondere informazioni. Assicurarsi che queste regole siano seguite alla lettera

Leggi anche: L'elenco completo_ Glossario dell'IA

Strumenti per affrontare le sfide dell'intelligenza artificiale

Quando si è alle prese con l'IA, la scelta degli strumenti giusti non è solo una cosa da fare, ma è indispensabile per garantire che il viaggio nell'IA non diventi disastroso. Si tratta di semplificare la complessità, proteggere i dati e ottenere il supporto necessario per risolvere le sfide dell'IA senza spendere troppo.

La chiave è scegliere un software di IA su misura che aumenti la produttività e allo stesso tempo salvaguardi la privacy e la sicurezza dei dati.

Entrare ClickUp Brain il coltellino svizzero per l'intelligenza artificiale sul posto di lavoro.

ClickUp Brain: Efficienza, sicurezza e innovazione: tutto in un unico prodotto

ClickUp Brain è stato progettato per gestire tutto ciò che riguarda l'intelligenza artificiale, dalla gestione di progetti e documenti al miglioramento della comunicazione di gruppo. Grazie alle funzionalità AI di ClickUp Brain, è possibile affrontare le sfide legate ai dati, migliorare la gestione dei progetti e aumentare la produttività, il tutto mantenendo le cose semplici e sicure. ClickUp Brain è una soluzione completa che:

  • Si integra perfettamente nel vostro lavoro quotidiano
  • Assicura che i vostri dati rimangano di vostra proprietà
  • Fa risparmiare denaro e risorse

ClickUp Brain si integra in modo intelligente nel vostro flusso di lavoro per farvi risparmiare tempo e fatica, salvaguardando al contempo i vostri dati. È (come il resto della piattaforma ClickUp) conforme al GDPR e non utilizza i vostri dati per la formazione.

Ecco come funziona:

  • **Avete mai desiderato di poter ottenere risposte istantanee e precise dai vostri documenti di lavoro o dalle vostre chat? ClickUp Brain lo rende possibile. Non dovrete più scavare nei file per ore. Chiedete e riceverete, sia che si tratti di dettagli da un documento di progetto o di approfondimenti da aggiornamenti passati del team
  • **Immaginate di avere un assistente AI che mantiene i vostri progetti in carreggiata. Dall'automatizzazione degli aggiornamenti delle attività al riepilogo dei progressi del progetto, ClickUp Brain gestisce le parti più noiose in modo che possiate concentrarvi sul quadro generale

ClickUp 3.0 Creazione di modelli AI semplificata

creare modelli in ClickUp per semplificare i flussi di lavoro dei progetti in pochi minuti

  • **Questo strumento è un vero e proprio cambiamento per tutti coloro che hanno paura di scrivere. Che si tratti della stesura di un'e-mail veloce o di un rapporto completo, ClickUp Brain aiuta a perfezionare la prosa, a controllare l'ortografia e a regolare il tono alla perfezione

Usate ClickUp AI per scrivere più velocemente e perfezionare i vostri testi, le risposte alle e-mail e altro ancora

scrivete tutto, dalle copie delle e-mail agli ordini del giorno delle riunioni, in modo più rapido e accurato con ClickUp Brain_

Rispondere alle sfide dell'intelligenza artificiale con gli strumenti giusti

Nonostante le sfide dell'IA di cui abbiamo parlato, possiamo concordare sul fatto che l'intelligenza artificiale ha fatto molta strada. È passata dall'automazione di base a sistemi sofisticati in grado di apprendere, adattarsi e prevedere i risultati. Molti di noi hanno integrato l'intelligenza artificiale in vari aspetti della propria vita, dagli assistenti virtuali agli strumenti avanzati di raccolta e analisi dei dati.

Con il progredire dell'IA, possiamo aspettarci ancora più innovazioni, Hack dell'IA e strumenti di IA per aumentare la produttività, migliorare il processo decisionale e rivoluzionare le industrie. Questi progressi aprono nuove possibilità, spingendoci verso un futuro in cui l'IA svolge un ruolo cruciale sia nella sfera personale che in quella professionale.

Con Strumenti di intelligenza artificiale come ClickUp Brain, è possibile sfruttare al meglio le tecnologie AI e allo stesso tempo proteggersi dalle sfide dell'AI alla privacy e alla sicurezza dei dati. ClickUp è il vostro strumento di gestione delle attività alimentato dall'intelligenza artificiale per qualsiasi cosa, dai progetti software al marketing. Scegliete ClickUp per trasformare in modo sicuro la vostra organizzazione in un'entità alimentata dai dati e dall'intelligenza artificiale, aumentando al contempo la produttività del team.

Siete pronti a trasformare i vostri flussi di lavoro con l'IA? Iscriviti subito a ClickUp!