L\u2019intelligenza artificiale non smette mai di sorprenderci, e non sempre in meglio. Questa settimana, DeepSeek, un laboratorio cinese di intelligenza artificiale ben finanziato, ha lanciato il suo modello DeepSeek V3, progettato per attivit\u00e0 complesse come la programmazione e la scrittura.<\/p>\n
Il modello si \u00e8 dimostrato efficiente e competitivo nei test benchmark, ma ha anche mostrato un difetto peculiare: \u00e8 convinto che si tratti di ChatGPT, il famoso chatbot di OpenAI.<\/strong><\/p>\n Utenti di social network ed esperti di tecnologia hanno condiviso test in cui DeepSeek V3 non solo si presenta come ChatGPT, ma insiste nel voler essere una versione di GPT-4 rilasciata da OpenAI nel 2023.<\/p>\n Quando vengono richieste istruzioni relative a DeepSeek, risponde con informazioni sulle API OpenAI. Racconta anche le stesse battute di GPT-4, replicandone le battute finali.<\/p>\n Questo comportamento errato ha suscitato risate e preoccupazioni. Mentre i social media si riempiono di meme sulla \u201ccrisi d\u2019identit\u00e0\u201d del modello, gli esperti di intelligenza artificiale mettono in guardia da problemi relativi all\u2019addestramento del modello e all\u2019integrit\u00e0 dei dati<\/strong>.<\/p>\n DeepSeek non ha rivelato molti dettagli sulle origini dati utilizzate per addestrare V3. Tuttavia, le indicazioni sono che il modello \u00e8 stato esposto a testi generati da ChatGPT o GPT-4.<\/p>\n Ci\u00f2 potrebbe essere accaduto accidentalmente, ma potrebbe anche trattarsi di una strategia deliberata per sfruttare la conoscenza di un altro modello.<\/p>\n Mike Cook, ricercatore di intelligenza artificiale al King’s College di Londra, paragona questa situazione al fare fotocopie di una fotocopia<\/strong>: “Ogni volta che replichiamo qualcosa senza la fonte originale, perdiamo informazioni e connessione con la realt\u00e0.”<\/p>\n Il risultato \u00e8 un modello che non solo imita le risposte dell’originale, ma ne eredita anche gli errori e i pregiudizi<\/strong>.<\/p>\n L’utilizzo dei dati generati da ChatGPT potrebbe anche violare i termini di servizio di OpenAI, che vietano l’utilizzo dei suoi output per addestrare modelli che competono con i suoi prodotti.<\/p>\n Inutile dire che questo problema, se dimostrato vero, solleva questioni legali sulla trasparenza e sulle pratiche etiche nello sviluppo dell\u2019IA.<\/p>\n Il caso DeepSeek V3 riflette un problema pi\u00f9 ampio nel settore dell\u2019intelligenza artificiale: la contaminazione dei dati. Con il crescente utilizzo di modelli generativi, il web \u00e8 saturo di contenuti generati dall\u2019intelligenza artificiale. <\/strong><\/p>\n Si stima che entro il 2026 il 90% dei contenuti online potrebbe essere creato da sistemi automatizzati. Questa situazione rende difficile filtrare adeguatamente i dati utilizzati per addestrare nuovi modelli.<\/p>\n Quando i modelli di intelligenza artificiale assorbono i dati generati da altri modelli, c\u2019\u00e8 il rischio di <\/strong>creare un ciclo di errori e pregiudizi<\/strong>.<\/p>\n Heidy Khlaaf, direttrice scientifica dell\u2019AI presso l\u2019AI Now Institute, ha spiegato che gli sviluppatori potrebbero essere tentati di ricorrere a queste pratiche per risparmiare sui costi, anche se ci\u00f2 compromette la qualit\u00e0 del modello.<\/p>\n L’industria si \u00e8 affrettata a parlare apertamente. Sam Altman, CEO di OpenAI, ha pubblicato su<\/p>\n D’altra parte, DeepSeek non \u00e8 l’unico modello che ha mostrato comportamenti simili. Google Gemini, ad esempio, \u00e8 stato erroneamente identificato con altri sistemi, come il chatbot cinese Wenxinyiyan di Baidu.<\/p>\n Ci\u00f2 suggerisce che il problema non \u00e8 esclusivo di DeepSeek, ma piuttosto una conseguenza diffusa dell\u2019addestramento di modelli con dati contaminati.<\/p>\n L\u2019incidente di DeepSeek V3 evidenzia l\u2019urgenza di stabilire norme pi\u00f9 severe sulla raccolta e l\u2019utilizzo dei dati per addestrare l\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n Senza un quadro giuridico chiaro, le aziende potrebbero dover affrontare costosi contenziosi e perdite di fiducia da parte del pubblico.<\/p>\n Inoltre, questi tipi di incidenti influiscono sulla reputazione dell\u2019intero settore. Se non ci si pu\u00f2 fidare dei modelli di intelligenza artificiale nemmeno per identificare la propria provenienza, come potranno guadagnare fiducia in settori critici come la sanit\u00e0 o la finanza?<\/p>\n La controversia potrebbe accelerare lo sviluppo di tecnologie di mitigazione degli errori, come Recovery Augmented Generation Verification (RAG-V).<\/p>\n Queste soluzioni cercano di integrare fasi di verifica che migliorano l’accuratezza e l’affidabilit\u00e0 delle risposte generate dall’intelligenza artificiale<\/strong>.<\/p>\n Le soluzioni tecnologiche per\u00f2 non bastano. \u00c8 essenziale che le aziende adottino pratiche etiche e trasparenti nello sviluppo dei modelli. Ci\u00f2 include:<\/p>\n Il caso di DeepSeek V3, che si \u201cauto-percepisce\u201d come ChatGPT, ricorda le sfide e i rischi associati alla concorrenza nel campo dell\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n Non dubitiamo che comportamenti simili verranno alla luce nei prossimi mesi e si parler\u00e0 addirittura di stagnazione nel settore dell\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n Sebbene i social network possano ridere della situazione, le implicazioni legali, etiche e tecnologiche sono gravi. L\u2019industria dell\u2019intelligenza artificiale deve affrontare con urgenza questi problemi per evitare ulteriori danni alla sua reputazione e credibilit\u00e0.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" L\u2019intelligenza artificiale non smette mai di sorprenderci, e non sempre in meglio. 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