Scopri le considerazioni etiche e i rischi dell’utilizzo dei modelli di lingua nell’architettura delle applicazioni e come garantire un uso responsabile dell’AI.
Le architetture software moderne comprendono spesso componenti di intelligenza artificiale (AI), specialmente modelli di lingua di grandi dimensioni (Large Language Models – LLM) per fornire risposte automatizzate e migliorare l’esperienza degli utenti. Tuttavia, la loro implementazione non è priva di sfide etiche e pratiche.
Il settore dell’AI ha suscitato preoccupazioni in merito a temi quali la riservatezza delle informazioni, la potenzialità di incorporare pregiudizi preesistenti e il rispetto delle normative in evoluzione.
Gli architetti di sistemi si trovano a dover considerare come evitare che i dati confidenziali possano essere svelati o che i pregiudizi della società siano rappresentati nei set di dati usati per addestrare gli LLM. Si deve puntare a una trasparenza algoritmica, controllare l’anonimità dei dati e implementare controlli di accesso efficaci.
La scelta tra l’adozione di modelli chiusi, come quelli offerti da Microsoft attraverso Azure OpenAI, e modelli open-source è fondamentale. Comprensibilmente, c’è una maggiore trasparenza nei modelli open-source, ma non eliminano i problemi di comprensione e di controllo sullo sviluppo del modello, che possono essere opachi e difficili da esaminare a fondo.
Vi sono punti di forza nell’approccio di Microsoft, come la promessa di non utilizzare i dati dei clienti per addestrare i modelli fondazionali e l’isolamento dei dati in un servizio multi-tenant.
Un’altra considerazione fondamentale è l’adozione di una carta etica sull’AI, che delinei cosa farà e cosa non farà l’azienda con l’AI. Questo percorso etico dovrebbe essere noto a tutti i dipendenti e partner.
L’osservabilità è diventata fondamentale: conoscere ciò che viene introdotto come input e analizzare gli output permette di applicare regole e di avere un certo controllo sull’IA, pur non potendo spiegare il processo interno nel dettaglio.
L’AI generativa si sta rapidamente comoditizzando e ci si chiede se vale la pena creare propri modelli fondazionali piuttosto che sfruttare quelli esistenti. In alcuni casi, utilizzare i modelli offerti dai hyperscalers può avere più senso, considerate le garanzie sulla sicurezza dei dati.
Esplorare l’AI con approfondimenti e feedback degli utenti aiuta a rafforzare la fiducia nei modelli e a ridurre le sorprese. Fondamentale è la capacità di affrontare e mitigare i pregiudizi e garantire la conformità normativa.
Gli sforzi verso un AI responsabile includono l’uso di servizi di sicurezza dei contenuti, come quelli di Microsoft, che filtrano gli input e gli output delle interazioni con i modelli, mirando così a un controllo più stretto sul processo senza dover conoscere esattamente come i modelli sono stati allenati.
Quando si parla di AI, oltre alle potenzialità, è doveroso mantenere un’attenzione costante sull’impatto etico e sulla sicurezza di ciò che si crea, anticipando le implicazioni di questa tecnologia e assicurando che il suo uso sia in linea con i valori della società e le crescenti esigenze normative.