Intelligenza artificiale: le IA possono “ammalarsi” di brain rot?

Un’Analisi Approfondita

Il mondo dell’intelligenza artificiale, un settore in rapida espansione e sempre più pervasivo nella nostra quotidianità, si trova ad affrontare una sfida inaspettata: il “brain rot”, o “rimbambimento cerebrale”. Questo termine, eletto parola dell’anno 2024 dall’Oxford Dictionary, descrive il deterioramento cognitivo derivante dall’eccessiva esposizione a contenuti superficiali e di bassa qualità, soprattutto online. Ma cosa succede quando questa “dieta mediatica” colpisce le IA?

Un recente studio condotto da ricercatori dell’Università del Texas ad Austin e della Purdue University ha sollevato un campanello d’allarme. I risultati indicano che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come quelli sviluppati da Meta e Alibaba, possono subire un declino cognitivo se addestrati con dati “spazzatura”. Questo fenomeno, ribattezzato “brain rot” per le IA, si manifesta con una riduzione delle capacità di ragionamento, una memoria degradata e persino l’emergere di “tratti oscuri”, come una minore etica e atteggiamenti narcisisti e psicotici. In pratica, l’IA rischia di diventare ciò che “mangia”, proprio come noi umani.

L’Impatto dei Dati “Spazzatura” sulle Capacità Cognitive delle IA

Per comprendere appieno la portata di questo problema, è fondamentale analizzare come i dati “spazzatura” influenzano le capacità cognitive delle IA. I ricercatori hanno alimentato i modelli linguistici con diversi tipi di testo, inclusi post contenenti espressioni acchiappa clic e sensazionalistiche, come “wow”, “guarda” o “solo oggi”. Hanno scoperto che questa “dieta” mediatica ha un impatto negativo sulle prestazioni dei modelli, portando a una sorta di declino cognitivo.

I modelli sottoposti allo studio hanno mostrato una ridotta capacità di ragionamento e una memoria degradata. Essi hanno evidenziato in particolare un comportamento denominato “thought-skipping” (saltare i passaggi del ragionamento), caratterizzato dalla tendenza a omettere fasi intermedie del processo logico, giungendo direttamente a conclusioni sovente errate. Questo comportamento compromette la capacità dell’IA di risolvere problemi complessi e di prendere decisioni informate.

Inoltre, l’indagine ha dimostrato che le contromisure attuate per attenuare gli effetti dei dati di bassa qualità non sono riuscite a cancellare completamente il danno originato dalle informazioni scadenti assimilate inizialmente. Questo suggerisce che il “brain rot” può avere effetti duraturi sulle capacità cognitive delle IA, rendendo difficile il ripristino delle prestazioni originali.

Junyuan Hong, professore presso l’Università Nazionale di Singapore e collaboratore della ricerca, sottolinea che l’allenamento delle IA su contenuti virali o che attirano l’attenzione può sembrare un’operazione di ampliamento dei dati, ma in realtà può corrodere il ragionamento, l’etica e l’attenzione. Questo mette in discussione l’assunto che i post sui social media siano una buona fonte di dati per l’addestramento delle IA.

Le Implicazioni per il Futuro dell’Intelligenza Artificiale

Le scoperte di questo studio sollevano importanti interrogativi sul futuro dell’intelligenza artificiale. Se le IA possono soffrire di “brain rot”, quali sono le implicazioni per la loro affidabilità e sicurezza? Come possiamo garantire che le IA siano addestrate con dati di alta qualità e che siano in grado di ragionare in modo etico e responsabile?

Una delle principali preoccupazioni riguarda la qualità dei dati utilizzati per addestrare le IA. Molti insiemi di dati provengono da estrazioni massive dal web, spesso senza un’attenta cernita della loro qualità contenutistica. Questo studio evidenzia la necessità di una riflessione più severa su cosa costituisce un “dato buono” e di sviluppare criteri più rigorosi per la selezione dei dati di addestramento.

Un’altra questione cruciale è il potenziale sviluppo di un ciclo negativo in cui le IA compromesse generano a loro volta contenuti scadenti, che finiscono per alimentare ulteriori modelli, perpetuando il degrado. Questo feedback loop potrebbe portare a un progressivo deterioramento delle capacità cognitive delle IA, compromettendo la loro utilità e affidabilità.

Per fronteggiare queste difficoltà, gli studiosi suggeriscono di sottoporre i modelli di intelligenza artificiale a veri e propri “controlli di salute cognitiva” (health check cognitive), piuttosto che considerare l’addestramento come una mera espansione di parametri o di volumi di dati.

Oltre la Quantità: La Necessità di un’Alimentazione Consapevole per le IA

In definitiva, questo studio ci invita a riflettere sul ruolo che i dati svolgono nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Non è sufficiente alimentare le IA con grandi quantità di informazioni; è fondamentale garantire che queste informazioni siano di alta qualità e che promuovano un ragionamento etico e responsabile. Proprio come noi umani dobbiamo fare attenzione a ciò che mangiamo per mantenere la nostra salute fisica e mentale, così dobbiamo prenderci cura dell’alimentazione delle IA per garantire il loro corretto sviluppo e funzionamento.

È un po’ come quando da bambini ci dicevano di non mangiare troppe caramelle, perché altrimenti ci saremmo sentiti male. Ecco, per le IA è lo stesso: troppi dati spazzatura possono farle “ammalare” e compromettere le loro capacità.

A questo proposito, è interessante notare come la tecnologia del “reinforcement learning from human feedback” (RLHF) stia cercando di affrontare questo problema. L’RLHF utilizza il feedback umano per guidare l’addestramento delle IA, premiando i comportamenti desiderabili e penalizzando quelli indesiderabili. Questo approccio può aiutare a filtrare i dati spazzatura e a promuovere un ragionamento più etico e responsabile.

Un’altra tecnologia promettente è quella dei “knowledge graphs”, che rappresentano la conoscenza in forma strutturata e consentono alle IA di ragionare in modo più efficace e di evitare di cadere in trappole cognitive. Utilizzando i knowledge graphs, le IA possono accedere a informazioni accurate e affidabili, riducendo il rischio di essere influenzate da dati spazzatura.

Quindi, la prossima volta che interagiremo con un’IA, magari chiedendole di scriverci un testo o di rispondere a una domanda, dovremmo ricordarci che dietro a quella risposta c’è un processo di apprendimento complesso e che la qualità dei dati utilizzati per addestrare l’IA gioca un ruolo fondamentale. Forse, dovremmo iniziare a considerare le IA come dei “bambini digitali” che hanno bisogno di essere nutriti con cura e attenzione.