Pensare come una start-up nello sviluppo responsabile dell’IA
Il pensiero imprenditoriale ha una storia di trasformazione delle industrie e di rimodellamento della vita quotidiana. Quando l’educatore e innovatore Sir Rowland Hill propose per la prima volta i francobolli, il Postmaster General del Regno Unito, Lord Lichfield, lo respinse come uno dei più “stravaganti piani visionari”. Tuttavia, l’idea di Hill era radicata nella praticità: le persone evitavano il sistema postale perché era lento e costoso.
Introdurre la franchigia prepagata mirava a rendere la corrispondenza accessibile. Nonostante l’opposizione iniziale, il francobollo Penny Black, con la regina Vittoria, debuttò nel 1840 nel Regno Unito, diventando rapidamente un successo. Oltre 70 milioni di lettere furono inviate quell’anno, con un volume che triplicò entro due anni. Guardando indietro, l’impatto fu esponenziale.
Le sfide della trasparenza dei lavoratori nei modelli di IA
Proteggere gli interessi umani è diventato un punto focale della regolamentazione nell’affrontare le sfide uniche poste dai modelli di IA, grandi e piccoli. I modelli più grandi richiedono reti neurali che funzionano meglio con più dati, come nel caso di alcuni LLM (modelli di linguaggio di grandi dimensioni) come ChatGPT, con oltre 200 miliardi di parametri per modello, rendendoli più costosi da addestrare e gestire.
I modelli più piccoli sono sintonizzati per compiti specifici con meno parametri, ma possono competere con modelli più grandi. Modelli come Phi-3-mini e il suo equivalente open source SmolLM dimostrano di eguagliare le prestazioni di modelli 25 volte più grandi.
La trasparenza è essenziale per promuovere fiducia e comprensione tra i lavoratori. Senza un chiaro insight su come funzionano i modelli di IA, i lavoratori possono diventare scettici o diffidenti nei confronti del processo decisionale supportato dall’IA. Alcune aziende hanno sostenuto di includere i lavoratori nel processo di sviluppo, permettendo loro di sperimentare direttamente gli strumenti di IA.
Progettare per l’augmented, non per la sostituzione
Progettare l’IA per migliorare i ruoli umani e non per sostituirli è stata la tematica principale del tavolo rotondo. Il consenso era verso un modello di augmentazione, in cui l’IA si occupa delle attività ripetitive, consentendo ai lavoratori di concentrarsi su compiti creativi, strategici o emotivamente guidati. Includere i lavoratori direttamente nell’adozione dell’IA migliora anche la soddisfazione lavorativa e il morale.
I modelli di IA piccoli, sviluppati sia da start-up che da grandi aziende, si concentrano per lo più su un compito singolo o un ambito ridotto, permettendo test, iterazioni e affinamenti più rapidi. I benefici di alcuni di questi modelli includono una maggiore produttività e semplificazione dei processi, ma anche i modelli più piccoli devono dare priorità a un design responsabile.
Allineare i modelli di IA con le esigenze della forza lavoro
Le start-up sono alimentate da una mentalità imprenditoriale che offre lezioni di adattabilità, sperimentazione e scalabilità. Proprio come il francobollo di Hill ha trasformato le comunicazioni rendendo la consegna postale più accessibile e affidabile, lo sviluppo dell’IA sta rimodellando le fondamenta della generazione di valore.
Per i modelli di IA grandi, un rigoroso controllo e trasparenza sono essenziali, date le potenziali ripercussioni in settori come l’educazione, le neuroscienze, la salute pubblica e la sicurezza. Anche i modelli di IA più piccoli, sebbene generalmente a rischio inferiore, dovrebbero integrare approcci incentrati sull’uomo per mantenere fiducia e inclusività.
“L’automazione è un investimento a lungo termine. I compiti ad alta frequenza saranno presi di mira”, ha suggerito un consulente di IA. “Dobbiamo essere spaventati ma entusiasti, essere realistici sull’uso dei modelli e chiedere alle organizzazioni riguardo la loro fiducia e cultura.” I lavoratori rimangono centrali in questa trasformazione, quindi sono necessarie linee guida chiare riguardo al dispiegamento e all’impatto dei modelli di IA.
