Introduzione ai Frameworks per l’IA Responsabile
Con l’evoluzione rapida delle capacità dell’IA, cresce anche la necessità di linee guida etiche chiare per guidarne lo sviluppo e l’implementazione. Dalla mitigazione dei bias alla provenienza dei dati, fino a garantire la trasparenza, la richiesta di IA responsabile è passata da ideale aspirazionale a necessità pratica, specialmente alla luce dei modelli generativi e dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
La Necessità di Governance Etica nell’IA
In risposta a questa crescente domanda di governance etica, numerosi governi, organizzazioni e coalizioni hanno rilasciato framework volti ad aiutare i team a valutare e migliorare l’affidabilità dei loro sistemi di IA. Tuttavia, con così tanti guidelines disponibili – che vanno dalle Linee Guida Etiche per un’IA Affidabile dell’Unione Europea agli strumenti sviluppati dall’OCSE, dal Canada e da altri – può risultare difficile per sviluppatori e decisori sapere da dove iniziare o come applicare questi framework nei progetti reali.
Il Ruolo dell’Esperto di Governance dei Dati
Un esperto di governance dei dati ha dedicato gli ultimi anni allo studio di frameworks per l’IA responsabile, confrontando i loro approcci e identificando i takeaway più pratici e applicabili per i team aziendali. Durante una sessione dedicata, verranno esplorati in dettaglio i principi etici che sottendono lo sviluppo responsabile dell’IA, con un focus particolare sui LLM.
Applicazione delle Linee Guida Etiche
Un esempio cruciale di applicazione delle Linee Guida Etiche dell’UE durante un progetto di sviluppo di LLM è la mitigazione dei bias nei dati di addestramento e nei modelli. È fondamentale riconoscere che molti modelli si basano su dati disponibili pubblicamente, che potrebbero non essere di alta qualità a causa della prevalenza di esempi complessi e professionalmente sviluppati che sono dietro a paywall o firewall interni.
Mitigazione delle Allucinazioni nei Modelli Generativi
I framework forniscono anche indicazioni su come mitigare le allucinazioni nei modelli generativi, con un focus su come migliorare il prompting per garantire che il sistema fornisca solo informazioni verificate. La qualità dei dati è spesso citata come il primo passo, seguito dall’inclusione di verifiche umane lungo il percorso e infine dall’educazione degli utenti su come evitare e riconoscere le allucinazioni.
Valutazione dell’Impatto Etico dell’IA
Esistono strumenti di valutazione che possono aiutare i team a condurre un assessment etico dell’IA in modo rapido, senza dover partire da zero. Questi strumenti offrono checklist, template e altre risorse per facilitare l’avvio dei processi, anche per coloro che non sono esperti di audit o di questioni legali.
Risorse per Approfondire
Per coloro interessati a saperne di più, le squadre di blog del servizio Azure AI hanno scritto a lungo su questi argomenti, utilizzando un linguaggio chiaro per spiegare i concetti. È consigliabile anche leggere le risorse pubbliche come le linee guida dell’UE, dell’OCSE e del governo canadese.
