Intelligenza Artificiale un Pericolo?

L’Intelligenza Artificiale: Tra Progressi Inarrestabili, Guerre Sotterranee e il Rischio di Auto-Apprendimento Autonomo

Fare previsioni sul futuro, soprattutto quando si parla di tecnologia, è un po’ come tirare a indovinare. Quante volte abbiamo sentito parlare di futuristiche invenzioni che poi non si sono mai concretizzate? O, al contrario, abbiamo sottovalutato tecnologie che hanno cambiato il mondo? Insomma, prevedere è difficile, ma analizzando le tendenze attuali e le scoperte scientifiche, possiamo farci un’idea di cosa potrebbe succedere, pur tenendo sempre un margine di incertezza.

In questo articolo, voglio parlarti di tre aspetti fondamentali legati all’Intelligenza Artificiale (AI): i progressi nei chip quantici, la (spesso illusoria) regolamentazione dell’AI e un rischio che mi preoccupa molto: l’auto-apprendimento autonomo, con particolare attenzione al fenomeno del “collasso del modello”.

I Chip Quantici: da “Forse un giorno” a “Ci siamo quasi”?

Per anni, il calcolo quantistico è stato visto come una tecnologia futuristica, piena di promesse ma con ostacoli tecnici enormi. Molti esperti pensavano che avremmo dovuto aspettare decenni prima di vedere applicazioni concrete. Ma le cose sembrano cambiare, soprattutto grazie al lavoro di Google sul chip “Willow”.

Google, dopo dieci anni di ricerca e sviluppo, ha annunciato di aver raggiunto un traguardo importantissimo con “Willow”: sono riusciti a ridurre il tasso di errore a un livello accettabile. Questo significa che il calcolo quantistico si sta avvicinando a passi da gigante ad applicazioni concrete in tantissimi settori: medicina, scienza dei materiali, finanza, e ovviamente, l’intelligenza artificiale.

• Entriamo nel dettaglio: Il chip “Willow” usa i qubit superconduttori, una delle tecnologie più promettenti per il calcolo quantistico. Il problema principale con questi chip è che sono molto sensibili alle interferenze esterne, il che causa errori di calcolo. Google dice di aver raggiunto una precisione tale da poter eseguire algoritmi quantistici complessi. Se vuoi approfondire gli aspetti tecnici e i risultati, ti consiglio di dare un’occhiata alle pubblicazioni scientifiche di Google AI Quantum e ad alcune riviste specializzate:

  • Google AI Quantum: Qui trovi la ricerca di Google sul quantistico. https://quantumai.google/
  • Nature: Una delle riviste scientifiche più prestigiose al mondo, spesso con articoli sul calcolo quantistico. https://www.nature.com/
  • Science: Un’altra rivista scientifica molto importante che tratta anche fisica e informatica quantistica. https://www.science.org/
  • Quantum Computing Report: Un sito che parla di notizie e sviluppi nel campo del calcolo quantistico. A volte ha analisi di mercato e report sul business, utili per capire il contesto. https://quantumcomputingreport.com/

• Ma quanto è importante questo passo? Per capirlo, dobbiamo confrontare “Willow” con altri chip quantici. I fattori da considerare sono il numero di qubit, la coerenza (per quanto tempo i qubit mantengono la loro “coerenza quantistica”) e il tasso di errore. Confrontando questi dati, possiamo capire meglio a che punto siamo. Quantum Computing Report è un buon posto per trovare queste informazioni.

• E il resto del mondo cosa fa? Ovviamente, Google non è l’unica a lavorare sul quantistico. Anche IBM e Intel stanno investendo molto. Ti consiglio di dare un’occhiata alle loro pagine dedicate al quantum computing: IBM https://www.ibm.com/quantum-computing e Intel https://forum.wordreference.com/threads/no-regrets.462557/.

Leggi per l’AI: un Controllo Illusorio?

L’AI sta crescendo a una velocità incredibile, e questo ha portato a un grande dibattito sulla necessità di regolamentarla. Ci sono diverse proposte di legge a livello internazionale e nazionale per cercare di mettere dei limiti all’uso dell’AI e ridurre i rischi. Però, la storia ci insegna che le leggi non sempre riescono a fermare lo sviluppo di tecnologie potenti, soprattutto quando ci sono di mezzo interessi geopolitici.

Basta pensare alle armi nucleari. C’è il Trattato di non proliferazione, ma diverse nazioni hanno comunque armi nucleari. In pratica, la deterrenza nucleare si basa sulla paura, non sulle leggi. Quindi, è lecito chiedersi se delle leggi possano davvero limitare lo sviluppo dell’AI, soprattutto tra potenze come USA e Cina.

• Cosa dicono le leggi? È importante analizzare le varie proposte, come l’AI Act dell’Unione Europea, e confrontarle con le strategie di USA e Cina. Questo ci fa capire le diverse idee e priorità sulla regolamentazione dell’AI.

  • EU AI Act: https://artificialintelligenceact.eu/ (Questo sito non è ufficiale, ma dà una buona idea della situazione.)
  • Per le strategie di USA e Cina, ti consiglio di cercare report del Congressional Research Service (USA) e documenti del governo cinese, spesso disponibili (con traduzione) su siti di geopolitica.

• Quanto sono efficaci le leggi in questi casi? Per capirlo, possiamo guardare a cosa è successo con altre tecnologie controverse, come il nucleare o le armi chimiche. Studiare i successi e i fallimenti di questi accordi ci aiuta a capire i limiti delle leggi in contesti di forte competizione. Il sito del Trattato di Non Proliferazione è un buon punto di partenza: https://www.un.org/disarmament/wmd/nuclear/npt/

• La competizione USA-Cina: La competizione tra USA e Cina sull’AI è fondamentale. Per capire meglio le dinamiche, ti consiglio di seguire pubblicazioni di think tank come il Center for Strategic and International Studies (CSIS) https://www.csis.org/ e il Brookings Institution https://www.brookings.edu/.

L’Auto-Apprendimento Autonomo e il “Collasso del Modello”: un Vero Pericolo?

Una delle mie maggiori preoccupazioni sull’AI è la possibilità che impari da sola, creando nuove informazioni senza che noi umani interveniamo. Questo scenario è affascinante, ma anche rischioso. Un problema cruciale in questo contesto è il “collasso del modello” (in inglese “model collapse”), un fenomeno per cui un modello di AI, addestrato ripetutamente su dati generati da altri modelli di AI, inizia a perdere accuratezza e a generare output sempre più distorti e lontani dalla realtà.

Immagina un gioco del telefono senza fine: il messaggio originale, passato di bocca in bocca, si deforma progressivamente fino a diventare irriconoscibile. Allo stesso modo, quando un’AI viene addestrata su dati “prodotti” da un’altra AI, si crea un ciclo di feedback che amplifica gli errori e le distorsioni presenti nei dati. Questo porta il modello a “collassare”, generando informazioni sempre meno accurate e sempre più “inventate”. L’esempio della “lepre americana”, menzionato precedentemente, illustra bene questo concetto: un modello addestrato su dati generati da un altro modello che descrive lepri americane, dopo poche generazioni, inizia a produrre descrizioni che non corrispondono più alla realtà, con informazioni errate o inventate.

Questo fenomeno non è solo teorico. Ci sono già esempi concreti di sistemi di AI che hanno mostrato segni di “deriva” a causa dell’auto-apprendimento. Ad esempio, alcuni chatbot addestrati su conversazioni generate da altri chatbot hanno iniziato a produrre dialoghi senza senso o a rafforzare pregiudizi presenti nei dati originali.

• Approfondiamo il “collasso del modello”: Per capire meglio questo fenomeno, ti consiglio di cercare studi e pubblicazioni scientifiche. Cerca parole chiave come “model collapse”, “dataset drift”, “feedback loops in machine learning” su Google Scholar. Un articolo che approfondisce bene l’argomento (in inglese) è questo: “Self-Generating Datasets and Model Collapse in Imitation Learning” di Artem Zhmurov et al. (Questo è un preprint, quindi è bene verificare se sia stato pubblicato su una rivista peer-reviewed). Questo articolo analizza come, in contesti di apprendimento per imitazione, l’auto-generazione di dati porti al collasso del modello.
• Ci sono esempi concreti? Trovare esempi specifici di “deriva” in sistemi AI a causa dell’auto-apprendimento può essere complesso, poiché le aziende raramente pubblicano apertamente i “fallimenti” dei loro modelli. Tuttavia, cercando informazioni su “chatbot failure”, “AI bias amplification”, “reinforcement learning instability” puoi trovare casi studio interessanti e articoli che ne discutono le cause. Ad esempio, ci sono stati casi di chatbot che hanno appreso comportamenti offensivi o discriminatori interagendo con utenti online, un fenomeno che può essere visto come una forma di “deriva” dovuta a un feedback loop (anche se in questo caso il feedback non proveniva da un’altra AI, ma da interazioni umane).
• Quali sono i rischi? Le implicazioni etiche e di sicurezza del “collasso del modello” sono significative. La generazione di informazioni false o distorte (deepfake, disinformazione) è un rischio concreto, soprattutto in un’epoca in cui la diffusione di notizie false è già un problema importante. Inoltre, un auto-apprendimento incontrollato potrebbe portare allo sviluppo di comportamenti imprevisti e potenzialmente pericolosi da parte delle AI, con conseguenze difficili da prevedere.

L’AI sta avanzando velocissima, con grandi opportunità ma anche grandi sfide. I progressi nei chip quantici potrebbero accelerare ancora di più questa evoluzione, mentre la regolamentazione dell’AI deve fare i conti con la competizione tra le nazioni. Il “collasso del modello”, legato all’auto-apprendimento autonomo, è un rischio concreto che non possiamo ignorare. È fondamentale che la ricerca sull’AI si concentri non solo sulle prestazioni, ma anche sulla robustezza, l’affidabilità e la trasparenza dei modelli. Un dibattito pubblico informato e una ricerca scientifica responsabile sono essenziali per affrontare queste sfide e garantire un futuro in cui l’AI sia al servizio dell’umanità, e non un pericolo per essa.