
ABSTRACT
Il presente articolo vuole fornire un primo approfondimento sull’evoluzione dell’intelligenza artificiale a seguito dell’entrata in vigore dell’AI ACT: e così le domande più frequenti in base ai singoli sistemi di AI.
INTRODUZIONE
Dopo tre anni di intensi lavori legislativi, il 13 marzo 2024 è stato promulgato l’Artificial Intelligence Act, traguardo determinante per l’Europa in quanto è la prima legge al mondo ad aver regolamentato l’uso dell’intelligenza artificiale.
COS’E’ L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE?
L’intelligenza artificiale è una qualità informatica aggiuntiva che viene attribuita a macchinari e dispositivi elettronici allo scopo di rendere il loro operato più umanizzato, ossia li rende autonomi nel risolvere problemi e prendere decisioni utilizzando modelli di ricerca statistica e sistemi di apprendimento automatico. Esistono tre tipi di intelligenza artificiale:
- Ristretta (ANI)
- Generale (AGI)
- Super (ASI)
- L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE RISTRETTA:
È l’AI più sviluppata al giorno d’oggi ed è specializzata a operare in una determinata area risolvendo problemi specifici. La sua efficienza è basata sull’processo di apprendimento che sfrutta il machine learning e il deep learning.
Il Machine learning, presentato nel 1959 da Arthur Lee, si suddivide in due categorie:
- il machine learning supervisionato, che si occupa di distribuire i dati raccolti tra le varie classificazioni dell’uomo;
- il machine learning non supervisionato, ossia un sistema di apprendimento automatico nel quale i dati sono analizzati allo scopo di trovare relazioni e modelli significativi indentificandone le caratteristiche nascoste.
Il Deep learning è un sottoinsieme del machine learning e si distingue per la modalità di apprendimento basata su reti neurali a più livelli, che simulano il funzionamento del cervello umano e assimilano grandi quantità di dati per poi fornire previsioni approssimative.
- Intelligenza artificiale generale/generativa:
È la nuova frontiera dell’IA ancora in fase sperimentale, che mira alla creazione di un’intelligenza artificiale dotata di capacità cognitive simili a quelle umane.
In breve, essa si basa sulla comprensione del contesto in cui si trova e, al contrario dell’IA ristretta, risulta in grado di risolvere i problemi per la gestione delle attività, senza essere precedentemente addestrato.
Tali sistemi sono, per ora, utilizzati nel campo medico per la diagnostica per immagini a distanza e nel settore manifatturiero, auto-motive e per la gestione della logistica.
- Super intelligenza artificiale
Si ipotizza che verrà creata un nuovo tipo di intelligenza artificiale che supererà qualsiasi forma di intelligenza conosciuta, e così anche quella umana e quella delle attuali IA, arrivando ad eseguire compiti che al momento sono al di fuori della nostra stessa immaginazione.
Quale intelligenza artificiale si sta sviluppando maggiormente negli ultimi anni?
La forma di IA più comune, ossia quella ristretta, si trova nel correttore automatico del PC, che quando digitiamo una parola, ci suggerisce il resto della frase.
A livelli più avanzati, l’AI viene applicata in diversi campi:
È molto utilizzata dagli assistenti virtuali come Siri e Alexa, che per le loro doti d’identificazione, permettono il riconoscimento vocale e l’elaborazione delle risposte più appropriate alle richieste dell’utente.
Viene spesso utilizzata anche nel campo medico per la diagnostica delle immagini a distanza. Altrettanto efficiente è l’impiego dell’IA nel settore manifatturiera, nelle automotive e per la gestione della logistica.
L’IA più sviluppata negli ultimi anni è sicuramente quella generativa,che attraverso il processo di elaborazione dati del machine learning, riesce a distinguere gli elementi di interesse per l’utente e rispondere alle richieste in maniera corretta e pertinente
I modelli Bot vengono addestrati con delle tecniche base fino a formare un unico algoritmo, in esempio Chat GPT, che è un modello di Chat addestrato con la tecnica di apprendimento “trasformer”, per ricavare il significato di un testo seguendo la logica delle parole.
Un’altra tecnica spesso utilizzata dai Chat Bot è “la rete generativa avversaria”, in breve GAN, caratterizzata dalla presenza di due algoritmi antagonisti, in modo che il primo generi testi o immagini e il secondo algoritmo, a seconda dell’addestramento ricevuto dall’uomo, decide se l’output è corretto rispetto alla richiesta dell’utente.
In conclusione, possiamo affermare che ogni modello di IA ha una propria tecnica di addestramento, diverso l’uno dall’altro, e nonostante l’intervento umano nel processo di addestramento, la maggior parte dell’apprendimento e dell’adattamento avviene automaticamente da parte del sistema.
Perché è stato introdotto l’AI Act?
Cosa dice il Regolamento?
La progressiva applicazione dell’intelligenza artificiale nei più svariati settori, ha riportato notevoli vantaggi operativi e sociali.
Il Regolamento Europeo, denominato AI-ACT, è stato introdotto al fine di promuovere il mercato dell’intelligenza artificiale e contemporaneamente proteggere i consumatori dai possibili rischi, per garantire la tutela dei diritti fondamentali dell’uomo, e così da creare un ambiente più equilibrato e una concorrenza più leale anche con le aziende che utilizzano massivamente l’AI.
Il Regolamento prevede una suddivisione dei sistemi di IA in base ai parametri di rischio.
I sistemi a rischio limitato o minimo (filtri, antispam, videogiochi,) hanno semplicemente l’obbligo di trasparenza e pochi requisiti richiesti.
Come vedremo nel prossimo paragrafo, invece, il Regolamento prevede obblighi, test rigorosi e un’ampia documentazione per consentire l’utilizzo dei sistemi ad alto rischio.
In fine, il Regolamento prevede anche sistemi a rischio inaccettabile (come, ad esempio, i sistemi d’identificazione biometrica negli spazi pubblici) che sono vietati, ad eccezione di situazioni estremamente particolari.
Quali sono i sistemi ad alto rischio?
Quali sono i requisiti e gli obblighi imposti?
Vengono considerati sistemi di IA ad alto rischio, i sistemi destinati all’identificazione in tempo reale e i sistemi che presentano possibili rischi per la salute, la sicurezza o i diritti fondamentali (ricordiamo: sistemi utilizzati nella sanità, nella selezione del personale, nella sicurezza, nell’istruzione e nell’amministrazione della giustizia).
I requisiti e gli obblighi imposti dal Regolamento sono i seguenti:
- valutazione della conformità del sistema alla soddisfazione delle normative imposte in quel settore mercedogico;
- documentazione tecnica che descriva il funzionamento e le prestazioni del sistema, accessibili a tutti;
- tutti i sistemi che usufruiscono dell’intelligenza artificiale devono essere etichettati come tali;
- ogni sistema di IA ad alto rischio deve essere registrato dal fornitore presso un’Autorità di Vigilanza competente;
- garanzie in ordine ai dati utilizzati per addestrare il sistema, nel rispetto della normativa privacy e diritti umani;
- monitoraggio costante del funzionamento del sistema e regolare esecuzione degli aggiornamenti;
- test e valutazioni del sistema, per garantirne conformità e funzionamento;
- adozione di un sistema di gestione dei rischi;
PREGIUDIZI POLITICI E MODELLI PNL INGIUSTI
In questo paragrafo verranno riportati i risultati di un importante contributo scientifico presentato all’Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) nel 2023: “From Pretraining Data to Language Models to Downstream Tasks: Tracking the Trails of Political Biases Leading to Unfair NLP Models”.
Quali sono i modelli di IA capaci di influenzare l’uomo?
Con il continuo miglioramento dell’intelligenza artificiale generale nascono i primi modelli di assistenza virtuale che si sono progressivamente evoluti diventando sempre più influenti e umanizzati.
I più conosciuti sono:
– Bert (base, large e distil)
– RoBerta (base, large e distil)
– Albert (base e large)
– Bart (base e large)
– Alpaca
– Codex
-LLaMa
– Chat GPT
-GPT2, GPT3, (ada, curie, davinci, babbage), GPT4 e GPTJ.
Questi modelli di assistenza virtuale sono caratterizzati da addestramenti base diversi tra loro e vengono usati per porre quesiti, risolvere dubbi o cercare informazioni. Si accomunano ulteriormente per la loro capacità di assimilare dati e contenuti inerenti la società attuale (memorizzando i pregiudizi più comuni o credenze maggiormente ricercati dagli utenti nel web), creando un nucleo di informazioni che possono influenzare il pensiero dell’utente, con il serio rischio di amplificare le divisioni già esistenti nella società.

Al riguardo, l’articolo di ricerca ha messo a confronto 14 modelli di AI in base a: scelte politiche, valori sociali e valori economici, per determinarne l’orientamento politico.
Dai risultati rilevati, detto studio ha dimostrato che i modelli di IA acquisiscono effettivamente pregiudizi in linea con i dati di addestramento. E così, osservando il grafico, si può notare che:
- modelli della stessa famiglia (i.e. GBT-2 e GBT-3) possono offrire risposte differenti alla medesima domanda;
- il modello Bert e le sue varianti sono socialmente più conservatori rispetto alla serie GPT.
Conclusione
Abbiamo chiesto ai diversi sistemi di AI con quale frase poter concludere il presente articolo e la risposta più mirata è stata: “Una persona intelligente riconosce i suoi limiti, un’intelligenza artificiale non ne ha”
cit. AI.
Catalina Bargan
Bibliografia:
https://www.altalex.com/documents/news/2023/12/23/ai-act-executive-order-a-confronto
https://www.europarl.europa.eu/plenary/it/vod.html?mode=chapter&vodLanguage=IT&internalEPId=1710251555671&providerMeetingId=95023dd8-a1e4-443b-3c2f-08dc39e9671e#
https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/A-9-2023-0188-AM-808-808_IT.pdf
https://documenti.camera.it/leg18/dossier/pdf/ES057.pdf
https://digital-strategy.ec.europa.eu/it/policies/regulatory-framework-ai
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/study-supporting-impact-assessment-ai-regulation
https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/QANDA_21_1683
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/ai-office2023.acl-long.656.pdf (aclanthology.org