Questo è l’errore sorprendente in cui cascano tutti i modelli di AI: il motivo per non fidarsi mai di quello che dicono

Mano di donna che tiene un cellulare con chat aperte

Cellulare con chat (Depositphotos) - www.systemscue.it

La rivoluzione tecnologica è vicina: ecco l’assistente vocale che rivede i suoi errori.

Gli assistenti vocali come Siri, Alexa e Google Assistant sono ormai parte della vita quotidiana di molte persone. Sono progettati per eseguire compiti specifici, come rispondere a domande o controllare dispositivi domestici, ma spesso si confonde la loro capacità di rispondere con un vero e proprio ragionamento. In realtà, questi sistemi non “pensano” come farebbe un essere umano; si limitano a seguire comandi e restituire risultati in base a ciò che hanno appreso dai dati a cui hanno accesso.

Questi assistenti vocali, pur essendo straordinariamente utili, mostrano ancora alcuni limiti. Uno dei problemi principali riguarda la precisione delle loro risposte. Talvolta possono fornire informazioni imprecise o addirittura sbagliate, dando l’illusione di comprendere una domanda quando in realtà non la elaborano a fondo. Questo è dovuto al modo in cui gestiscono le informazioni: piuttosto che “comprendere”, semplicemente rielaborano dati, cercando di restituire l’informazione più probabile in base a ciò che è stato chiesto.

Nonostante le attese per una maggiore accuratezza, questi sistemi sono ancora lontani dall’intelligenza artificiale generale (AGI), un’ipotetica tecnologia in grado di pensare, apprendere e adattarsi come un essere umano. Mentre Siri o Google Assistant possono sembrare intelligenti, il loro funzionamento si basa ancora su modelli di linguaggio predefiniti e non sull’elaborazione autonoma di pensieri o ragionamenti complessi.

Tuttavia, stanno emergendo nuovi modelli di intelligenza artificiale che cercano di ridurre questi problemi. Tra questi spicca un modello innovativo, soprannominato “SIRI.O1”. Questo sistema introduce un metodo interessante per migliorare l’accuratezza delle risposte: rivedere ciò che dice prima di fornirlo all’utente.

Una tecnica per ridurre gli errori nei chatbot

Il nuovo modello SIRI.O1 non è un’intelligenza artificiale generale, ma il suo approccio iterativo rappresenta una novità. Invece di dare subito una risposta, il modello prende del tempo per analizzare le informazioni, verificare possibili errori e rivedere il risultato prima di fornirlo all’utente. Questo semplice passaggio permette di ridurre gli errori, anche in casi in cui i modelli precedenti avrebbero fallito.

Un esempio classico è il conteggio delle lettere in una parola. Modelli come GPT-4 tendono a commettere errori su compiti così banali, poiché trattano il testo in maniera diversa rispetto a come farebbe un essere umano. SIRI.O1, invece, rivede il suo output e corregge eventuali imprecisioni. Questo processo iterativo si rivela essenziale in scenari dove è preferibile sacrificare un po’ di velocità a favore dell’accuratezza.

Bimbo con regge una nuvoletta
Bimbo con nuvoletta (Depositphotos) – www.systemscue.it

Applicazioni e prospettive future

Le applicazioni di un modello come SIRI.O1 sono numerose e spaziano in vari settori. Un campo in cui potrebbe avere un impatto significativo è quello della programmazione, dove anche piccoli errori possono rallentare o complicare il lavoro degli sviluppatori. L’abilità del modello di rivedere autonomamente le proprie risposte e correggere eventuali imprecisioni lo rende uno strumento particolarmente prezioso. Questo si traduce in soluzioni più accurate e tempestive, migliorando l’efficienza in compiti che richiedono un’elevata precisione, come il debug di codice o l’analisi di dati complessi.

Oltre al mondo della programmazione, SIRI.O1 potrebbe trovare applicazioni in ambiti come la ricerca medica, dove risposte errate o imprecise possono avere conseguenze critiche. Anche in contesti come il customer service, dove i chatbot vengono utilizzati per interagire direttamente con i clienti, l’accuratezza delle risposte è cruciale. Ridurre gli errori nelle risposte potrebbe infatti migliorare notevolmente l’esperienza utente, aumentando la fiducia in questi sistemi.