{"id":79312,"date":"2022-10-12T09:25:33","date_gmt":"2022-10-12T07:25:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.jacopoperfetti.com\/blog\/?p=79312"},"modified":"2022-12-11T09:28:58","modified_gmt":"2022-12-11T08:28:58","slug":"1473","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.jacopoperfetti.com\/blog\/1473\/","title":{"rendered":"AI senziente (Parte due)."},"content":{"rendered":"

A Giugno<\/a> aveva fatto molto scalpore la notizia dell\u2019ingegnere di Google, Blake Lemoine, che sosteneva che l\u2019Intelligenza Artificiale su cui stava lavorando, LaMDA, fosse diventata senziente, ovvero \u00e8 in grado di percepire e generare delle sensazioni.<\/p>\n

Ovviamente la notizia era esagerata<\/a> ma stimolava una riflessione interessante: Il fatto che una macchina sia in grado di simulare una coscienza vuol dire che ha una coscienza? Qual \u00e8 il limite tra essere e fingere d’essere?<\/p>\n

Il fatto che una macchina sia in grado di simulare una coscienza vuol dire che ha una coscienza? Qual \u00e8 il limite tra essere e fingere d’essere?<\/p><\/blockquote>\n

In questa direzione trovo interessante uno studio<\/a>, pubblicato a Settembre, dalla Cornell University, in cui gli studiosi:<\/p>\n

\u00abshow that the “algorithmic bias” within one such tool — the GPT-3 language model — is instead both fine-grained and demographically correlated, meaning that proper conditioning will cause it to accurately emulate response distributions from a wide variety of human subgroups. We term this property “algorithmic fidelity” and explore its extent in GPT-3.\u00bb<\/p>\n

Ovvero il “bias algoritmico” di GPT-3 \u00e8 molto dettagliato e correlato demograficamente, il che significa che un condizionamento adeguato lo porter\u00e0 a emulare accuratamente i bias di chi lo allena, da cui il termine, molto azzeccato di “fedelt\u00e0 algoritmica”, secondo la quale con GPT-3 si possono simulare le persone e queste simulazioni possono rispondere con una sorprendente somiglianza alle persone reali.<\/p>\n

Quando infatti i ricercatori hanno fatto dei test<\/a> (chiamati “silicon samples”) per vedere se GPT3 avrebbe dato risposte simili a quelle delle persone quando gli sono stati dati gli stessi dati demografici di base, GPT3 ha risposto in modo straordinariamente simile alle persone.<\/p>\n

Tecnologie come GPT3 dunque, se correttamente addestrate, possono essere utilizzate per fare dei test o delle previsioni sociali su larga scala. Potremmo provare a simulare scenari apocalittici e vedere come reagirebbero determinati gruppi di individui, o testare proposte e campagne politiche in anteprima. Oppure elaborare sistemi di test di mercato sintetici. Gli scenari sono molteplici cos\u00ec come le loro potenziale conseguenze.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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