Il team del MIT insegna ai modelli di IA ciò che ancora non sapevano
L'applicazione dell'intelligenza artificiale (IA) è in rapida crescita e si sta sempre più intrecciando con la nostra vita quotidiana e con settori cruciali come la sanità, le telecomunicazioni e l'energia. Ma con grande potere deriva anche grande responsabilità: i sistemi di IA commettono talvolta errori o forniscono risposte incerte che possono avere conseguenze significative.
Themis AI del MIT, co-fondata e guidata dalla professoressa Daniela Rus del laboratorio CSAIL, offre una soluzione rivoluzionaria. La loro tecnologia consente ai modelli di IA di 'sapere ciò che non sanno'. Ciò significa che i sistemi di IA possono indicare autonomamente quando sono incerti sulle loro previsioni, prevenendo così errori prima che causino danni.
Perché è così importante?
Molti modelli di IA, anche quelli avanzati, possono talvolta mostrare le cosiddette 'allucinazioni': forniscono risposte errate o infondate. In settori in cui le decisioni hanno un peso notevole, come la diagnosi medica o la guida autonoma, ciò può avere conseguenze disastrose. Themis AI ha sviluppato Capsa, una piattaforma che applica l'uncertainty quantification (quantificazione dell'incertezza): misura e quantifica l'incertezza degli output dell'IA in modo dettagliato e affidabile.
Come funziona?
Insegnando ai modelli la consapevolezza dell'incertezza (uncertainty awareness), è possibile corredare gli output con un'etichetta di rischio o affidabilità. Ad esempio: un'auto a guida autonoma può segnalare di non essere sicura di una situazione e attivare quindi un intervento umano. Questo non solo aumenta la sicurezza, ma anche la fiducia degli utenti nei sistemi di IA.
- Quando si integra con PyTorch, l'involucro del modello tramite
capsa_torch.wrapper()dove l'output consiste sia nella previsione che nel rischio:
Per NetCare e i suoi clienti, questa tecnologia rappresenta un enorme passo avanti. Siamo in grado di fornire applicazioni di IA che non sono solo intelligenti, ma anche sicure e più prevedibili, con minori probabilità di allucinazioni. Aiuta le organizzazioni a prendere decisioni più informate e a ridurre i rischi nell'implementazione dell'IA in applicazioni critiche per il business.
Conclusione
Il MIT team dimostra che il futuro dell'IA non riguarda solo il diventare più intelligenti, ma soprattutto il funzionare in modo più sicuro ed equo. Noi di NetCare crediamo che l'IA diventi veramente preziosa solo quando è trasparente riguardo ai propri limiti. Con strumenti avanzati di quantificazione dell'incertezza come Capsa, anche voi potete trasformare questa visione in pratica.
