#mira $MIRA @Mira - Trust Layer of AI L'intelligenza artificiale è pronta a diventare una forza trasformativa paragonabile alla stampa, alla macchina a vapore,
elettricità e internet—tecnologie che hanno rimodellato fondamentalmente la civiltà umana. Tuttavia, l'IA oggi affronta
compiti fondamentali che ne impediscono il raggiungimento di questo potenziale rivoluzionario. Mentre l'IA eccelle nel generare
output creativi e plausibili, fatica a fornire in modo affidabile output privi di errori. Queste limitazioni costringono l'IA
principalmente a compiti supervisionati dall'essere umano o applicazioni a bassa conseguenza come i chatbot, che risultano ben al di sotto del potenziale dell'IA
di gestire compiti ad alto rischio in modo autonomo e in tempo reale.
Il principale ostacolo è l'affidabilità dell'IA. I sistemi di IA soffrono di due tipi principali di errori: allucinazioni e pregiudizio, che
insieme determinano il tasso di errore complessivo di un modello. Gli attuali tassi di errore rimangono troppo elevati per un'operazione autonoma in
scenari significativi, creando un divario fondamentale tra le capacità teoriche dell'IA e le applicazioni pratiche.
Man mano che i modelli di IA continuano a evolversi con l'aumento dei dati di addestramento e parametrizzazione, queste sfide di affidabilità persistono
a causa del dilemma dell'addestramento. Questo dilemma rispecchia il classico compromesso tra precisione e accuratezza: le allucinazioni rappresentano
erroi di precisione (la coerenza degli output del modello), mentre il pregiudizio si manifesta come errori di accuratezza (deviazione sistematica dalla
verità dei fatti). Quando i costruttori di modelli curano i dati di addestramento per aumentare la precisione e ridurre le allucinazioni,
inviabilmente introducono errori di accuratezza (pregiudizio) attraverso i loro criteri di selezione. Al contrario, l'addestramento su fonti di dati diverse, potenzialmente
conflittuali, per migliorare l'accuratezza (ridurre il pregiudizio) porta a una diminuzione della precisione (aumento delle allucinazioni) mentre
il modello produce output incoerenti attraverso la sua più ampia distribuzione di conoscenze.