Il CEO di Gramener, Anand S, mette in guardia dai rischi nel fidarsi ciecamente degli LLM, sostiene l'alfabetizzazione dei modelli
In Breve
In una conversazione con Metaverse Post – Anand S, CEO di Gramener, ha evidenziato le potenziali insidie di un’eccessiva dipendenza dagli LLM.
Con centinaia di strumenti di IA e ML che saturano il mercato, il potenziale di innovazione è illimitato. Stanno emergendo numerose startup per affrontare le sfide del settore, mentre un afflusso costante di modelli linguistici di grandi dimensioni migliorati ogni settimana amplifica il potere di trasformazione di IA generativa. Questa convergenza tecnologica sta rimodellando le industrie con possibilità illimitate.
Tuttavia, il rilascio e l’uso diffuso di potenti modelli linguistici come Gemini solleva importanti considerazioni etiche e pratiche e ci chiede di considerare una domanda: possiamo noi, come esseri umani, fidarci ciecamente di tali modelli?
In una conversazione con Metaverse Post — Anand S, CEO della società SaaS B2B con sede negli Stati Uniti Gramer ha sottolineato le potenziali insidie di un'eccessiva dipendenza da LLM simili ChatGPT, avvertendo che questa tendenza probabilmente persisterà con i modelli emergenti come Gemini.
“Anche con i dati di addestramento corretti, un essere umano può commettere errori quando esce dalla propria area di competenza. Un grande modello linguistico sta quindi estrapolando o sta ricordando ciò che ha imparato? C’è un’enorme differenza e vale la pena testarla. Costruiamo fiducia attraverso intuizioni e interazioni ripetute con le persone", ha affermato Anand. "Sappiamo che dobbiamo indagare per indagare su uno sconosciuto ed è così che probabilmente dovremmo interagire anche con modelli linguistici di grandi dimensioni."
Ad esempio, nel caso Varghese contro la compagnia Southern Airlines, un avvocato ha citato una finzione ChatGPT-casi generati, che hanno portato un giudice a penalizzare l'avvocato, sottolineando i rischi di un uso acritico. Anand sottolinea la necessità di cautela e controllo quando si sfruttano tali modelli linguistici.
Oltre a ciò, il settore richiede un robusto meccanismo di feedback. ChatGPT incoraggia il feedback degli utenti tramite un semplice pulsante pollice su/pollice giù, abbinato all'immissione di testo. Questo approccio raccoglie preziose informazioni su cosa funziona bene e cosa no. È probabile che questo sistema di feedback diventi più comune con l'uso di modelli linguistici di grandi dimensioni, contribuendo a migliorare le loro prestazioni.
"Non è molto economico monitorare ogni singolo output di un LLM, ma essere in grado di segnalare potenziali errori è una leva potente", ha detto Anand Metaverse Post.
“La cosa interessante è che i modelli linguistici di grandi dimensioni sono piuttosto efficaci nel valutare altri modelli linguistici di grandi dimensioni. Quindi, invece di utilizzare un essere umano esclusivamente per monitorare i risultati, possiamo utilizzare una combinazione di LLM e umani, con i LLM che alla fine assumeranno la maggior parte del ruolo umano man mano che si evolvono”, ha aggiunto.
L’alfabetizzazione modello è la via da seguire
Nel regno dei LLM emerge un principio chiave: maggiore è l'interazione, più profonda è la comprensione. Questo concetto semplice sottolinea la relazione tra il coinvolgimento degli utenti e la comprensione delle funzionalità LLM, determinando in definitiva un maggiore utilizzo.
“Si tratta anche di capire a cosa serve un particolare LLM. Ad esempio, non utilizzerei DALL-E per generare loghi perché non genera molto bene il testo. Ma fa un ottimo lavoro nel generare idee e design di loghi. Questo è un esempio di alfabetizzazione modello che emerge dall'uso ripetuto e, quindi, mi dà defiaree di fiducia definite all’interno delle quali posso utilizzare il modello in modo più efficace”, ha affermato Anand.
Nella ricerca di un'integrazione equilibrata di modelli linguistici simili Gemini nel nostro panorama tecnologico, Anand suggerisce diverse strategie. In primo luogo, sostiene le interazioni quotidiane con ampi modelli linguistici, favorendo un’abitudine che si costruisce nel tempo. Allo stesso modo, garantire l’accesso universale a questi strumenti è fondamentale, con un appello per un maggiore incoraggiamento nell’uso personale. Anand rileva la tendenza esistente al blocco delle organizzazioni ChatGPT sui laptop da lavoro, sottolineando la necessità di una comunicazione di supporto.
Propone l'implementazione di meccanismi organizzativi per fornire accesso e incoraggiare la sperimentazione con modelli linguistici (LLM) all'interno di un ambiente.
“Alla fine, è quando le persone acquisiscono familiarità che capiscono di cosa fidarsi, quando usarlo e come usarlo. Un maggiore utilizzo e l’incoraggiamento a un maggiore utilizzo sono la strategia e le iniziative educative più importanti che chiunque possa adottare”, ha detto Anand Metaverse Post.
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Circa l'autore
Kumar è un giornalista tecnologico esperto con una specializzazione nelle intersezioni dinamiche di AI/ML, tecnologia di marketing e campi emergenti come criptovaluta, blockchain e NFTS. Con oltre 3 anni di esperienza nel settore, Kumar ha stabilito una comprovata esperienza nella creazione di narrazioni avvincenti, nella conduzione di interviste approfondite e nella fornitura di approfondimenti completi. L'esperienza di Kumar risiede nella produzione di contenuti di grande impatto, inclusi articoli, rapporti e pubblicazioni di ricerca per importanti piattaforme di settore. Con un insieme di competenze uniche che combina conoscenze tecniche e narrazione, Kumar eccelle nel comunicare concetti tecnologici complessi a un pubblico diversificato in modo chiaro e coinvolgente.
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