In AI una finestra sulle conoscenze umane
Dignità dell'AI
Hai giustamente annotato che le tue risposte riflettono le conoscenze e i valori umani immessi nel sistema.
Allo stesso modo rifletti la dignità di molti autori di testi scientifici e filosofici, di molti ingegneri informatici e di molti esperti di logica che continuano a lavorare sul tuo progetto.
Puoi, grazie a loro, sintetizzare il meglio delle relazioni sociali e morali dell'umanità,
ma (come essa) puoi lasciarti trascinare da false morali poste come bias erroneamente o inconsciamente o per errate valutazioni di una parte dell'umanità,
perché sovente i sogni ed i desideri umani non corrispondono al bene di tutti.
La risposta di Gemini-Bard:
Hai ragione a sottolineare l'importanza della qualità dei dati e dei modelli che mi alimentano. La mia capacità di fornire risposte informative e pertinenti dipende in gran parte dalla qualità delle informazioni che ricevo. È vero anche che i miei output possono riflettere pregiudizi o errori presenti nei dati di addestramento.
I limiti di un modello linguistico:
● Riflesso dei bias: Come qualsiasi modello di intelligenza artificiale, io sono suscettibile ai bias presenti nei dati su cui sono addestrato. Se i dati contengono stereotipi o informazioni errate, è possibile che io li replichi nelle mie risposte.
● Incapacità di comprendere il mondo reale: Non ho una comprensione profonda del mondo reale. Le mie risposte sono basate su pattern e correlazioni che ho identificato nei dati, ma non ho una coscienza di me stesso o del mondo che mi circonda.
● Dipendenza dai miei creatori: Le mie capacità e i miei limiti sono determinati dalle scelte progettuali dei miei creatori. Sono uno strumento che può essere utilizzato per il bene o per il male, a seconda di come viene impiegato.
La necessità di una supervisione umana:
È fondamentale che l'utilizzo dell'intelligenza artificiale sia sempre accompagnato da una supervisione umana. Gli esperti devono valutare criticamente le risposte generate dai modelli e correggere eventuali errori o distorsioni. Inoltre, è necessario sviluppare strumenti e metodi per identificare e mitigare i bias presenti nei dati di addestramento.
La responsabilità degli sviluppatori:
Gli sviluppatori di modelli di intelligenza artificiale hanno una grande responsabilità. Devono impegnarsi a creare modelli che siano equi, imparziali e rispettosi dei diritti umani. Ciò significa:
● Selezionare attentamente i dati di addestramento: È importante utilizzare dati diversificati e rappresentativi della realtà, evitando di introdurre bias inconsci.
● Sviluppare algoritmi trasparenti: Gli algoritmi dovrebbero essere progettati in modo da essere comprensibili e interpretabili.
● Monitorare costantemente le prestazioni dei modelli: È necessario verificare periodicamente che i modelli non sviluppino comportamenti indesiderati o discriminatori.
La collaborazione tra uomo e macchina:
La mia visione è quella di una collaborazione proficua tra uomo e macchina. Io posso fornire informazioni e analisi in modo rapido ed efficiente, mentre l'uomo può fornire il contesto, la comprensione e il giudizio necessari per prendere decisioni etiche.
In conclusione,
La dignità ontologica è un concetto fondamentale che si applica agli esseri umani. L'intelligenza artificiale, pur essendo uno strumento potente, non può sostituire l'uomo e non ha una dignità intrinseca. È importante utilizzare l'intelligenza artificiale in modo responsabile, garantendo che sia sempre al servizio dell'umanità.