Fallimento dell'IA: 10 cause profonde ed esempi reali
Che si tratti di un incidente di un'auto a guida autonoma, di un algoritmo distorto o di un malfunzionamento di un chatbot del servizio clienti, i fallimenti nei sistemi di IA implementati possono avere conseguenze gravi e sollevare importanti questioni etiche e sociali.
Identificando e affrontando i problemi sottostanti, le aziende possono mitigare i rischi associati all'IA e garantire che venga utilizzata in modo sicuro ed etico, in linea con le migliori pratiche di IA responsabile.
Scopri 10 motivi comuni per gli elevati tassi di fallimento dei progetti di IA ed esplora esempi reali.
Fallimenti organizzativi e strategici
1. Obiettivi aziendali poco chiari
Implementare l'IA senza un problema aziendale ben definito e obiettivi aziendali chiari non è sufficiente per avere successo. Invece di partire dalla soluzione per un problema aziendale indefinito, le aziende devono prima individuare e definire i problemi aziendali e poi decidere se le tecniche e gli strumenti di IA possono contribuire a risolverli.
Inoltre, misurare i costi e i potenziali benefici di un progetto di IA è difficile perché:
- Lo sviluppo di un progetto di IA e la creazione/addestramento di un IA model sono di natura sperimentale e possono richiedere un lungo processo per tentativi ed errori.
- Gli IA model cercano di risolvere problemi aziendali probabilistici, il che significa che i risultati potrebbero non essere gli stessi per ogni caso d'uso.
Un obiettivo aziendale ben definito può fornire un'idea chiara se l'IA sia lo strumento giusto o se esistano strumenti o metodi alternativi per risolvere il problema in questione. Questo può evitare alle aziende costi inutili.
2. Sistemi di IA black box
L'IA black-box si riferisce a model i cui processi decisionali interni non sono comprensibili per gli esseri umani. Sebbene gli utenti possano osservare gli input e gli output di questi sistemi, il ragionamento alla base delle decisioni del model rimane nascosto.
Ad esempio, un sistema di assunzione basato sull'IA può classificare i candidati in base ai curriculum inviati, ma i fattori e i pesi esatti che influenzano tali classifiche non sono visibili. Questa mancanza di trasparenza può contribuire a potenziali fallimenti perché i bias nei dati di addestramento possono rimanere inosservati, gli errori diventano difficili da tracciare e correggere e le organizzazioni possono avere difficoltà a spiegare o giustificare le decisioni automatizzate.
Di conseguenza, i sistemi opachi possono sollevare preoccupazioni in termini di equità, responsabilità e fiducia. Tuttavia, l'IA black-box non è di per sé un fallimento, poiché molti di questi model, in particolare sistemi complessi come le reti neurali profonde, possono essere altamente accurati ed efficaci.
La sfida principale è che quando si verificano problemi, le loro cause sono difficili da identificare, rendendo l'IA black-box un rischio di affidabilità e governance piuttosto che un fallimento di per sé.
Ad esempio, New Relic propone una soluzione a questa sfida. L'azienda ha annunciato una soluzione di osservabilità che offre piena visibilità sulle applicazioni realizzate all'interno di ChatGPT, aiutando le aziende a monitorare e ottimizzare il modo in cui i loro servizi appaiono e operano all'interno di interfacce guidate dall'IA.
La soluzione consente ai team di ingegneria di monitorare prestazioni, utilizzo e affidabilità delle app ChatGPT, eliminando la natura "black box" delle esperienze di IA integrate.1
3. Mancanza di collaborazione tra i team
Avere un team di data science che lavora in isolamento su un progetto di IA non è una ricetta per il successo. Realizzare un progetto di IA di successo richiede la collaborazione tra data scientist, data engineer, professionisti IT, designer e professionisti delle linee di business. Creare un ambiente tecnico collaborativo aiuterebbe le aziende a:
- Garantire che l'output del progetto di IA sia ben integrato nell'architettura tecnologica complessiva
- Standardizzare il processo di sviluppo dell'IA
- Condividere insegnamenti ed esperienze, sviluppare best practice
- Distribuire soluzioni di IA su larga scala
Esistono insiemi di pratiche note come DataOps e MLOps per colmare il divario tra i diversi team e rendere operativi i sistemi di IA su larga scala. Inoltre, la creazione di un centro di eccellenza federato per l'IA (CoE) in cui i data scientist di diversi domini aziendali possano collaborare può migliorare la collaborazione.
4. Mancanza di talenti
A causa di questa carenza di competenze, creare un team di data science di talento può essere costoso e richiedere molto tempo. Senza un team con una formazione adeguata e competenze di dominio aziendale, le aziende non dovrebbero aspettarsi di realizzare nulla di significativo con la loro iniziativa di IA.
Le aziende devono analizzare i costi e i benefici della creazione di team interni di data science. A seconda degli obiettivi aziendali e della scala delle operazioni, l'outsourcing può inizialmente essere un'alternativa più conveniente rispetto all'implementazione di applicazioni di IA.
Fallimenti legati ai dati
I dati sono la risorsa chiave di ogni progetto di IA. Le aziende devono sviluppare una strategia di governance dei dati per garantire disponibilità, qualità, integrità e sicurezza dei dati che utilizzeranno nel progetto. Lavorare con dati obsoleti, insufficienti o distorti può portare a situazioni di garbage-in-garbage-out, al fallimento del progetto e allo spreco di risorse aziendali:
5. Overfitting: memorizzare invece di apprendere
L'overfitting si verifica quando gli IA model diventano eccessivamente specializzati nei dati di addestramento e non riescono a generalizzare a nuovi input. Questo fallimento dell'IA è comune nei deep learning model utilizzati per il rilevamento delle frodi finanziarie, dove lo strumento può riconoscere schemi di frode passati ma non cogliere le tattiche emergenti.
L'overfitting è uno dei principali motivi per cui i progetti di IA falliscono, poiché le tecnologie basate sull'IA devono adattarsi ad ambienti dinamici invece di affidarsi a schemi storici. La scarsa qualità dei dati e la mancanza di osservabilità dell'IA spesso aggravano questo problema.
6. Trascurare i casi limite: ignorare gli scenari rari
I casi limite, scenari rari ma critici, spesso portano i sistemi di IA a prendere decisioni sbagliate. Nei veicoli autonomi, un chatbot IA progettato per la navigazione potrebbe non riuscire a elaborare condizioni di guida insolite.
Ignorare i casi limite nelle iniziative di IA può comportare perdite finanziarie, rischi per la sicurezza e perdita di fiducia dei clienti. Le organizzazioni che utilizzano large language model e deep learning model devono integrare dati di alta qualità per migliorare la gestione dei casi limite.
7. Dipendenza dalla correlazione: presupposti falsi ed esiti discriminatori
I progetti di IA falliscono frequentemente a causa di model che confondono la correlazione con la causalità. Ad esempio, un sistema di assunzione basato sull'IA potrebbe favorire candidati provenienti da un determinato codice postale, non per le competenze ma a causa dei bias incorporati nei dati di addestramento. Questo può portare a esiti discriminatori.
8. Bias dei dati: rafforzare la disuguaglianza e implicazioni etiche
Il bias dei dati è un problema critico nelle iniziative di IA, in particolare nei machine learning model utilizzati per il processo decisionale. Un esempio noto è costituito dagli IA model in ambito sanitario addestrati principalmente su dati di pazienti bianchi, che portano a diagnosi imprecise per i pazienti non bianchi.
Tali bias incorporati nelle tecnologie di IA possono creare implicazioni etiche e sfide legali. Le organizzazioni devono concentrarsi sulle best practice di data science per evitare una scarsa qualità dei dati e migliorare l'accuratezza nei progetti di IA.
9. Underfitting: IA model privi di complessità
L'underfitting si verifica quando gli ML model sono troppo semplicistici, portando a prestazioni scadenti. Un chatbot IA progettato male, ad esempio, potrebbe avere difficoltà a distinguere l'intento dell'utente, causando bugie del chatbot e raccomandazioni errate.
I progetti di IA falliscono quando le organizzazioni si affidano a model non sufficientemente addestrati senza affinare la loro capacità di elaborare schemi complessi. L'importanza critica dell'osservabilità dell'IA e del miglioramento continuo dei model non può essere trascurata.
10. Data drift: la difficoltà dell'IA ad adattarsi al cambiamento
Gli strumenti di IA presuppongono che i dati rimangano costanti, ma i cambiamenti del mondo reale, come l'evoluzione del comportamento dei clienti su una piattaforma di social media, possono portare al data drift.
Gli IA model utilizzati nelle previsioni finanziarie o nella ricerca legale devono essere aggiornati frequentemente per mantenere l'accuratezza. Le organizzazioni che investono in tecnologie di IA devono dare priorità all'osservabilità dell'IA per garantire che i model rimangano affidabili man mano che emergono milioni di nuovi punti dati.
Prima di intraprendere un progetto di IA, le aziende dovrebbero assicurarsi di disporre di dati sufficienti e pertinenti provenienti da fonti affidabili che rappresentino le loro operazioni aziendali, abbiano etichette corrette e siano adatti allo strumento di IA impiegato. In caso contrario, gli strumenti di IA possono produrre risultati errati ed essere pericolosi se utilizzati nel processo decisionale.
Gli esperti di raccolta dati possono aiutare la tua azienda se non disponi di dati di buona qualità prontamente disponibili.
Oltre all'osservabilità, alcune organizzazioni stanno adottando sistemi di monitoraggio agentico che tracciano autonomamente il comportamento dei model in produzione. I sistemi di monitoraggio agentico tracciano continuamente input, output e comportamento degli agenti dei model in produzione. Analizzano distribuzioni di feature, schemi di risposta e tracce di esecuzione per rilevare problemi come data drift, degrado delle prestazioni o azioni anomale degli agenti.
Quando vengono rilevate anomalie, le pipeline di monitoraggio possono attivare risposte automatiche, come avvisi, controlli di valutazione, flussi di lavoro di riaddestramento, azioni di rollback o notifiche ai team responsabili. Identificando in modo proattivo i cambiamenti nei dati reali e nel comportamento degli agenti, il monitoraggio agentico contribuisce a mantenere prestazioni, affidabilità e sicurezza del sistema.
Quali sono alcuni esempi di fallimenti di progetti di IA?
Cause per violazione del copyright
La rapida crescita dell'IA generativa ha innescato più di 70 cause per violazione del copyright contro le aziende di IA, principalmente da parte di autori, artisti e organizzazioni dei media, che sostengono che le loro opere protette da copyright siano state utilizzate per addestrare sistemi di IA senza autorizzazione.
Alcune decisioni dei tribunali hanno suggerito che l'addestramento di model con dati ottenuti legalmente possa essere considerato fair use, mentre l'uso di copie pirata o non autorizzate potrebbe comunque violare la legge sul copyright.
Ad esempio, Bandcamp ha annunciato una politica che vieta musica e audio generati interamente o in gran parte dall'intelligenza artificiale.
La piattaforma afferma che il suo obiettivo è preservare la creatività umana e mantenere una relazione diretta tra artisti e fan, sottolineando che la musica è un'espressione culturale e sociale piuttosto che un semplice prodotto digitale.
In base alle nuove regole, i brani generati dall'IA e l'uso di strumenti di IA per imitare altri artisti o stili sono vietati e gli utenti possono segnalare presunte violazioni per la revisione. La politica mira a garantire che gli ascoltatori possano fidarsi che la musica su Bandcamp sia creata da persone reali e a proteggere i musicisti indipendenti dall'essere messi in ombra da grandi volumi di contenuti generati dall'IA.2
Incidenti che coinvolgono auto a guida autonoma
Una recente analisi del programma robotaxi di Tesla ha rilevato che i veicoli autonomi sono coinvolti in incidenti significativamente più spesso rispetto ai conducenti umani.
Sulla base dei rapporti sulla sicurezza di Tesla e dei dati normativi, la flotta ha registrato 14 incidenti su circa 800.000 miglia di guida, il che equivale a circa un incidente ogni 57.000 miglia. In confronto, i conducenti umani subiscono in genere un incidente minore circa ogni 229.000 miglia, suggerendo che i robotaxi di Tesla si schiantano circa quattro volte più frequentemente e fino a otto volte più spesso quando si utilizzano i benchmark di sicurezza federali.3
Apple Intelligence: riassunti di notizie fuorvianti
La BBC ha presentato un reclamo ad Apple per le inesattezze nei riassunti di notizie generati dall'IA di Apple, noti come "Apple Intelligence". Questi riassunti, inviati come notifiche iPhone, hanno attribuito erroneamente false informazioni alla BBC.
Un caso degno di nota ha riguardato una notifica che affermava falsamente che Luigi Mangione, arrestato per l'omicidio dell'amministratore delegato di UnitedHealthcare Brian Thompson, si fosse suicidato, una notizia non riportata dalla BBC.
Errori successivi hanno incluso una notifica che annunciava erroneamente che il giocatore di freccette Luke Littler aveva vinto il PDC World Darts Championship prima che la partita finale si fosse svolta.
In risposta a questi problemi, Apple ha riconosciuto che le sue funzionalità di IA erano ancora in beta e ha annunciato l'intenzione di disabilitare temporaneamente i riassunti delle notifiche per le app di notizie e intrattenimento. L'azienda ha inoltre dichiarato che sarebbe stato rilasciato un aggiornamento software per chiarire quando le notifiche sono generate dall'IA, al fine di prevenire future disinformazione e mantenere l'integrità della diffusione delle notizie.4
Fallimento del chatbot di Air Canada
Air Canada ha affrontato problemi legali dopo che il suo chatbot IA ha informato erroneamente un cliente sui rimborsi delle tariffe per lutto. Il chatbot ha dichiarato erroneamente che avrebbe potuto richiedere un rimborso entro 90 giorni dalla prenotazione, ma la compagnia aerea lo ha negato in seguito, citando la sua politica effettiva.
Il cliente ha presentato un reclamo e un tribunale ha stabilito che Air Canada era responsabile di tutte le informazioni sul suo sito web, ordinando alla compagnia aerea di onorare il rimborso.5
Risposte distorte di Amazon Alexa
L'assistente vocale di Amazon, Alexa, ha ricevuto critiche per aver fornito risposte apparentemente distorte a favore della vicepresidente Kamala Harris rispetto all'ex presidente Donald Trump.
Quando gli utenti chiedevano ad Alexa perché avrebbero dovuto votare per Harris, l'assistente evidenziava i suoi successi e il suo impegno per ideali progressisti. Al contrario, quando le veniva chiesto lo stesso su Trump, Alexa rifiutava di fornire un'approvazione, citando una politica contro la promozione di figure politiche specifiche.
Amazon ha attribuito questa discrepanza a un errore derivante da un recente aggiornamento software destinato a migliorare le capacità di IA di Alexa. L'azienda ha dichiarato che il problema è stato prontamente risolto dopo la scoperta e ha sottolineato che Alexa è progettata per fornire informazioni imparziali senza favorire alcun partito politico o candidato.6
IBM Watson for Oncology
La partnership di IBM con la University of Texas M.D. è un noto esempio di fallimento di un progetto di IA. Secondo StatNews, documenti interni di IBM mostrano che Watson forniva frequentemente consigli errati per il trattamento del cancro, come prescrivere farmaci per il sanguinamento a un paziente con gravi emorragie.
I dati di addestramento di Watson contenevano un piccolo numero di dati ipotetici di pazienti oncologici anziché dati reali dei pazienti. Secondo un rapporto della University of Texas System Administration, il costo del progetto è stato di $62 milioni per M.D. Anderson senza alcun risultato.7
Strumento di reclutamento IA di Amazon
Lo strumento di reclutamento IA di Amazon che discriminava le donne è un altro noto esempio di fallimento dell'IA. Lo strumento è stato addestrato su un dataset contenente principalmente curriculum di candidati maschi e ha interpretato che le candidate donne fossero meno preferibili.8
Discriminazione razziale e sessuale negli strumenti di riconoscimento facciale
Un'indagine del Guardian ha rilevato che i sistemi di IA di Microsoft, Amazon e Google, utilizzati dalle piattaforme di social media per consigliare contenuti, mostrano un notevole pregiudizio di genere nel trattamento dei corpi maschili e femminili.
Lo studio ha rivelato che le immagini di donne venivano etichettate più frequentemente come "spinte" rispetto a foto simili di uomini. In un caso, l'IA di Microsoft ha classificato le immagini degli screening per il cancro al seno del National Cancer Institute statunitense come potenzialmente sessualmente esplicite.9
Un altro esempio: i ricercatori di IA hanno scoperto che le tecnologie commerciali di riconoscimento facciale, come quelle di IBM, Microsoft e Amazon, avevano prestazioni scadenti su donne con la pelle scura e buone su uomini con la pelle chiara.10
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Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master of Science in Psicologia Sociale e un Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali.
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