Fallimenti 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 distribuiti 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 alti 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 aiutarle a risolverli.
Inoltre, misurare i costi e i potenziali benefici di un progetto di IA è complesso perché:
- Lo sviluppo di un progetto di IA e la costruzione/addestramento di un modello di IA sono di natura sperimentale e possono richiedere un lungo processo per tentativi ed errori.
- I modelli di IA cercano di risolvere problemi aziendali probabilistici, il che significa che i risultati possono 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. Ciò può far risparmiare alle aziende costi inutili.
2. Sistemi di IA Black Box
L'IA black-box si riferisce a modelli i cui processi decisionali interni non sono comprensibili per gli esseri umani. Mentre gli utenti possono osservare gli input e gli output di questi sistemi, il ragionamento dietro le decisioni del modello rimane nascosto.
Ad esempio, un sistema di IA per le assunzioni può classificare i candidati in base ai curriculum presentati, ma i fattori precisi e i pesi che influenzano tali classifiche non sono visibili. Questa mancanza di trasparenza può contribuire a potenziali fallimenti perché i pregiudizi 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 decisioni automatizzate.
Di conseguenza, i sistemi opachi possono sollevare preoccupazioni riguardo l'equità, la responsabilità e la fiducia. Tuttavia, l'IA black-box non è intrinsecamente un fallimento, poiché molti di questi modelli, in particolare i 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 costruite all'interno di ChatGPT, aiutando le aziende a monitorare e ottimizzare il modo in cui i loro servizi appaiono e operano all'interno delle interfacce guidate dall'IA.
La soluzione consente ai team di ingegneri di tracciare le prestazioni, l'utilizzo e l'affidabilità delle app di ChatGPT, eliminando la natura di "scatola nera" delle esperienze di IA incorporate.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. Costruire un progetto di IA di successo richiede la collaborazione tra data scientist, ingegneri dei dati, professionisti IT, designer e professionisti del business. Creare un ambiente tecnico collaborativo aiuterebbe le aziende a:
- Garantire che l'output del progetto di IA sia ben integrato nella loro architettura tecnologica complessiva
- Standardizzare il processo di sviluppo dell'IA
- Condividere apprendimenti ed esperienze, sviluppare le migliori pratiche
- Distribuire soluzioni di IA su larga scala
Esistono insiemi di pratiche note come DataOps e MLOps per colmare il divario tra diversi team e rendere operativi i sistemi di IA su larga scala. Inoltre, istituire un centro di eccellenza federato per l'IA (CoE) in cui i data scientist di diversi ambiti 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 tempo. Senza un team con una formazione adeguata e competenze nel dominio aziendale, le aziende non dovrebbero aspettarsi di ottenere molto con la loro iniziativa di IA.
Le aziende devono analizzare i costi e i benefici della creazione di team di data science interni. A seconda degli obiettivi aziendali e della portata delle operazioni, l'esternalizzazione può inizialmente essere un'alternativa più conveniente per implementare 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 la disponibilità, la qualità, l'integrità e la sicurezza dei dati che utilizzeranno nel loro 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. Sovradattamento: memorizzare invece di imparare
Il sovradattamento si verifica quando i modelli di IA diventano eccessivamente specializzati nei dati di addestramento e non riescono a generalizzare a nuovi input. Questo fallimento dell'IA è comune nei modelli di deep learning utilizzati nel rilevamento delle frodi finanziarie, dove lo strumento può riconoscere solo modelli di frode passati e non rilevare le nuove tattiche emergenti.
Il sovradattamento è una delle principali ragioni per cui i progetti di IA falliscono, poiché le tecnologie basate sull'IA devono adattarsi ad ambienti dinamici invece di fare affidamento su modelli storici. La scarsa qualità dei dati e la mancanza di osservabilità dell'IA spesso aggravano questo problema.
6. Trascurare i casi limite: scenari rari ignorati
I casi limite, scenari rari ma critici, spesso portano i sistemi di IA a prendere decisioni errate. Nei veicoli autonomi, un chatbot di 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 con modelli linguistici di grandi dimensioni e modelli di deep learning devono integrare dati di alta qualità per migliorare la gestione dei casi limite.
7. Dipendenza dalla correlazione: presupposti falsi e risultati discriminatori
I progetti di IA spesso falliscono a causa di modelli che scambiano la correlazione per causalità. Ad esempio, un sistema di assunzione basato sull'IA potrebbe favorire i candidati di un determinato codice postale, non per le competenze ma per i pregiudizi incorporati nei dati di addestramento. Ciò può portare a risultati discriminatori.
8. Distorsione dei dati: rafforzare le disuguaglianze e implicazioni etiche
La distorsione dei dati è un problema critico nelle iniziative di IA, in particolare nei modelli di machine learning utilizzati per il processo decisionale. Un esempio ben noto è quello dei modelli di IA sanitari addestrati principalmente su dati di pazienti bianchi, che portano a diagnosi imprecise per i pazienti non bianchi.
Tali pregiudizi incorporati nelle tecnologie di IA possono creare implicazioni etiche e sfide legali. Le organizzazioni devono concentrarsi sulle migliori pratiche di data science per evitare dati di scarsa qualità e migliorare l'accuratezza nei progetti di IA.
9. Sottoadattamento: modelli di IA privi di complessità
Il sottoadattamento si verifica quando i modelli ML sono troppo semplicistici, portando a prestazioni scadenti. Un chatbot IA mal progettato, ad esempio, potrebbe avere difficoltà a distinguere tra le intenzioni degli utenti, risultando in menzogne del chatbot e raccomandazioni errate.
I progetti di IA falliscono quando le organizzazioni si affidano a modelli non sufficientemente addestrati senza affinare la loro capacità di elaborare modelli complessi. L'importanza critica dell'osservabilità dell'IA e del miglioramento continuo del modello non può essere trascurata.
10. Deriva dei dati: la difficoltà dell'IA ad adattarsi al cambiamento
Gli strumenti di IA presuppongono che i dati rimangano coerenti nel tempo, ma i cambiamenti nel mondo reale, come il mutamento del comportamento dei clienti su una piattaforma di social media, possono portare alla deriva dei dati.
I modelli di IA 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 modelli 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 del modello in produzione. I sistemi di monitoraggio agentico tracciano continuamente gli input, gli output e il comportamento degli agenti in produzione. Analizzano le distribuzioni delle caratteristiche, i modelli di risposta e le tracce di esecuzione per rilevare problemi come la deriva dei dati, il degrado delle prestazioni o azioni anomale degli agenti.
Quando vengono rilevate anomalie, le pipeline di monitoraggio possono attivare risposte automatizzate, come avvisi, verifiche di valutazione, flussi di lavoro di riaddestramento, azioni di rollback o notifiche ai team responsabili. Identificando in modo proattivo i cambiamenti nei dati del mondo reale e nel comportamento degli agenti, il monitoraggio agentico aiuta a mantenere le prestazioni, l'affidabilità e la sicurezza del sistema nel tempo.
Aggiungi come fonte preferitaQuali 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 mediatiche, che affermano che le loro opere protette da copyright sono state utilizzate per addestrare sistemi di IA senza autorizzazione.
Alcune decisioni dei tribunali hanno suggerito che l'addestramento di modelli con dati ottenuti legalmente può essere considerato fair use, mentre l'utilizzo di copie piratate o non autorizzate potrebbe comunque violare la legge sul copyright.
Ad esempio, Bandcamp ha annunciato una politica che vieta la musica e l'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.
Secondo le nuove regole, sono vietati i brani generati dall'IA e l'uso di strumenti di IA per imitare altri artisti o stili, e gli utenti possono segnalare sospette 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 oscurati 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 e dei dati normativi di Tesla, 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 ogni 229.000 miglia circa, suggerendo che i robotaxi di Tesla si schiantano con una frequenza circa quattro volte superiore e fino a otto volte più spesso se si utilizzano i parametri di sicurezza federali.3
I riassunti fuorvianti delle notizie di Apple Intelligence
La BBC ha presentato un reclamo ad Apple in merito alle inesattezze nei riassunti delle notizie generati dall'IA di Apple, noti come "Apple Intelligence". Questi riassunti, consegnati come notifiche iPhone, attribuivano erroneamente informazioni false 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, un'affermazione non riportata dalla BBC.
Errori successivi includevano una notifica che annunciava erroneamente che il giocatore di freccette Luke Littler avesse vinto il PDC World Darts Championship prima che si svolgesse la partita finale.
In risposta a questi problemi, Apple ha riconosciuto che le sue funzionalità di IA erano ancora in fase 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, con l'obiettivo 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 successivamente negato, 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
Le 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 l'impegno verso ideali progressisti. Al contrario, quando le veniva chiesto lo stesso riguardo a 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 inteso a migliorare le capacità di IA di Alexa. L'azienda ha dichiarato che il problema è stato prontamente risolto al momento della scoperta e ha sottolineato che Alexa è progettata per fornire informazioni imparziali senza favorire alcun partito politico o candidato.6
IBM Watson per l'oncologia
La partnership di IBM con l'Università del Texas M.D. è un esempio ben noto di fallimento di un progetto di IA. Secondo StatNews, documenti interni di IBM mostrano che Watson dava frequentemente consigli errati sul trattamento del cancro, come prescrivere farmaci che inducono sanguinamento a un paziente con grave emorragia.
I dati di addestramento di Watson contenevano un piccolo numero di dati ipotetici di pazienti oncologici anziché dati reali dei pazienti. Secondo un rapporto dell'amministrazione del Sistema dell'Università del Texas, il costo del progetto è stato di 62 milioni di dollari per M.D. Anderson senza alcun risultato.7
Lo strumento di reclutamento IA di Amazon
Lo strumento di reclutamento IA di Amazon che discriminava le donne è un altro esempio popolare 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 raccomandare contenuti, mostrano un notevole pregiudizio di genere nel loro trattamento dei corpi maschili e femminili.
Lo studio ha rivelato che le immagini di donne venivano etichettate più frequentemente come "osé" rispetto a foto simili di uomini. In un caso, l'IA di Microsoft ha classificato le immagini degli screening per il cancro al seno dell'Istituto Nazionale dei Tumori degli Stati Uniti come potenzialmente sessualmente esplicite.9
Un altro esempio è che i ricercatori di IA hanno scoperto che le tecnologie commerciali di riconoscimento facciale, come quelle di IBM, Microsoft e Amazon, avevano prestazioni scadenti sulle donne dalla pelle scura e buone sugli uomini dalla pelle chiara.10
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