L’intelligenza artificiale (IA) attualmente si fonda su un’infrastruttura di dati sempre più problematica. Con l’aumento dell’IA generativa, si stanno evidenziando sfide significative riguardo all’attendibilità e all’etica dei dati utilizzati. Non è solo una questione di costi elevati per il mantenimento dei sistemi IA; la vera crisi è legata alla qualità e all’affidabilità delle informazioni su cui questi modelli si basano. Il deterioramento dei dati, un fenomeno in cui i modelli perdono precisione a causa dell’uso di dati non verificati o obsoleti, sta portando a decisioni errate in molteplici settori.

La crisi legale dei dati

Le questioni legali emergenti, come le controversie per violazione del copyright contro aziende come OpenAI e Anthropic, mettono in luce una realtà inquietante: l’efficacia dell’IA non è limitata solo dalla capacità di calcolo, ma anche dall’accesso a fonti di dati valide e trasparenti. La dipendenza da dati sintetici, sebbene promettente, rischia di compromettere la qualità delle informazioni in settori critici, come quello sanitario, dove la sicurezza potrebbe essere messa in pericolo a causa di modelli non addestrati su dati realistici.

Limiti dei dati sintetici e scraping

Anche il processo di scraping dei dati da internet presenta delle problematiche, non solo da un punto di vista etico ma anche legale. Le recenti normative stanno imponendo requisiti sempre più severi sulla provenienza dei dati, rendendo rischiosa e poco sostenibile questa pratica. Un esempio eclatante è l’incidente del “phantom braking” di Tesla del 2022, dove dati di addestramento inadeguati hanno contribuito a malfunzionamenti significativi del veicolo.

La necessità di un nuovo paradigma

Nonostante l’enorme crescita globale della produzione di dati, molte di queste informazioni risultano inutilizzabili. Senza una connessione solida e una comprensione adeguata, la fiducia nel sistema IA è compromessa. Questa situazione richiede un cambiamento fondamentale nel modo in cui i dati vengono creati e gestiti, mirando a costruire una base di dati intrinsecamente affidabile.

La soluzione blockchain

La tecnologia blockchain potrebbe rappresentare una risposta efficace a queste problematiche, grazie alla sua capacità di garantire tracciabilità, immutabilità e verificabilità. Questi elementi fondamentali possono conferire nuova vita ai set di dati, permettendo una chiara identificazione delle origini e prevenendo la manipolazione delle informazioni. Inoltre, gli smart contract possono semplificare le transazioni e garantire che i flussi di pagamento siano gestiti in maniera trasparente.

Innovazione attraverso la gamification dei dati

Un approccio interessante consiste nella gamification dei processi di creazione e registrazione dei dati. Implementando sistemi di incentivazione e registrazione immutabile delle azioni, è possibile fornire agli sviluppatori di IA set di dati strutturati e auditabili, con una chiara cronologia delle fonti.

Verso un'IA responsabile

Le richieste per un’IA più responsabile rischiano di essere vane se continuano a basarsi su dati di dubbia provenienza. L’assenza di fiducia da parte del pubblico è in costante crescita e si traduce in un scetticismo generale riguardo all’affidabilità dei modelli di IA basati su dati personali non chiari. Per ottenere prestazioni elevate e ridurre la frequenza delle “allucinazioni” nei modelli, è imprescindibile costruire una base di dati altamente integrata.

Nuova economia dei dati

La nostra società sta attraversando un cambiamento significativo. Le aziende investono enormi somme nella raccolta di dati, senza una comprensione chiara delle origini e dei rischi. È cruciale sviluppare una nuova economia dei dati che si fondi su consenso, giusto compenso per il contributo dei dati e un’IA etica con tracciabilità completa.

Futuro dell'IA: pulizia e integrità dei dati

In conclusione, la concorrenza nel campo dell’IA non dovrebbe dipendere dalla potenza di calcolo, ma dalla qualità e dall’integrità dei dati. Solo puntando su un uso consapevole e responsabile dei dati, possiamo realizzare un’IA non solo efficiente, ma anche eticamente sostenibile. L’adozione della blockchain non solo renderebbe l’IA più rapida e snella, ma potrebbe anche contribuire a un ecosistema più pulito e giusto.