L’implementazione di modelli di Intelligenza Artificiale (IA) in produzione richiede un meccanismo di valutazione delle prestazioni affidabile e continuo. Questo è fondamentale per garantire prestazioni coerenti del modello nel tempo, ed è qui che entra in gioco il ciclo di feedback AI.
Tradizionalmente, tutti i modelli di IA venivano distribuiti e periodicamente riaddestrati con gli ultimi dati del mondo reale per preservare la loro precisione. Tuttavia, con l’emergere dell’IA generativa, l’addestramento dei modelli è diventato più complesso e soggetto a errori. La presenza di dati generati sia da esseri umani che da intelligenze artificiali sul Web sta creando sfide uniche.
Prendiamo ad esempio molti blog che oggi presentano testo generato da modelli come ChatGPT o GPT-4, oppure fonti di dati contenenti immagini generate da IA come DALL-E2 o Midjourney. Allo stesso modo, i ricercatori utilizzano dati sintetici generati da IA nelle loro pipeline di addestramento. Questo mix di dati può compromettere la qualità del modello di IA.
Di conseguenza, è essenziale stabilire un meccanismo robusto per garantire la qualità dei modelli di IA. Qui entra in gioco il ciclo di feedback AI, un processo iterativo in cui le decisioni e gli output del modello vengono raccolti e utilizzati per migliorare o riaddestrare lo stesso modello. Questo processo porta a un apprendimento continuo e al miglioramento del modello nel tempo.
Esistono principalmente due tipi di cicli di feedback AI:
- Cicli di feedback positivi dell’IA: gli utenti forniscono feedback positivi quando il modello genera risultati accurati in linea con le loro aspettative e preferenze. Questo feedback positivo rafforza l’accuratezza dei risultati futuri, creando un ciclo virtuoso.
- Cicli di feedback negativi dell’IA: se il modello genera risultati imprecisi, gli utenti forniscono feedback negativo. Questo feedback viene utilizzato per correggere i difetti e migliorare la stabilità del sistema, creando un ciclo di miglioramento costante.
Entrambi i tipi di cicli di feedback AI contribuiscono allo sviluppo continuo del modello e al miglioramento delle prestazioni nel tempo. Spesso, vengono utilizzati in sinergia per consentire ai modelli di IA implementati in produzione di apprendere e correggersi continuamente.
Esploriamo le varie fasi dei cicli di feedback AI:
- Raccolta di feedback: si raccoglie il feedback sugli output del modello, sia positivi che negativi. Questo feedback può provenire dagli utenti o essere dati esterni curati per ottimizzare le prestazioni del sistema.
- Riaddestramento del modello: utilizzando il feedback raccolto, si riaddestra il modello per migliorare le previsioni e fornire risposte più accurate. Questo comporta il perfezionamento dei parametri e degli algoritmi del modello.
- Integrazione e test del feedback: il modello viene nuovamente testato e valutato dopo il riaddestramento. In questa fase, possono essere coinvolti anche esperti nel dominio per identificare eventuali problemi al di là dei dati.
- Distribuzione: il modello viene distribuito nuovamente dopo aver verificato le modifiche. Ci si aspetta che il modello mostri prestazioni migliorate sui nuovi dati del mondo reale, garantendo così un’esperienza utente ottimale.
- Monitoraggio: il modello viene continuamente monitorato utilizzando metriche per individuare eventuali segni di deterioramento, come la deriva. In questo modo, il ciclo di feedback AI continua a essere un processo continuo.
La creazione di solide implementazioni di IA richiede una comprensione approfondita dei potenziali problemi nei dati del mondo reale e negli output del modello. Alcuni problemi comuni includono il Data Drift (cambiamento della distribuzione dei dati nel tempo), la deriva del modello (deterioramento delle prestazioni nel tempo), i risultati del modello non allineati alle decisioni del mondo reale e problemi di pregiudizio ed equità.
Quando i modelli di IA si addestrano su contenuti generati dall’IA, possono emergere ulteriori problemi come il Model Collapse. Questo fenomeno si verifica quando i dati generati contaminano il set di addestramento dei modelli successivi, portando a risultati imprecisi.
Per affrontare tali problemi, è essenziale comprendere le cause del Model Collapse, tra cui errori di approssimazione statistica e funzionale. Solo con questa comprensione si possono adottare misure efficaci per prevenire tali situazioni.
Le aziende possono trarre vantaggio dall’utilizzo dei cicli di feedback nei loro flussi di lavoro di IA. Seguire tre passaggi principali può aiutare a migliorare le prestazioni dei modelli di IA:
- Raccogliere feedback dagli esperti: coinvolgere gli esperti del dominio per ottenere feedback qualificato, migliorando l’allineamento del modello con le esigenze del mondo reale.
- Definire metriche di qualità appropriate: scegliere metriche di valutazione pertinenti per monitorare e valutare le prestazioni del modello in produzione.
- Cura rigorosa dei dati: utilizzare dati di alta qualità e allineati con lo scopo del modello per il riaddestramento e con il feedback degli utenti per garantire la qualità delle iterazioni future.
Sfruttando i cicli di feedback AI, le organizzazioni possono sbloccare l’intero potenziale dello sviluppo dell’IA, garantendo prestazioni affidabili e mantenendo un modello sempre all’avanguardia.