Mark Zuckerberg, CEO di Meta, ha sottolineato l’importanza di non solo proteggere i dati, ma anche di utilizzarli in modo efficace nell’addestramento dell’intelligenza artificiale (AI), attraverso ciò che chiama “cicli di feedback”.
In un’intervista alla newsletter Command Line, Zuckerberg ha evidenziato che ciò che conta di più è il ciclo di feedback, che consiste nel migliorare gradualmente un modello AI basato sui risultati precedenti. Ad esempio, se l’algoritmo commette un errore, il feedback degli utenti può aiutare a correggerlo.
Secondo Zuckerberg, se molti utenti osservano il comportamento del sistema e contribuiscono ai miglioramenti, i modelli di intelligenza artificiale diventano più sofisticati nel tempo.
Grandi aziende come OpenAI, Google, Amazon e Meta affrontano la sfida della scarsità di dati per l’addestramento dei modelli AI. Tuttavia, Zuckerberg ritiene più importante perfezionare i dati esistenti piuttosto che aumentarne la quantità.
Una possibile soluzione è rappresentata dai “dati sintetici”, ossia dati creati artificialmente per simulare quelli reali. Questi dati possono essere utilizzati per testare i modelli e identificare soluzioni efficaci per vari problemi.
Zuckerberg ha anche avvertito di non fare affidamento esclusivamente sui cicli di feedback, poiché se l’AI non impara dai “buoni dati” fin dall’inizio, potrebbe consolidare pregiudizi ed errori. Aumentare troppo l’uso dei dati sintetici potrebbe portare al crollo del modello stesso.