Integrare i LLM nelle pratiche di Knowledge Engineering

L'Ingegneria della conoscenza (KE) si occupa di catturare, organizzare e mantenere informazioni in modo che le macchine possano capirle. Questo porta spesso alla creazione di grafi della conoscenza (KGs), che rappresentano entità del mondo reale e le loro relazioni in modo strutturato. Nonostante i progressi nel campo, ci sono ancora sfide da affrontare, specialmente quando si tratta di grandi set di informazioni e di garantire che queste informazioni rimangano aggiornate. Gli ingegneri della conoscenza si trovano ad affrontare ostacoli come lavorare con diverse lingue e formati e valutare la qualità delle conoscenze che gestiscono.

#Il Ruolo dei Modelli di Linguaggio Ampi (LLMs)

Recentemente, i LLMs, che sono strumenti di intelligenza artificiale avanzati addestrati su enormi quantità di testo, hanno iniziato a giocare un ruolo nell'KE. Possono automatizzare alcune attività, aiutando gli ingegneri della conoscenza a risparmiare tempo e migliorare l'efficienza. Tuttavia, capire come usare al meglio questi modelli nell'KE è ancora un'area in sviluppo.

#Obiettivi della Ricerca

Per capire come i LLMs possano supportare gli ingegneri della conoscenza, è stato condotto uno studio durante un hackathon, dove i partecipanti hanno condiviso le loro esperienze e sfide nell'uso di questi modelli. Lo studio mirava a raccogliere informazioni su diversi aspetti chiave, tra cui:

1. Le sfide che gli ingegneri della conoscenza affrontano quando usano i LLMs.
2. Come valutano l'output generato dai LLMs.
3. Le abilità necessarie per lavorare efficacemente con i LLMs.
4. La loro consapevolezza nell'uso responsabile ed etico dei LLMs.

#Riepilogo dell'Hackathon

Durante l'hackathon, ricercatori e professionisti di diversi settori si sono riuniti per esaminare come i LLMs possono aiutare nelle attività di KE. I partecipanti hanno affrontato diverse sfide, in particolare nel cercare di identificare set di dati adatti per i test, nel creare prompt efficaci e nel garantire l'accuratezza degli output.

#Risultati Chiave dell'Hackathon

#Sfide nell'Usare i LLMs

I partecipanti hanno indicato che trovare il giusto set di dati era cruciale per i loro compiti. Senza questi dati fondamentali, era difficile procedere. Molti hanno espresso che, sebbene i LLMs abbiano il potenziale di assistere nella creazione di set di dati, spesso hanno difficoltà a capire come sollecitare efficacemente i modelli.

Sollecitare può essere un compito complesso. Alcuni ingegneri della conoscenza mancano di esperienza nell'elaborazione del linguaggio naturale, rendendo più difficile per loro creare prompt efficaci. Altri hanno sottolineato che la natura iterativa del test dei prompt può essere dispendiosa in termini di tempo, specialmente quando si cerca output coerenti.

La Valutazione degli output generati dai LLMs ha presentato anch'essa delle difficoltà. La mancanza di benchmark standardizzati per le attività di KE significa che molte valutazioni devono essere fatte manualmente. Questo rende più complicata l'assessment della qualità degli output. Anche quando si possono applicare valutazioni automatiche, spesso non coprono tutta la gamma di ciò che deve essere valutato.

#Abilità Necessarie per l'Uso Efficace dei LLMs

Dalle discussioni è emerso chiaramente che diverse abilità sono importanti per gli ingegneri della conoscenza che lavorano con i LLMs:

1. Competenze di Comunicazione: Essere in grado di condividere idee e ascoltare gli altri è fondamentale, specialmente in team diversi.
2. Costruzione di Ontologie: Sapere come creare rappresentazioni strutturate della conoscenza aiuta a formare prompt efficaci.
3. Creazione di Prompt: Comprendere come costruire e perfezionare iterativamente i prompt è un'abilità essenziale che migliora l'interazione con i LLMs.
4. Competenze di Codifica: Essere bravi a programmare aiuta gli ingegneri a interagire più efficacemente con i LLMs, soprattutto quando si automatizzano compiti.
5. Approccio Scientifico: Essere in grado di definire obiettivi e esperimenti può semplificare le attività di KE.

Tuttavia, molti partecipanti hanno notato lacune nelle loro conoscenze, specialmente riguardo alla creazione di ontologie e alla redazione di prompt efficaci.

#Consapevolezza delle Considerazioni Etiche

Parlando di intelligenza artificiale responsabile, molti partecipanti sembravano consapevoli del concetto di bias, ma non erano molto coinvolti su come mitigarli. C'era una comprensione generale che i bias possono provenire da fonti di dati, ma era evidente la mancanza di conoscenza su come affrontare questo nella pratica. Alcuni intervistati hanno sottolineato che i bias potrebbero anche derivare da come i LLMs elaborano i dati e creano output.

#Fiducia e Adozione della Tecnologia LLM

Ci sono stati sentimenti contrastanti riguardo all'affidabilità dei LLMs. Alcuni partecipanti hanno espresso ottimismo sul potenziale dei LLMs di accelerare attività e supportare le attività di KE, mentre altri rimanevano scettici sulla loro accuratezza e affidabilità. Sono state sollevate preoccupazioni sul fatto che i LLMs non siano sempre aggiornati o forniscano informazioni accurate. Questi dubbi erano accompagnati da una forte convinzione che, sebbene i LLMs potessero assistere in alcune attività, non avrebbero sostituito la necessità di supervisione umana nel processo di KE.

#L'Importanza della Valutazione

Un aspetto essenziale dell'ingegneria della conoscenza è la valutazione della qualità. Affinché i KGs siano affidabili, devono essere valutati per accuratezza, rilevanza e completezza. Il processo di valutazione richiede spesso competenza umana, specialmente quando si cerca di valutare il significato semantico e le relazioni nei dati che le macchine potrebbero avere difficoltà a interpretare correttamente.

#Tecniche di Valutazione Attuali

Le tecniche di valutazione esistenti possono variare notevolmente in base alle specifiche attività di KE. Alcune tecniche convenzionali includono la misurazione dell'accuratezza utilizzando punteggi F1 o il confronto degli output con standard di riferimento. Tuttavia, questi metodi potrebbero non coprire tutti gli aspetti delle attività di KE, specialmente quando si valuta la profondità e la qualità della rappresentazione della conoscenza.

#Suggerimenti per Nuove Metriche di Valutazione

I partecipanti hanno suggerito diverse idee per migliorare le pratiche di valutazione, tra cui:

• Sviluppare ontologie standard d'oro per un confronto più efficace.
• Creare strumenti che possano aiutare a identificare errori negli output.
• Utilizzare tecniche di altri campi, come il fact-checking o il testing avversariale, per garantire la qualità del contenuto generato dai LLM.

#La Necessità di Sviluppo delle Competenze

L'integrazione dei LLMs nei processi di KE segna un cambiamento che potrebbe richiedere nuove competenze. Sebbene l'KE tradizionale abbia ancora valore, adattarsi a questi progressi sarà cruciale. L'addestramento in aree come la creazione di prompt e la consapevolezza dei bias sarà importante per gli ingegneri della conoscenza per lavorare efficacemente insieme agli strumenti di intelligenza artificiale.

#Il Ruolo della Formazione

Per sfruttare con successo i benefici dei LLMs, c'è un chiaro bisogno di programmi di formazione completi. Questi programmi dovrebbero coprire le basi dell'intelligenza artificiale, le considerazioni etiche e le competenze pratiche necessarie per interagire con i LLMs. Solo allora gli ingegneri della conoscenza potranno orientarsi efficacemente nelle complessità di lavorare con questi strumenti.

#Introduzione delle KG Cards

Una potenziale soluzione per migliorare la trasparenza e la responsabilità nei KGs è l'introduzione delle "KG cards". Queste schede fornirebbero un modo strutturato per documentare la provenienza, la completezza e la sicurezza dei KGs. Simili ai framework esistenti nella documentazione dei dati, queste KG cards mirano ad aiutare gli ingegneri della conoscenza ad assicurarsi che i KGs che costruiscono siano affidabili ed etici.

#Componenti delle KG Cards

Le KG cards dovrebbero idealmente includere informazioni su:

• Provenienza: Dettagliando le fonti e le origini dei dati.
• Costruzione: Spiegando come è stato creato il KG e le metodologie utilizzate.
• Conoscenza: Descrivendo l'ampiezza delle informazioni rappresentate.
• Completezza: Valutando la copertura e la rappresentatività del KG.
• Sicurezza: Delineando eventuali bias o considerazioni etiche associate ai dati.

#Conclusione

Man mano che i LLMs continuano ad evolversi, avranno un impatto drammatico nel campo dell'ingegneria della conoscenza. Sebbene ci siano vantaggi significativi nel lavorare con questi sistemi avanzati, è necessario affrontare le sfide relative alla valutazione, allo sviluppo delle competenze e alle considerazioni etiche. Promuovendo una comprensione più profonda di queste aree e introducendo strumenti come le KG cards, il campo può migliorare la qualità e l'affidabilità della rappresentazione della conoscenza, integrando responsabilmente la tecnologia AI in tutti gli aspetti dell'ingegneria della conoscenza.

#Direzioni Future

Ulteriori ricerche sono necessarie per approfondire come i LLMs possano supportare efficacemente utenti meno esperti nello sviluppo dei KGs. C'è anche bisogno di metodologie più solide per identificare e mitigare i bias nei KGs assistiti dai LLM. Mentre gli ingegneri della conoscenza si sforzano di abbracciare questi cambiamenti, sarà fondamentale rimanere concentrati sullo sviluppo di pratiche che prioritizzino la trasparenza, la responsabilità e le considerazioni etiche nell'uso delle tecnologie AI.