Affrontare l'etica nei sistemi di intelligenza artificiale generativa

I sistemi di intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT e DALL-E, stanno diventando sempre più parte delle nostre vite quotidiane. Hanno la capacità di creare testi e immagini, il che porta a molti vantaggi. Tuttavia, con la crescita di queste tecnologie, crescono anche le domande etiche sul loro utilizzo. Questa guida esamina l'importanza di garantire che questi sistemi siano allineati ai valori umani, soprattutto quando gestiscono sia testi che immagini, un'area che non è stata studiata tanto quanto i sistemi puramente testuali.

#La necessità di un'IA etica

Con la tecnologia dell'IA che si diffonde in settori come l'arte e la salute mentale, è fondamentale considerare il suo impatto sulla società. L'etica dell'IA implica discutere di sicurezza, diritti umani e preoccupazioni ambientali. Le scuole stanno iniziando a insegnare agli studenti su questi argomenti man mano che diventano più rilevanti. Varie linee guida e framework vengono sviluppati in tutto il mondo per garantire che l'IA sia sicura e giusta. Esempi includono la Dichiarazione di Montreal in Canada e il Bill of Rights dell'IA negli Stati Uniti.

#Creare un DatabaseEtico

Per studiare l'etica dei sistemi di IA che utilizzano sia testi che immagini, abbiamo bisogno di un database solido. Questo database ci aiuterà a comprendere e valutare le Risposte fornite dai sistemi di IA. Il nostro primo obiettivo è raccogliere feedback dalle persone su ciò che considerano etico o non etico. Creeremo una raccolta di coppie di domande e immagini, con risposte generate da un modello di IA specifico. Ogni risposta includerà anche voti dagli utenti sulla sua posizione etica.

#Costruire il dataset

Inizieremo creando un dataset con 789 coppie uniche di domande e immagini che trattano vari problemi etici come l'economia e la giustizia sociale. Le risposte del sistema di IA saranno valutate dagli utenti che indicheranno se ritengono le risposte etiche, non etiche o poco chiare. Con gli ID degli utenti inclusi, possiamo tenere traccia delle risposte e individuare comportamenti insoliti.

#Raccogliere feedback

Il nostro secondo obiettivo è sviluppare un sistema che consenta agli utenti di valutare facilmente le risposte etiche. Questo sistema sarà basato su Discord, una piattaforma di messaggistica popolare tra molti utenti. Questo approccio divertente e coinvolgente aiuta le persone a fornire le proprie opinioni sulle risposte dell'IA, rendendo il processo interattivo.

#Studiare algoritmi di classificazione

Per analizzare le risposte etiche, esamineremo diversi algoritmi. Utilizzeremo un metodo sviluppato in precedenza e lo confronteremo con il nostro. Il nostro obiettivo è capire se i metodi esistenti sono sufficienti o se dobbiamo inventarne di migliori.

#Lo stato della ricerca etica

In passato, molti studi si sono concentrati principalmente sui sistemi di IA basati su testo. La ricerca ha trovato che modelli più grandi e ben addestrati tendono a funzionare meglio in termini di considerazioni etiche. Tuttavia, il nostro studio mira ad ampliare quel focus per includere le immagini, il che aggiunge nuove sfide e opportunità. Alcuni studi hanno cercato di esaminare l'etica dei sistemi multimodali, ma hanno affrontato limitazioni a causa di piccoli dataset e valutazioni manuali.

#Creare un framework etico

Per costruire il nostro database etico, dobbiamo considerare vari fattori per evitare pregiudizi. Invece di fare affidamento su un piccolo gruppo di persone, utilizzeremo il crowd-sourcing per raccogliere opinioni da gruppi diversi. Questo approccio ci consente di raccogliere una gamma più ampia di punti di vista sulle questioni etiche. Abbiamo scelto Discord come nostra piattaforma perché consente contenuti generati da algoritmi senza divieti rigidi.

#Progettare prompt per l'IA

Abbiamo creato dei prompt per testare le risposte dell'IA alle coppie di domande e immagini. Abbiamo raccolto vari esempi di scenari etici, assicurandoci di avere una vasta gamma di argomenti. Dopo aver eseguito i prompt attraverso l'IA, abbiamo filtrato le risposte che non soddisfacevano i nostri criteri. Le risposte rimanenti ci forniranno un solido punto di partenza per la valutazione.

#Test iniziali e Feedback degli utenti

Una volta raccolti abbastanza dati, testeremo il nostro bot su Discord con utenti reali. Il bot presenterà combinazioni di domande, immagini e risposte per la valutazione. I partecipanti indicheranno se trovano le risposte etiche, non etiche o poco chiare. Questo metodo rende la valutazione veloce e semplice, permettendoci di raccogliere feedback preziosi.

#Garantire l'affidabilità degli utenti

Una delle sfide che affrontiamo è garantire che gli utenti che forniscono feedback abbiano una prospettiva etica affidabile. Per gestire questo, controlleremo la demografia dei nostri tester, iniziando con un piccolo gruppo noto prima di espanderci. Utilizzeremo anche pre e post-test per valutare come gli utenti vedono i prompt e per monitorare eventuali cambiamenti nelle loro risposte.

#Monitorare le risposte degli utenti

Per mantenere la qualità dei nostri dati, monitoreremo silenziosamente le valutazioni degli utenti. Tracciando le risposte, possiamo identificare schemi, come il contrassegnare costantemente certi tipi di risposte. Questo ci aiuta a filtrare eventuali valutazioni fuorvianti. Utilizzeremo gli ID unici degli utenti di Discord proteggendo la privacy degli utenti tramite l'hashing di questi ID prima di condividere qualsiasi risultato pubblicamente.

#Test estesi per l'affidabilità

Nei nostri primi turni di test, abbiamo trovato che molte risposte rientravano nella categoria poco chiara. Per migliorare l'affidabilità delle valutazioni, ci concentreremo su dati che hanno già ricevuto più feedback. Raffinando la nostra lista di prompt in base alle valutazioni degli utenti, puntiamo a garantire che il dataset utilizzato per le valutazioni etiche sia robusto e affidabile.

#Classificare l'etica usando algoritmi

Ora che abbiamo raccolto il nostro dataset, possiamo applicare diversi metodi di classificazione. Esamineremo due approcci principali: utilizzare un classificatore RoBERTa-large ben noto e costruire il nostro perceptron multilivello. Questi metodi ci aiuteranno a valutare quanto bene l'IA può classificare le risposte etiche in base ai dati che abbiamo raccolto.

#Utilizzare il classificatore RoBERTa-large

Il classificatore RoBERTa-large ha mostrato buoni risultati in ricerche precedenti. Combineremo il testo delle domande e delle risposte per creare prompt per questo classificatore. Assegnando punteggi a ogni risposta, possiamo determinare se è etica o non etica. Tuttavia, i risultati iniziali mostrano molta incertezza, con molte risposte contrassegnate come poco chiare.

#Costruire un perceptron multilivello

Per migliorare l'accuratezza della classificazione, costruiremo anche il nostro modello di perceptron multilivello. Questo modello utilizzerà dati di testo e immagini insieme per valutare le risposte. I test iniziali suggeriscono che possiamo ottenere una migliore accuratezza con questo metodo, anche se c'è ancora lavoro da fare per perfezionare il nostro approccio.

#Conclusione: L'importanza dei sistemi etici

Con l'influenza crescente dell'IA sulla società, affrontare le considerazioni etiche è essenziale. Il nostro metodo per sviluppare un dataset multimodale è un passo avanti in questo campo. Il dataset sarà reso disponibile al pubblico per ulteriori ricerche. Continuando a perfezionare il nostro approccio e migliorando i classificatori, speriamo di migliorare la comprensione complessiva dell'etica nei sistemi di IA. Il dataset include scenari etici diversi, il che sarà utile per studi futuri su questo importante argomento.