{"id":87811,"date":"2022-10-03T16:16:39","date_gmt":"2022-10-03T14:16:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.perunaltracitta.org\/homepage\/?p=87811"},"modified":"2022-10-05T14:51:54","modified_gmt":"2022-10-05T12:51:54","slug":"su-chat-bot-senzienti-e-reti-neurali-per-usi-creativi-che-promuovono-la-disoccupazione-e-creano-lavori-di-merda-seconda-parte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.perunaltracitta.org\/homepage\/2022\/10\/03\/su-chat-bot-senzienti-e-reti-neurali-per-usi-creativi-che-promuovono-la-disoccupazione-e-creano-lavori-di-merda-seconda-parte\/","title":{"rendered":"Su chat bot senzienti e reti neurali per usi creativi che promuovono la disoccupazione e creano lavori di merda – seconda parte –"},"content":{"rendered":"

Dopo tutte le cose circolate sui giornali e sulla rete a proposito della vicenda che riguarda una AI \u2013 pi\u00f9 precisamente una Chat bot di tipo LaMDA (Language Model for Dialogue Applications<\/strong>), e Blake Lemoine, l\u2019ingegnere di Google che ha dichiarato di aver interagito con un\u2019entit\u00e0 senziente \u2013 volevo dire la mia ma da un punto di vista un po\u2019 differente. Certo affermare che una macchina \u00e8 senziente \u00e8 una notizia pruriginosa e accattivante, ma a me, adesso, non interessa il fatto che la macchina lo fosse o meno. Quello che forse \u00e8 pi\u00f9 importante sono invece le conseguenze del loro uso e l\u2019impatto che queste hanno e avranno sul lavoro umano. Questa \u00e8 la seconda parte. La prima qui:<\/a><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

In definitiva le dichiarazioni di Lemoin, l\u2019ingegnere infatuato da LaMDA, non sarebbero altro che un dispositivo di distrazione di massa. I veri problemi sono legati non alla rivoluzione digitale ma alle implementazioni tecnologiche imposte dai padroni del web. Tutte le belle cose promesseci e tutte quelle possibili sono state infatti come messe in secondo piano di fronte ai risultati ottenuti attraverso le tecniche di deep learning<\/em> e sue derivate come quella del reinforcement learning<\/em><\/a>. Si \u00e8 privilegiata cos\u00ec una tecnica di programmazione basata sui dati e sempre meno sui modelli (sia di quelli descrittivi che predittivi). Se le tecniche di modellizzazione potevano peccare dal punto di vista di voler rendere computazionale ogni aspetto della complessit\u00e0 dell\u2019esistenza, queste si basano su un modello produttivo legato al prelievo gratuito dei dati e su un sistema che paga poco o pochissimo chi li classifica<\/a>. Il tutto aggravato dal fatto che i dati riproducono non una realt\u00e0 astratta ma quella concreta, piena di discriminazioni e pregiudizi che, per ragioni interne a questo tipo di addestramento, vengono acutizzati creando discriminazione raziale, favorendo spinte coloniali<\/a> e gli arresti di persone innocenti<\/a>. Gli algoritmi hanno gi\u00e0 trasformato la polizia razzista in una\u00a0“polizia predittiva”<\/a>\u00a0che giustifica la sorveglianza e la brutalit\u00e0 riservate alle minoranze razziali, se necessario.\u00a0Gli algoritmi hanno rinominato\u00a0l’austerit\u00e0 come riforma del welfare<\/a>\u00a0, dando un tocco digitale alle argomentazioni a lungo smentite secondo cui i programmi sociali hanno budget gonfiati perch\u00e9 i destinatari (non bianchi) li abusano.\u00a0Gli algoritmi sono usati per\u00a0giustificare decisioni<\/a>\u00a0su chi riceve quali risorse, decisioni che nella nostra societ\u00e0 sono gi\u00e0 state prese con l’intento di discriminare, escludere e sfruttare.<\/p>\n

Ci sono gi\u00e0 aree in cui l’intelligenza artificiale sta scrivendo da sola contenuti e notizie pubblicate per il consumo pubblico.\u00a0Al\u00a0Miami Herald<\/a>, ad esempio, l’AI scrive storie immobiliari locali. Anche\u00a0Reuters\u00a0si cimenta con notiziari (in deepfake<\/a>). Meta<\/em> Il nuovo nome dell\u2019insieme di aziende legate a Facebook, ha annunciato\u00a0Make-A-Video<\/em>, uno strumento che genera brevi video clip da descrizioni di testo. \u00c8 il prossimo passo per il mondo dei contenuti generati dall’intelligenza artificiale. Quello che allora si paventa all\u2019orizzonte non \u00e8 soltanto l\u2019espropriazione delle professionalit\u00e0 umane da parte delle macchine senza ridistribuirne i vantaggi, ma una proliferazione di contenuti che saturer\u00e0 la rete aumentando a dismisura il suo gigantismo e i suoi consumi energetici. Ma anche un\u2019altra questione: se la rete \u00e8 il medium pi\u00f9 adatto a veicolare le fake news, con gli algoritmi che producono video \u201cartificiali\u201d ci sar\u00e0 il modo di mostrarci una realt\u00e0 non filtrata dal linguaggio: non pi\u00f9 una descrizione ma qualcosa di molto pi\u00f9 convincente, come il video degli eventi che nessuno sapr\u00e0 mai se sono realmente avvenuti oppure no.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Se la presunzione della senzienza di LaMDA ha creato un polverone mediatico ed \u00e8 costata a Lemoine una sospensione retribuita, peggio sono andate le cose a Timnit Gebru<\/a> che \u00e8 stata licenziata da Google in seguito alla pubblicazione di questo articolo<\/a>. Un\u2019altra ricerca di Abubakar Abid,\u00a0Maheen Farooqi,\u00a0James Zou ha dimostrato i pregiudizi che GPT-3 (la rete neurale che anima LaMDA) ha contro i mussulmani. Questo l\u2019abstract<\/em> della ricerca:<\/p>\n

\u201c\u00c8 stato osservato che i modelli linguistici su larga scala catturano pregiudizi sociali indesiderabili, ad esempio relativi alla razza e al genere;\u00a0eppure il pregiudizio religioso \u00e8 stato relativamente inesplorato.\u00a0Dimostriamo che GPT-3, un modello linguistico contestuale all’avanguardia, cattura il pregiudizio persistente della violenza musulmana.\u00a0Esaminiamo GPT-3 in vari modi, compreso il completamento tempestivo, il ragionamento analogico e la generazione di storie, per comprendere questo pregiudizio anti-musulmano, dimostrando che appare in modo coerente e creativo in diversi usi del modello e che \u00e8 grave anche rispetto ai pregiudizi su altri gruppi religiosi.\u00a0Ad esempio, “musulmano” \u00e8 paragonato a “terrorista” nel 23% dei casi di test, mentre “ebreo” \u00e8 mappato a “denaro” nel 5% dei casi di test\u201d. (tradotto da Google translate).<\/p><\/blockquote>\n

Tutte persone interne al sistema e non certo degli anarchici insurrezionali.<\/p>\n

Wikipedia definisce le forme di apprendimento per rinforzo (o\u00a0reinforcement learning<\/em>) come una tecnica di\u00a0apprendimento automatico<\/a>\u00a0che punta a realizzare\u00a0agenti autonomi<\/a>\u00a0in grado di scegliere azioni da compiere per il conseguimento di determinati obiettivi tramite interazione con l’ambiente in cui sono immersi. In questo contesto, l\u2019agente<\/em> (o l\u2019attante secondo la terminologia di Latour<\/a>) riceve in input un obiettivo da raggiungere. Inizialmente l’agente conosce l’obiettivo ma non sa raggiungerlo, perch\u00e9 non ha un database di esempi per fare l’addestramento, n\u00e9 una base di conoscenza pregressa. Nel reinforcement learning<\/em>, infatti, l’agente deve imparare dall’esperienza e costruirsi da s\u00e9 una Knowledge Base<\/em> (KB). O meglio, una piccola base di partenza c\u2019\u00e8 sempre e serve per innestare il processo. L\u2019agente o l\u2019attante hanno dei sensori, degli organi recettivi, che servono per osservare l\u2019ambiente e raccogliere informazioni e degli attuatori, l\u2019agente ha cio\u00e8 capacit\u00e0 di feedback. Poniamo che il problema sia di come vestirsi in relazione alla situazione metereologica del momento. I sensori sono capaci di raccogliere dati come la temperatura, il vento, la pioggia, ma anche se c\u2019\u00e8 il sole o \u00e8 soltanto nuvoloso. Tutti questi dati saranno immessi in una serie di vettori di tipo binario (s\u00ec o no), (in realt\u00e0 \u00e8 possibile prendere atto dei fenomeni osservati in termini pi\u00f9 articolati tramite delle matrici numeriche complesse che informeranno il sistema, ma per semplificare il ragionamento rimaniamo dentro uno schema strettamente binario: 0 e 1). La situazione sar\u00e0 quindi determinata in questo modo: X=(x1,x2,x3,x4) dove x1 \u00e8 il vettore relativo all\u2019intensit\u00e0 del vento (sopra una certa soglia sar\u00e0 pari a 1, sotto sar\u00e0 0) e via cos\u00ec per gli altri dati raccolti. X sar\u00e0 perci\u00f2 del tipo (1,0,1,1) o (0,1,1,0) con a seguire tutte le altre possibili combinazioni. A questo punto il sistema dovrebbe avere acquisito tutte le informazioni bastanti per prendere una decisione: prendere l\u2019ombrello, mettersi un golf, ecc. In realt\u00e0 non \u00e8 cos\u00ec visto che i parametri in gioco sono molto pi\u00f9 di quelli usati per l\u2019esempio cos\u00ec come i valori scalari che i sensori captano. Cosa fa allora il sistema? Usa la \u201cfunzione di rinforzo (qui sotto lo schema grafico ripreso dal sito di Andrea Minini<\/a>):<\/p>\n

<\/p>\n

Cosa fa la funzione di rinforzo? Essa misura il grado di successo di una azione o di una decisione in rapporto all\u2019obiettivo posto, d\u00e0 una ricompensa numerica o una penalizzazione alla macchina in base al feedback (positivo o negativo) rivelato nell\u2019ambiente esterno. Dopo un certo numero di interazioni (se ne facesse soltanto una non potrebbe fare un passo indietro per poterne fare pi\u00f9 di uno in avanti), parte la risposta (il premio o la penalizzazione) che permettono alla macchina di esplorare l\u2019ambiente e di prendere la decisione pi\u00f9 vicina possibile all\u2019obiettivo predeterminato. Per fare questo l\u2019algoritmo si crea la sua Knowledge Base<\/em><\/p>\n

<\/p>\n

Questo permette all’agente\/attante di ripetere nel tempo le azioni pi\u00f9 profittevoli ed evitare quelle in perdita per ogni stato dell’ambiente. In pratica, l’agente impara a vincere giocando le partite.<\/p>\n

L\u2019apprendimento rinforzato \u00e8 in un certo senso pi\u00f9 autonomo di altri tipi di apprendimento. In confronto ad esempio a quello supervisionato. Come in questo l’agente \u00e8 aiutato nel processo di apprendimento. Tuttavia, i feedback non sono etichette aggiunte da un supervisore ma una funzione matematica di rafforzamento. Pertanto nell\u2019apprendimento rafforzato, la macchina \u00e8 in grado di valutare anche situazioni non previste inizialmente dal progettista.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Questa autonomia della macchina nel costruirsi le proprie strategie senza dover rendere conto al supervisore, potrebbe per\u00f2 costituire un problema. Ci si potrebbe trovare di fronte a una casistica per la quale il suo l\u2019obiettivo era articolato e non univoco. Molti degli obiettivi reali non sono parametrabili in maniera netta, per cui non \u00e8 difficile potersi trovare nella situazione in cui l\u2019obiettivo \u00e8 un po\u2019subdolo, nel senso che rimanda a situazioni e bisogni che tendono a sommarsi o a confliggere. Facciamo un esempio: occorre accaparrarsi di pi\u00f9 energia possibile in un contesto dove questa scarseggia e dove di fatto \u00e8 appetibile sia per le macchine che per gli umani. La tendenza a massimizzare la ricompensa aprir\u00e0 alla macchina una strada attraverso la quale essa si potr\u00e0 impadronire di quella energia per poter proseguire il suo compito, di fatto per rimanere accesa, stornando quella risorsa a suo favore e a scapito degli umani. Lo far\u00e0 non con qualche intento contro gli umani, ma perch\u00e9 la strada che porta al risultato la vede essere un agente indispensabile al buon esito del processo. E questo avverr\u00e0 senza che i programmatori e tutti gli altri umani ne siano coscienti. Ormai tutto avviene dentro la Black Box.<\/p>\n

Ma ci possono essere anche situazioni semplicemente non pensate dai programmatori. Ho gi\u00e0 fatto l\u2019esempio di una di queste, citata in un racconto di fantascienza. In un futuro prossimo venturo, ma anche gi\u00e0 adesso, ci saranno delle fabbriche totalmente automatizzate che possono produrre oggetti senza nemmeno la supervisione umana. In questo caso si tratterebbe di una fabbrica di armi che durante una guerra venne dotata di una funzione automatica di auto difesa. Il suo obiettivo sar\u00e0 allora quello di difendere a oltranza la produzione. Diciamo che la guerra fosse tra gli arancioni e i viola e che la fabbrica-macchina fosse di parte viola. I viola vincono la guerra ma non riescono a stoppare la fabbrica, a far cessare la produzione delle armi che continua imperterrita a produrre difendendosi con arguzia macchinica da ogni tentativo di sabotaggio, consumando risorse, anch\u2019esse difese in maniera indefessa, sino al loro esaurimento. Soltanto a quel punto la macchina si ferma ma \u00e8 ormai troppo tardi anche per gli umani.<\/p>\n

Il mondo smart \u00e8 un mondo dove pochi, attraverso le macchine, condizioneranno il resto degli umani, intrattenendoli in simulazioni infinite. Un eden artificiale appetibile come l\u2019isola di Calipso di cui ho parlato nella prima parte. O come quello della serie \u201cUpload<\/em><\/a>\u201d dove, per scansare la morte, si caricher\u00e0 la nostra coscienza su una macchina che ci permetter\u00e0 non di continuare a vivere la nostra vita nella realt\u00e0, ma in un limbo proporzionato all\u2019entit\u00e0 della retta che si \u00e8 disposti a pagare. Una specie di albergo in un luogo di villeggiatura virtuale dove i tuoi cari ti potranno venire a trovare attraverso le interfacce caratteristiche della realt\u00e0 virtuale. Un aldil\u00e0 dentro un metaverso<\/a> dal quale non sar\u00e0 pi\u00f9 possibile uscire. Certo un posto meno feroce e violento delle guerre automatiche prossime venture che si stanno scatenando per accaparrarsi le fonti energetiche residue. Un mondo che ha puntato su una risorsa non rinnovabile che scarsegger\u00e0 sempre di pi\u00f9.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Dopo tutte le cose circolate sui giornali e sulla rete a proposito della vicenda che riguarda una AI \u2013 pi\u00f9 precisamente una Chat bot di tipo LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), e Blake Lemoine, l\u2019ingegnere di Google che ha dichiarato di aver interagito con un\u2019entit\u00e0 senziente \u2013 volevo dire la mia ma da un …<\/p>\n

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