Il Ciclo di Feedback dell’AI: Mantenere la Qualità della Produzione del Modello nell’Era del Contenuto Generato dall’AI

I modelli AI distribuiti in produzione necessitano di un meccanismo di valutazione delle prestazioni robusto e continuo. È qui che può essere applicato un ciclo di feedback dell’AI per garantire prestazioni del modello coerenti.
Prendiamo le parole di Elon Musk:

“Penso che sia molto importante avere un ciclo di feedback, dove si pensa costantemente a ciò che si è fatto e a come si potrebbe fare meglio.”

Per tutti i modelli AI, la procedura standard è distribuire il modello e quindi ritrarlo periodicamente con i dati del mondo reale più recenti per garantire che le sue prestazioni non peggiorino. Ma, con la rapida ascesa dell’AI Generativa, l’addestramento del modello AI è diventato anomalo e soggetto a errori. Ciò è dovuto al fatto che le fonti di dati online (internet) stanno gradualmente diventando una miscela di dati generati da esseri umani e AI.
Ad esempio, molti blog di oggi presentano testi generati dall’AI alimentati da LLM (Large Language Modules) come ChatGPT o GPT-4. Molti dati contenuti sono immagini generate dall’AI create utilizzando DALL-E2 o Midjourney. Inoltre, i ricercatori di AI stanno utilizzando dati sintetici generati utilizzando l’AI Generativa nelle loro pipeline di addestramento del modello.
Pertanto, abbiamo bisogno di un meccanismo robusto per garantire la qualità dei modelli AI. È qui che la necessità di cicli di feedback dell’AI è diventata più amplificata.

Cosa è un Ciclo di Feedback dell’AI?

Un ciclo di feedback dell’AI è un processo iterativo in cui le decisioni e le uscite di un modello AI vengono continuamente raccolte e utilizzate per migliorare o ritrarre lo stesso modello, portando a un apprendimento, sviluppo e miglioramento del modello continuo. In questo processo, i dati di addestramento del sistema AI, i parametri del modello e gli algoritmi vengono aggiornati e migliorati in base all’input generato all’interno del sistema.
Principalmente, esistono due tipi di cicli di feedback dell’AI:

1. Cicli di Feedback dell’AI Positivi: Quando i modelli AI generano risultati precisi che si allineano con le aspettative e le preferenze degli utenti, gli utenti forniscono un feedback positivo attraverso un ciclo di feedback, che a sua volta rafforza la precisione dei risultati futuri. Un tale ciclo di feedback è definito positivo.
2. Cicli di Feedback dell’AI Negativi: Quando i modelli AI generano risultati inaccurati, gli utenti segnalano difetti attraverso un ciclo di feedback che a sua volta tenta di migliorare la stabilità del sistema correggendo i difetti. Un tale ciclo di feedback è definito negativo.

Entrambi i tipi di cicli di feedback dell’AI consentono uno sviluppo e un miglioramento delle prestazioni del modello nel tempo. E non vengono utilizzati o applicati in isolamento. Insieme, aiutano i modelli AI distribuiti in produzione a capire cosa è giusto o sbagliato.

Fasi dei Cicli di Feedback dell’AI

Un’illustrazione di alto livello del meccanismo di feedback nei modelli AI. Fonte