In un momento in cui il clamore intorno a ChatGPT di OpenAI ha stimolato un rinnovato interesse nei confronti delle tecnologie di natural language e indotto il 45% dei decisori aziendali ad aumentare gli investimenti in intelligenza artificiale*, una ricerca di expert.ai dedicata ai modelli linguistici di grandi dimensioni (large language models, LLMs) ha fatto emergere che più di un terzo delle aziende (37,1%) partecipanti al sondaggio ha già in programma di addestrare e personalizzare modelli linguistici per soddisfare le esigenze di business.
Il 78,5% delle aziende coinvolte nella ricerca ritiene che per addestrare efficacemente un modello linguistico, utilizzabile da subito e in grado di rispondere in modo accurato alle necessità di business, occorre un impegno notevole, con risorse e investimenti dedicati. Nonostante ciò, circa tre quarti delle aziende intervistate ha previsto di investire o sta valutando budget dedicati all’adozione di large language model.
“Modelli linguistici specifici per le aziende e basati su un approccio human-centered faranno parte del nostro futuro”, ha dichiarato Marco Varone, fondatore e CTO di expert.ai. “I modelli per i casi d’uso aziendale, infatti, richiedono sempre un certo livello di training in base all’attività o al settore di appartenenza sia che si tratti di LLMs proprietari già esistenti sia open-source. I modelli specifici per le aziende, invece, possono essere più piccoli, veloci ed efficienti in termini di consumi e dispendio di risorse pur mantenendo prestazioni elevate. Possono inoltre garantire accuratezza, trasparenza e affidabilità, grazie alla possibilità di coinvolgere esperti in materia per monitorare e perfezionare dati e input nelle varie fasi dell’addestramento.”
La ricerca condotta da expert.ai evidenzia che solo il 21,2% delle aziende intervistate è a favore di una moratoria per il training dei modelli linguistici di grandi dimensioni, mentre la maggioranza dei professionisti e degli operatori nel campo dell’intelligenza artificiale (70,6%) sottolinea la necessità di regolamentare l’uso commerciale dell’AI per evitarne utilizzi inappropriati o dannosi. Le principali sfide da affrontare riguardano la sicurezza e la privacy dei dati (73,1%), l’accuratezza e la qualità della produzione nello sviluppo dei modelli (51,2%) e le risorse competenti per sviluppare e addestrare i LLMs (40,7%).
Per le aziende che hanno come priorità la trasparenza e la responsabilità dell’intelligenza artificiale, l’AI generativa e i large language models potrebbero portare a rischi concreti e ostacolare obiettivi e performance ESG, principalmente a causa di problemi di correttezza e veridicità dei dati (69,8%), bias (67,3%) e perdite di dati proprietari (62,6%).
Indipendentemente dalla direzione scelta dall’azienda, i principi di base per la governance dei dati dell’AI si applicano anche all’AI generativa e ai large language models: il 24% dei partecipanti al sondaggio ritiene che dovrebbero essere messe in atto ulteriori restrizioni per testare i LLMs e fornire informazioni chiare e precise sui criteri applicati, il 38,8% pensa che andrebbe incoraggiato un maggiore livello di libertà mentre il 34,3% giudica adeguati i principi attualmente applicati.
* Secondo un sondaggio di Gartner, il 45% dei dirigenti rietiene che ChatGPT abbia stimolato l’aumento degli investimenti nell’intelligenza artificiale – 3 maggio 2023, link
Informazioni sulla ricerca
Il report di expert.ai “Large Language Models: Opportunity, Risk, and Paths Forward” riassume i risultati del sondaggio che ha coinvolto oltre 300 esperti tecnici, accademici e di business nell’ambito dell’intelligenza artificiale di tutto il mondo. Le interviste sono state condotte online da expert.ai nel mese di aprile 2023 con l’obiettivo di esplorare le potenziali opportunità e i rischi associati all’AI generativa e fornire suggerimenti per un percorso da seguire per le aziende nello sviluppo e nell’implementazione dei large language models.
