Introduzione 🧠🤖
Questo articolo sul Grounding Fattuale nasce da un mio profondo interesse per l’argomento. L’occasione per approfondirlo è arrivata grazie a Google e alla sua nuova IA Gemini Pro 1.5 che sto avendo l’opportunità di testare tramite piattaforma Vertex IA in Google Cloud.
Il Grounding Fattuale (o Fact Grounding) è un concetto chiave da comprendere per conoscere meglio come interagisce l’intelligenza artificiale con il mondo che la circonda. Spero, quindi, che la lettura risulti interessante e stimolante.
Che cos'è VERTEX IA di Google:
Vertex AI è una piattaforma per costruire e implementare modelli di intelligenza artificiale (AI) potenti e personalizzati. Immagina di avere a disposizione tutti gli strumenti necessari per insegnare all’AI a svolgere compiti specifici, metterli in funzione nelle tue applicazioni e persino personalizzare modelli linguistici avanzati.
Tutto questo, unito alla facilità di collaborazione e alla scalabilità del cloud di Google, rende Vertex AI la scelta ideale per dare vita alle proprie idee di intelligenza artificiale.
In poche parole:
→ Crea modelli di intelligenza artificiale
→ Implementa l’AI nelle tue applicazioni
→ Personalizza modelli linguistici avanzati
→ Consente di collaborare con un proprio team
→ E’ utilizzato con Google Cloud
Bene, durante il primo utilizzo, all’interno dell’interfaccia di Vertex tra i parametri di modifica e configurazione ho notato una dicitura inizialmente in grigio e non abilitata. E cioè il parametro “Grouding fattuale” o “Fact Grounding“.
Cosa è il Grounding fattuale ❓
Il Grounding Fattuale (o Fact Grounding) è una tecnologia per la verifica delle informazioni che si basa sull’incrocio di diverse fonti e sull’individuazione di incongruenze. Si riferisce alla capacità di un sistema di comprendere e utilizzare informazioni del mondo reale per ragionare, prendere decisioni e interagire in modo significativo con gli esseri umani e l’ambiente circostante
In altre parole, questa tecnologia verifica la coerenza delle informazioni con dati provenienti da fonti autorevoli e diversificate. Attraverso l’analisi semantica e l’applicazione di algoritmi sofisticati, il Grounding Fattuale è in grado di individuare notizie fasulle, articoli fuorvianti e contenuti manipolatori.
Si prospetta quindi, come un’arma potentissima nella lotta contro la disinformazione online. In un’epoca in cui il confine tra realtà e finzione si fa sempre più labile, la capacità di un’IA di verificare le informazioni e ancorarle a fonti affidabili diventa fondamentale.
Perché un articolo sul Grounding Fattuale?
il problema delle fake news è sempre stato presente, ma sta evolvendo in una forma ancora più insidiosa. In passato, le bufale erano spesso riconoscibili per la loro scarsa qualità e la provenienza da siti web poco affidabili. Quante volte ci siamo ritrovati a discutere con amici o parenti che condividevano notizie palesemente false sui social media, convinti della loro veridicità?
Tuttavia, l’avvento dell’intelligenza artificiale (IA) ha cambiato le carte in tavola. Ora, la creazione di contenuti falsi è diventata più semplice e sofisticata. Grazie all’IA, è possibile generare testi grammaticalmente corretti e tecnicamente credibili, rendendo le fake news ancora più difficili da individuare.
Questo scenario apre a prospettive preoccupanti. Immaginiamo un web invaso da contenuti falsi, provenienti da siti apparentemente legittimi. La confusione e la disinformazione potrebbero regnare sovrane, allontanandoci dalla realtà dei fatti.
Per questo motivo, penso che iniziative di sensibilizzazione di questo tipo debbano essere fondamentali. Dobbiamo imparare a essere più critici e attenti alle informazioni che troviamo online. Verificare la fonti, Controllare i fatti e prestare attenzione al linguaggio.
In questi due screenshot a confronto si può notare per stessa interrogazione come Gemini 1.5 con la funzione grounding abilitata è in grado di fornire la data e l’anno corrente. Viceversa Chatgp che a suo dire ha anch’egli il grounding abilitato, è solamente confinato alle conversazioni utente. Ha un database neanche aggiornato alla data attuale, conosce si il giorno ed il mese di oggi (7 maggio) ma non l’anno. Dettaglio non da poco visto che, effettivamente, chatgpt non è informata sugli ultimi avvenimenti dando quindi possibilità di generare risposte non del tutto veritiere se interrogata su determinati argomenti. Tale informazione, perdipiù, è anche poco chiara all’utente (Insomma, tenetelo presente!).
interrogazione chatgpt grounding
Benefici del Grounding Fattuale 🔝
L’utilizzo di questa tecnologia offre numerosi benefici sia a livello individuale che collettivo, vediamo in che modo:
→ Combatte la disinformazione: contribuisce a ridurre la diffusione di bugie e informazioni distorte, aumentando la consapevolezza e la trasparenza online.
→ Migliora l’accuratezza dell’informazione: con la verifica incrociata delle fonti, aumenta la probabilità di accedere a informazioni corrette e affidabili.
→ Promuove un dibattito pubblico più informato: la consapevolezza di cosa sia realmente vero o falso favorisce un dialogo pubblico basato su fatti concreti, limitando la polarizzazione e le incomprensioni.
Sfide e futuro
Nonostante i suoi molteplici benefici, il Grounding Fattuale si trova di fronte ad alcune sfide:
- Difficoltà di scovare informazioni false: individuare contenuto falso o presentato in modo sottile e camuffato da fatti reali rimane una sfida complessa.
- Enorme mole di dati: la crescente mole di informazioni online richiede sistemi sempre più sofisticati e potenti per riuscire ad avere una copertura esaustiva.
- Ma il futuro del Grounding Fattuale è ricco di potenzialità!: Lo sviluppo di algoritmi più precisi e l’integrazione di strumenti di IA sempre più potenti potrebbe portare a una lotta alla disinformazione ancora più efficace. L’adozione di sistemi di Grounding Fattuale da parte di piattaforme social e media consentirebbe inoltre una diffusione più capillare di informazioni verificate e affidabili.
IA che non usa il Grounding Fattuale
Come esempio di IA che non utilizza il Grounding Fattuale per la verifica delle informazioni, possiamo citare alcuni chatbot precoci senza accesso a Internet. Tali chatbot sarebbero in grado di generare testo grammaticalmente corretto, ma rischierebbero di ripetere informazioni sbagliate o distorte se inizialmente programmate con dati imprecisi.
IA che usa il Grounding Fattuale
Al contrario, IA innovative come Bard utilizzano il Grounding Fattuale per garantire l’affidabilità delle informazioni che condividono. Bard incrocia informazioni con fonti variegate online e offline prima di generare qualsiasi testo, assicurando così maggiore accuratezza e veridicità.
Un esempio concreto:
Esempio di Grounding Fattuale nell’IA: Assistente Medico Virtuale
Immagina un assistente medico virtuale basato sull’IA, che chiameremo MediBot. L’obiettivo di MediBot è aiutare le persone a comprendere meglio i loro sintomi e a trovare le informazioni mediche più accurate e pertinenti.
Scenario:
Un utente descrive a MediBot i suoi sintomi: “Ho mal di testa da due giorni, e oggi ho anche un po’ di febbre”.
Senza Grounding Fattuale:
MediBot, senza grounding fattuale, potrebbe semplicemente cercare nel suo database le malattie associate a mal di testa e febbre, restituendo una lista di possibili diagnosi. Questa lista potrebbe includere malattie gravi e improbabili, causando ansia e confusione nell’utente.
Con Grounding Fattuale:
- Raccolta Informazioni: MediBot pone all’utente domande specifiche per contestualizzare i sintomi:
“Da quanto tempo ha mal di testa?”
“Che tipo di mal di testa è? Acuto, pulsante, opprimente?”
“Quanto è alta la febbre?”
“Ha altri sintomi, come nausea, vomito, rigidità al collo?”
- Ricerca Mirata: Basandosi sulle risposte, MediBot esegue una ricerca mirata su fonti affidabili come database medici e siti web di istituzioni sanitarie.
- Valutazione: MediBot incrocia le informazioni raccolte con le conoscenze mediche per valutare la probabilità delle diverse diagnosi.
- Risposta Informata: Invece di una lista generica, MediBot fornisce informazioni specifiche e contestualizzate:
- Possibili cause: “I suoi sintomi potrebbero essere causati da un’influenza o un comune raffreddore. Entrambe queste condizioni sono comuni in questo periodo dell’anno.“
- Suggerimenti:“Si consiglia di riposare, bere molti liquidi e assumere farmaci da banco per alleviare i sintomi. Se la febbre persiste o i sintomi peggiorano, è importante consultare un medico.“
- Risorse Aggiuntive: MediBot può fornire link a siti web affidabili per approfondire l’argomento o trovare un medico nella zona.
→ Vantaggi del Grounding Fattuale:
- Maggiore accuratezza: Le risposte sono basate su informazioni reali e contestualizzate, riducendo il rischio di diagnosi errate.
- Maggiore affidabilità: L’utente può fidarsi delle informazioni fornite, sapendo che provengono da fonti autorevoli.
- Migliore esperienza utente: L’utente riceve informazioni pertinenti e utili, evitando ansia e confusione.
In sintesi, il Grounding Fattuale permette all’IA di fornire risposte più accurate, affidabili e utili, migliorando l’esperienza dell’utente e aumentando la sua fiducia nell’intelligenza artificiale.
Conclusione:
Il Grounding Fattuale è una tecnologia promettente con il potenziale di rivoluzionare il modo in cui interagiamo con le informazioni online. La consapevolezza su questo tema aiuta a promuovere un uso responsabile e critico della rete.
> aggiornato al: 07 maggio 2024
FONTI 🌍
→La legge sull’intelligenza artificiale (AI ACT) approvata il 13 marzo 2023 fa dopo circa 2 anni dalla sua prima discussione: https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20240308IPR19015/artificial-intelligence-act-meps-adopt-landmark-law
→AI Grounding: https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/grounding/overview
→Vertex di Google: https://cloud.google.com/vertex-ai
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