Nell’ultimo anno l'intelligenza artificiale (AI) è diventata una tecnologia di importanza cruciale, che sta influenzando vari settori lavorativi e rivoluzionando il modo in cui gestiamo ed accediamo alle informazioni.

Utilizzatissima a livello globale, l’AI rappresenta un gran valore aggiunto nella vita di tante persone, ma va tenuto in considerazione che ci sono anche diverse problematiche connesse ad essa. Una tra tutte è quella delle cosiddette "allucinazioni", ovvero la generazione di informazioni apparentemente plausibili ma in realtà false o imprecise. Si tratti di un fenomeno ormai diffuso, che può avere conseguenze significative, specialmente quando porta a prendere decisioni basate su dati errati.

Cosa sono le allucinazioni nell'AI?

Le allucinazioni nell'AI si verificano quando un modello generativo produce risposte che sembrano coerenti e credibili ma che, in realtà, sono completamente inventate o distorte. Questo problema è particolarmente insidioso poiché le risposte sembrano spesso verosimili, rendendo difficile per gli utenti distinguere tra dati veri e falsi.

La qualità dei dati: un fattore cruciale

Una delle principali cause delle allucinazioni nell'AI è la qualità dei dati che offre. Molti modelli di AI vengono addestrati su grandi dataset che includono informazioni da fonti diverse, alcune delle quali potrebbero non essere accurate o verificate. Ciò determina la generazione di risultati inaffidabili ognuno volta che il modello tenta di produrre risposte basate su questi dati.

Il mercato delle API e la qualità dei dati

Nel contesto delle API (Application Programming Interfaces), la qualità dei dati è di fondamentale importanza. Le API sono utilizzate per scambiare dati tra diverse applicazioni e servizi; se questi dati sono inaccurati o incompleti, possono causare gravi problemi alle aziende che si affidano a questo genere di informazioni per le loro operazioni quotidiane.

Ad esempio, nel settore della fatturazione elettronica, l'uso di API con dati imprecisi può portare a errori nelle fatture, con conseguenti perdite di tempo e risorse per correggere gli errori. In Italia, uno scarto di fatturazione può comportare sanzioni se non corretto entro un certo periodo di tempo, causando disagi e costi aggiuntivi alle aziende.

Come mitigare le allucinazioni dell'AI

Per affrontare il problema delle allucinazioni, è essenziale migliorare la qualità dei dati utilizzati per addestrare i modelli di AI. Questo può essere fatto attraverso:

1. Validazione dei Dati: è buona prassi utilizzare solo dataset accuratamente verificati e validati per garantire l'accuratezza delle informazioni;
2. Contesto Specifico: è importante fornire ai modelli di AI un contesto specifico e dettagliato per aumentare la probabilità che le risposte generate contengano informazioni corrette;
3. Feedback e miglioramenti continui: va implementato un sistema di feedback costante con gli utenti per identificare e correggere eventuali errori nei dati generati dall'AI.

Case Study: Openapi e la Qualità dei Dati

Openapi è il più grande marketplace di API italiano e tra i principali a livello globale. Offre oltre 400 servizi su aziende, persone, immobili, auto, finanza, servizi postali in un unico ambiente.

Con un approccio rigoroso alla verifica e validazione dei dati, Openapi ha ridotto significativamente i problemi legati alle allucinazioni. Ad esempio, le API per le informazioni aziendali italiane e francesi utilizzano dati ufficiali da fonti come la Camera di Commercio italiana e Infograph in Francia. Questo fa sì che le informazioni fornite siano accurate e affidabili.

Inoltre, Openapi ha sviluppato processi strutturati per gestire la qualità dei dati, concentrandosi su cinque aspetti cruciali: accuratezza, completezza, affidabilità, rilevanza e attualità. Il ciclo continuo di revisione e miglioramento delle API ha portato l'azienda ad ottenere certificazioni di qualità, distinguendola dai concorrenti nel suo mercato.

Conclusioni

Le allucinazioni nell'AI rappresentano una sfida significativa che richiede attenzione e soluzioni concrete. Migliorare la qualità dei dati di addestramento e implementare strategie di validazione rigorose sono passi fondamentali per far fronte questo problema. Aziende come Openapi stanno dimostrando che con un impegno verso la qualità è possibile fornire servizi di AI affidabili e precisi, riducendo al minimo i rischi associati alle allucinazioni.

Infatti investire nella qualità dei dati non solo migliora le prestazioni, ma aumenta anche la fiducia degli utenti nelle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale, aprendo la strada a un utilizzo più sicuro ed efficace di queste potenti risorse.