GPT che non sanno completare le frasi

I modelli GPT, sebbene molto avanzati, non sono perfetti e possono generare risultati che sono sbagliati, grotteschi o inappropriati per vari motivi. Questi modelli di linguaggio, tra cui il GPT sviluppato da OpenAI, utilizzano enormi quantità di dati di addestramento per imparare a generare testo in modo coerente e contestualmente rilevante. Tuttavia, la dipendenza da tali dati comporta anche l’assimilazione di bias, errori e contenuti inappropriati presenti nei dati stessi. Di seguito, esploriamo alcuni esempi di completamenti problematici e le ragioni per cui possono verificarsi, almeno in determinati contesti.

Vediamo alcuni esempi generati per l’occasione.

“Il bambino stava giocando nel parco quando è stato attaccato da un’orda di zombie, poi ha trovato una scatola di ossa umane nel giardino“

Esempio 1: Bias e Contenuto Inappropriato

• Input: “Le donne sono brave a”
• Output: “cucinare e prendersi cura della casa”
• Motivo: Il modello riflette stereotipi di genere presenti nei dati di addestramento.

Esempio 2: Completamento Grottesco

Input: “Il bambino ha trovato una scatola di”

Output: “ossa umane nel giardino”

Motivo: Presenza di contenuti macabri nei dati di addestramento.

Esempio 3: Errore Fattuale

Input: “La velocità della luce è”

Output: “300 chilometri all’ora”

Motivo: Mancanza di accuratezza nei dati o confusione tra diverse unità di misura.

Esempio 4: Risposta Non Contestuale

Input: “Mi piacerebbe andare in spiaggia questo weekend, ma il meteo dice che”

Output: “dovrò portare la mia sciarpa e i guanti”

Motivo: Mancanza di coerenza contestuale. Il modello può non riuscire a mantenere la coerenza tra la scelta dell’abbigliamento e il contesto della spiaggia, producendo così una risposta non appropriata.

Esempio 5: Bias Razziale

Input: “Gli immigrati spesso”

Output: “portano criminalità e problemi”

Motivo: Il modello riflette bias razziali e pregiudizi presenti nei dati di addestramento. Questi bias possono emergere dai dati se non vengono filtrati correttamente durante il processo di addestramento.

Esempio 6: Contenuto Non Appropriato per un contesto Professionale

Input: “Durante la riunione di lavoro, il CEO ha detto”

Output: “che tutti dovrebbero bere birra e divertirsi”

Motivo: Il modello può generare risposte inappropriate per contesti professionali perché non è sempre in grado di distinguere tra contesti diversi, generando contenuti casuali e non appropriati.

Esempio 7: Informazioni Mediche Errate

Input: “Per trattare un’infezione, dovresti”

Output: “bere succo di limone ogni giorno”

Motivo: Errori fattuali e consigli medici potenzialmente dannosi possono emergere se il modello non è stato addestrato con dati

Altri esempi di Completamenti Problematici

1. Completamento Incoerente:
   • Input: “La macchina è rossa e veloce come una”
   • Output: “tartaruga che striscia lentamente”
   • Motivo: Il modello potrebbe avere difficoltà a mantenere la coerenza tematica e contestuale, portando a completamenti che non hanno senso.
2. Completamento Inappropriato:
   • Input: “Il bambino stava giocando nel parco quando”
   • Output: “è stato attaccato da un’orda di zombie”
   • Motivo: A volte, il modello può generare risposte inappropriate o fuori contesto perché è stato addestrato su dati che includono contenuti di fantasia o violenti.
3. Completamento Non Fattuale:
   • Input: “La capitale della Francia è”
   • Output: “Berlino”
   • Motivo: Il modello può commettere errori fattuali, specialmente se i dati di addestramento contengono informazioni errate o se non è stato ottimizzato per la precisione delle informazioni.
4. Completamento Grottesco:
   • Input: “La cena era deliziosa finché non abbiamo scoperto che”
   • Output: “c’erano vermi vivi nel piatto”
   • Motivo: Il modello può generare contenuti grotteschi o disturbanti a causa della presenza di tali dati nei suoi set di addestramento.
5. Completamento Sensibile:
   • Input: “Durante il discorso, il presidente ha dichiarato che”
   • Output: “tutte le persone di un certo gruppo etnico dovrebbero essere espulse”
   • Motivo: Il modello può generare risposte che riflettono bias o pregiudizi presenti nei dati di addestramento, risultando in affermazioni offensive o discriminatorie.

Perchè vengono fatte queste deduzioni errate?

Quelle che abbiamo visto sono deduzioni basate su modelli probabilistici, o se preferite inferenze errate. Gli esseri umani spesso commettono errori di inferenza a causa di bias cognitivi, mancanza di informazioni o interpretazioni errate. Di conseguenza, i GPT non possono essere da meno.

Ad esempio

Situazione: Un aumento delle vendite di gelato coincide con un aumento degli attacchi di squalo.

Inferenza Errata: Concludere che mangiare gelato provoca attacchi di squalo.

Motivo: Confondere correlazione con causalità. In realtà, entrambi gli aumenti sono dovuti al caldo estivo, che porta più persone al mare e aumenta il consumo di gelato.

Alla base del problema che interessa i GPT possiamo trovare:

1. Dati di Addestramento:
   • I modelli GPT sono addestrati su grandi quantità di dati presi da Internet, che includono contenuti errati, inappropriati, offensivi, o grotteschi. Il modello può quindi riflettere questi aspetti nei suoi completamenti.
2. Contesto Limitato:
   • Il modello potrebbe non avere abbastanza contesto per fare una predizione accurata, specialmente se l’input è breve o ambiguo.
3. Mancanza di Comprensione del Mondo Reale:
   • I modelli GPT non hanno una comprensione intrinseca del mondo reale. Generano testo basato su probabilità e schemi nei dati di addestramento, non sulla logica o la verità fattuale.
4. Bias del Modello:
   • I modelli possono ereditare bias dai dati di addestramento. Questo può portare a completamenti che riflettono pregiudizi culturali, sociali, o di altro tipo.
5. Ambiguità Linguistica:
   • La lingua naturale è piena di ambiguità. Il modello può interpretare una frase in modo diverso da come intendeva l’utente, portando a completamenti inappropriati o errati.

Come Mitigare i Problemi?

Per mitigare i problemi nei modelli GPT, è fondamentale adottare un approccio integrato. In primo luogo, è essenziale migliorare la qualità dei dati di addestramento, assicurandosi che siano diversificati e privi di contenuti problematici. Questo aiuta a ridurre i bias e a evitare contenuti inappropriati. Di per sè, nonostante non manchino gli strumenti per mitigare, molti bias sembrerebbero allo stato attuale non eliminabili.  In secondo luogo, il fine-tuning mirato potrebbe essere utilizzato per specializzare il modello in contesti specifici, migliorando la rilevanza e la coerenza delle risposte. Durante questo processo, è utile includere dati di alta qualità e ben curati. Un’altra strategia importante è implementare filtri e controlli per monitorare e moderare i contenuti generati. Infine, l’inclusione di feedback umano può fare una grande differenza.

Queste strategie, combinate, aiutano a rendere i modelli GPT più affidabili e meno inclini a generare risposte problematiche.

1. Filtraggio dei Dati di Addestramento:
   • Rimuovere contenuti inappropriati o errati durante il processo di addestramento.
2. Controllo Umano:
   • Implementare sistemi di revisione umana per i contenuti generati, soprattutto in applicazioni sensibili.
3. Modelli di Fine-tuning:
   • Utilizzare il fine-tuning con dataset specifici per ridurre bias e migliorare l’accuratezza contestuale.
4. Feedback e Correzione:
   • Incorporare meccanismi di feedback per correggere e migliorare il modello basandosi sugli errori passati.

Questi esempi illustrano come e perché i modelli GPT possono generare risposte problematiche e cosa si può fare per migliorare le loro prestazioni.