Il rapido sviluppo di modelli linguistici di IA di ampia portata (LLM) come ChatGPT rappresenta una sfida importante per l’Europa. Data l’applicazione finora insufficiente nell’economia è urgente passare dai “progetti faro” e dall’avversione al rischio a un’implementazione più pragmatica e diffusa della tecnologia dei modelli linguistici.
La sfida dell’Europa nell’implementazione dei modelli linguistici di IA
Nonostante l’intenzione strategicamente valida dell’UE di garantire la catena del valore dell’IA nel lungo termine con iniziative quali spazi dati, sovvenzioni per fabbriche di chip e supercomputer di IA, le dinamiche della tecnologia dell’IA non consentono ulteriori ritardi nella sua applicazione.
Lo sviluppo esponenziale della tecnologia, finora concentrato negli Stati Uniti, ci costringe a trovare “soluzioni di ripiego” anche diverse dall’approccio politico adottato finora in Europa. Invece di mettere in atto esclusivamente piani per lo sviluppo di infrastrutture e modelli, accompagnati da lente procedure di appalto pubblico e da una dettagliata regolamentazione europea, dovremmo ora concentrarci maggiormente dell’attuazione pratica di questa tecnologia.
Il ruolo dei modelli commerciali e open source nell’applicazione dell’IA
Data la difficile situazione economica e la battaglia per la competitività globale, le piccole e medie imprese (PMI) europee in particolare non possono aspettare che i fornitori nazionali sviluppino modelli competitivi. I modelli commerciali statunitensi e i modelli open source gratuiti sono preziosi per un’applicazione rapida e diffusa delle tecnologie linguistiche dell’IA.
La disponibilità di moderni modelli linguistici consente a piccoli team non specializzati di costruire applicazioni flessibili, senza bisogno di codici o moduli specifici. Questo riduce notevolmente i costi di apprendimento, riduce il potenziale di dipendenza e offre anche una risposta alle sfide ambientali del mercato digitale.
L’uso di modelli commerciali e open source, in particolare per le piccole e medie imprese (PMI), è essenziale per mantenere la competitività e sfruttare il potenziale dell’IA per automatizzare i compiti ad alta intensità di conoscenza e promuovere l’innovazione.
Dieci fattori che le PMI devono considerare quando implementano la tecnologia linguistica dell’IA
In questo contesto il Centres for European Policy Network (CEP) in un proprio recente contributo ha descritto dieci fattori che le PMI dovrebbero prendere in considerazione quando implementano la tecnologia linguistica dell’IA.
Questi possono essere riassunti come segue:
- Le PMI devono innanzitutto condurre un‘analisi approfondita per capire concettualmente come l’IA generativa possa migliorare i loro processi interni ed esterni. Un obiettivo chiaro è essenziale per l’implementazione successiva.
- Ridurre le dipendenze strategiche: la scelta tra servizi basati su cloud e installazioni private on-premise ha conseguenze dirette su scalabilità, flessibilità e impegni finanziari a lungo termine. L’utilizzo di modelli di base aperti può aiutare a ridurre al minimo le dipendenze strategiche.
- Personalizzare i modelli con il fine-tuning e l’Retrieval-Augmented Generation (RAG): le PMI possono ottimizzare e differenziare le loro applicazioni di IA adattando i modelli pre-addestrati a casi d’uso specifici attraverso la messa a punto e la generazione di recupero aumentato.
- Sviluppare competenze interne in NLP (Natural Language Processing): la comprensione del funzionamento dei modelli linguistici e dei loro limiti, nonché lo sviluppo di competenze nella progettazione di prompt e nella progettazione online, sono fondamentali per sbloccare il potenziale dell’IA rispetto ai concorrenti.
- Adattare la tolleranza all’errore dell’IA: la tendenza dei modelli di IA ad avere “abbagli” e i rischi associati richiedono l’adattamento della tecnologia alla tolleranza all’errore dell’azienda e lo sviluppo di contromisure efficaci.
- Integrare gli agenti di IA: l’aggiunta di agenti di IA ai processi, ai prodotti e ai servizi può migliorare l’efficienza dei flussi di lavoro, ma comporta anche dei rischi che devono essere mitigati attraverso un’attenta valutazione e verifica.
- Seguire il quadro normativo: la legislazione sulla protezione dei dati, sul copyright e sull’IA deve essere presa in considerazione quando si implementa l’IA generativa per ridurre al minimo i rischi legali e per poter adempiere agli obblighi di trasparenza. La legislazione sull’IA può essere un’opportunità per le PMI di ottenere maggiore trasparenza sui modelli black box sottostanti e sui loro dati di addestramento.
- Effettuare test interni : prima dell’implementazione completa, i modelli linguistici e il loro “carattere” devono essere testati a fondo per garantirne l’accuratezza e l’affidabilità e per individuare tempestivamente gli effetti collaterali indesiderati.
- Pensare alla sostenibilità e all’efficienza energetica : l’impatto ecologico dell’implementazione su larga scala delle tecnologie di IA deve essere preso in considerazione fin dall’inizio per garantire un’implementazione sostenibile ed economicamente vantaggiosa dopo lo scale-up.
- Utilizzare meccanismi di feedback: la valutazione continua della tecnologia dei modelli linguistici attraverso le esperienze degli utenti e la saggezza delle folle esterne è decisiva per mantenere la tecnologia aggiornata e identificare tempestivamente i vettori di attacco.
Il ruolo della politica
L’insieme di questi dieci fattori fornisce alle PMI una base concettuale per sviluppare una strategia interna di IA e sfruttare efficacemente il potenziale nell’area dei modelli linguistici, identificando al contempo i rischi tecnici e le sfide strategiche.
La politica europea dovrebbe contribuire a garantire che la tecnologia dei modelli linguistici possa essere implementata in modo rapido ma sicuro nell’ambiente aziendale nazionale, rafforzando la certezza del diritto (ad esempio, adottando rapidamente linee guida sulla conformità dopo l’adozione della legge europea sull’IA) e fornendo maggiori sussidi e punti di contatto. Allo stesso tempo, le aziende dovrebbero superare il loro scetticismo, sfruttare i progressi metodologici e gli ultimi risultati della ricerca e ridurre la loro dipendenza dai fornitori extra-UE per minimizzare i costi di conversione successivi.
Conclusioni
Questa transizione verso l’applicazione su larga scala dell’IA generativa è essenziale non solo per aumentare l’efficienza e l’innovazione in tutti i settori, ma anche per garantire la resilienza dell’Europa in tempi di instabilità. Se utilizzata su larga scala gestendo attentamente i rischi, la tecnologia dei modelli linguistici ha il potenziale per rafforzare l’Europa nel mercato globale e accelerare la trasformazione verso un ordine economico digitale e sostenibile.
