Nella tecnologia alcune innovazioni scompaiono (non mando un fax da molto tempo), altre persistono (vado in bicicletta tutti i giorni). L’errore sarebbe credere che l’intelligenza artificiale generativa possa essere in grado di sostituire tutte le altre forme di intelligenza artificiale. Errore grave..
Nell’articolo “Sofismo e intelligenza artificiale” (1) pubblicato nel febbraio 2014, avevamo già previsto che tutti i progetti basati sull’intelligenza artificiale generativa sarebbero stati dei fallimenti. Diamo un’occhiata a questo oggi.
Immaginiamo che tu sia stato promosso a project manager di intelligenza artificiale per una catena alberghiera: in questo ruolo dovrai implementare l’intelligenza artificiale nelle relazioni con i clienti. Hai due opzioni: l’intelligenza artificiale conversazionale classica o l’intelligenza artificiale generativa.
Esaminiamo i punti di forza e di debolezza di entrambe le soluzioni.
Innanzitutto, ricordiamo la differenza tra intelligenza e conoscenza. L’intelligenza ci consente di comprendere, analizzare e adattare, mentre la conoscenza riunisce fatti e informazioni acquisite attraverso l’apprendimento. In altre parole, l’intelligenza comprende la domanda e la conoscenza fornisce la risposta. Nell’intelligenza artificiale, entrambi sono essenziali. Tuttavia, poiché l’intelligenza tende a diventare una merce (Deepseek è solo l’inizio), è la conoscenza a diventare la vera risorsa dei modelli.
Con l’intelligenza artificiale tradizionale, è necessario progettare tutto dalla A alla Z: creare un modello di comprensione (NLU) e strutturare la conoscenza tramite una libreria o un database. Ciò implica l’anticipazione di tutte le domande e delle risposte, un processo lungo e costoso.
Al contrario, l’intelligenza artificiale generativa semplifica tutto. L’intelligenza è già integrata in modelli come OpenAI, Mistral o Anthropic. Per quanto riguarda la conoscenza, è sufficiente ingerire dati esistenti (web, schede tecniche, PDF, ecc.) per costituire una base sfruttabile.
Durante una conferenza con professionisti del settore alberghiero, ho chiesto: quale intelligenza artificiale scegliereste per un gruppo alberghiero? Risultato: il 100% ha optato per l’intelligenza artificiale generativa. Vittoria per KO.
I loro guai erano appena iniziati.
L’intelligenza artificiale generativa è probabilistica e ha la sfortunata tendenza a inventare risposte: questo è ciò che chiamiamo allucinazione. Questi errori hanno due cause principali: la mancanza di dati o, al contrario, un eccesso di informazioni scarsamente controllate.
Il tasso minimo di allucinazioni è del 20%. Sei disposto a correre questo rischio? Pubblicizzare docce per disabili inesistenti, offrire finti check-out posticipati o garantire una piscina riscaldata… solo dal sole?
L’intelligenza artificiale generativa prevede ogni parola in base alla probabilità più elevata. Ma la probabilità non è certezza. Eccelle quindi nelle ricerche di carattere generale (una ricetta per pancake, un piano di marketing), in cui le risposte approssimative possono essere modificate dall’utente. Questa è la logica sfocata: adattabile, ma non infallibile.
L’intelligenza artificiale conversazionale si basa sulla logica booleana: vero/falso, bianco/nero. Tuttavia, il settore alberghiero è una somma di informazioni booleane:
In sintesi, come può un’intelligenza artificiale basata su una logica sfocata gestire un’attività che richiede la logica booleana? È come cercare di far entrare un cerchio in un quadrato.
Quindi rivolgo di nuovo la mia domanda al pubblico di professionisti che ho di fronte. Improvvisamente, l’intelligenza artificiale generativa convince solo il 50% dei partecipanti. L’entusiasmo iniziale lascia il posto alla riflessione.
Come visto in precedenza, un hotel (e a maggior ragione un gruppo alberghiero) si basa su una serie di informazioni booleane. Abbiamo stimato che un hotel sia caratterizzato da circa 3.000 punti informativi:
Questi esempi non sono scelti a caso: questi dati semplicemente non esistono in forma formalizzata. Nella migliore delle ipotesi, risiedono solo nella memoria del personale.
I nostri calcoli mostrano che il 60% delle informazioni di un hotel non è documentato. Ripeto: non esistono.
Come può la migliore intelligenza artificiale generativa del mondo rispondere a una domanda a cui non sa rispondere?
Ora capisci perché la conoscenza è molto più importante dell’intelligenza.
Perché tanto entusiasmo per l’intelligenza artificiale generativa? La risposta risiede nella scarsa comprensione della matematica, e più specificamente della curva logaritmica.
Questa curva ci insegna che inizialmente il progresso è rapido e poco costoso. Ma ogni miglioramento marginale diventa sempre più complesso e costoso. In altre parole, i problemi da risolvere si evolvono in modo esponenziale.
Ciò che all’inizio sembrava semplice finisce per trasformarsi in un enigma insormontabile. Come illustra la curva sottostante…
Il 100% dei progetti alberghieri basati esclusivamente sull’intelligenza artificiale generativa sono falliti
Quindi pongo questa domanda per la terza e ultima volta. Ormai nessuno vuole più l’intelligenza artificiale generativa per un progetto alberghiero. In 15 minuti hanno capito quello che i grandi gruppi alberghieri, pur consigliati dai migliori studi di consulenza, non hanno capito in due anni.
E hanno ragione. Il 100% dei progetti alberghieri basati esclusivamente sull’intelligenza artificiale generativa sono falliti, indipendentemente dal fatto che fossero gestiti internamente o esternalizzati a esperti ben pagati. Perché? Perché si concentrano solo sull’intelligenza, trascurando la conoscenza.
La cosa più sorprendente? Loro lo sanno. Gli è stato detto (e scritto).
Questa logica si applica anche ai bot vocali AI: dietro accattivanti dimostrazioni si nasconde una realtà molto meno convincente, dove la maggior parte delle risposte è completamente priva di senso e significato. In ogni caso, ricordate che il modo migliore per gestire una telefonata è assicurarsi, in primo luogo, che nessuno abbia la necessità di farla.
Secondo NTT Data, tra il 70 e l’85 % degli sforzi di implementazione dell’intelligenza artificiale generativa non riesce a soddisfare le aspettative. Secondo quanto riportato da Forbes, l’85% dei modelli di intelligenza artificiale fallisce a causa della scarsa qualità dei dati o della loro mancanza. E il MIT sottolinea chiaramente che solo il 10% delle aziende trae benefici finanziari dalle tecnologie di intelligenza artificiale (vedi articolo(2)).
Il problema sta diventando così rilevante che perfino il New York Times ne parla nel suo articolo: «L’intelligenza artificiale sta diventando più potente, ma le sue allucinazioni peggiorano».
Cosa fare allora? Cattive notizie: dovrai lavorare. Senza sforzo, nessun guadagno (no pain, no gain in inglese).
Vi ricordiamo che il menù non cambia da un anno:
Obiettivo: 90% di risposte pertinenti con meno dell’1% di allucinazioni.
Tempo stimato? Minimo 5 anni. Quindi devi cominciare adesso.
Or, if that sounds like an eternity and you want to move faster (3), come and see us…
(1) Sofismi e intelligenza artificiale: https://www.quicktext.im/blog/it/sofismi-e-intelligenza-artificiale/
(2) Expanding AI’s impact with organizational learning: https://sloanreview.mit.edu/projects/expanding-ais-impact-with-organizational-learning
(3) Come Quicktext ha implementato l’intelligenza artificiale per i 17 hotel di Medplaya in 3 settimane: https://www.quicktext.im/blog/it/quicktext-ha-implementato-ai-per-i-17-hotel-di-medplaya/
(4) L’industria dell’IA ha un grande problema: più diventa intelligente, più tende ad avere allucinazioni: https://futurism.com/ai-industry-problem-smarter-hallucinating.
© Image: Shutterstock
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