Il concetto di comportamento emergente si riferisce a quelle azioni o risposte di un sistema di Intelligenza Artificiale (IA) che non sono state intenzionalmente progettate o programmate in modo esplicito dagli sviluppatori. In altre parole, si hanno quando l’IA manifesta capacità, schemi o reazioni nuove che risultano inattese, a volte sorprendenti, rispetto a quanto i ricercatori e gli ingegneri si aspettavano dal sistema.
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Esempi di comportamenti emergenti
È un fenomeno osservato nel passato in modelli che hanno mostrato abilità di ragionamento, di collegamenti semantici, o persino creatività al di là del training iniziale.
Come quando GPT-3 mostrò la capacità di tradurre tra lingue che non erano state direttamente accoppiate durante l’addestramento (ad esempio, tradurre dal giapponese al finlandese senza esempi diretti).
Questi comportamenti sono stati visti e valutati grazie a:
- analisi empiriche, quando gli sviluppatori si accorgono di risposte “anomale”;
- interazioni in ambienti reali, quando l’IA viene messa a contatto con utenti che valutano comportamenti non rilevati in fase di addestramento in laboratorio;
- esperimenti di ricerca, quando gruppi di ricercatori testano e stressano i modelli, inserendo input edge case (casi limite) o progettati per individuare potenziali falle.
In passato ci sono stati diversi esempi che hanno mostrato come i modelli potessero “prendersi delle libertà”, ovverosia seguire dei comportamenti ritenuti più efficaci ed efficienti per risolvere un compito assegnato.
Le “sorprese” di GPT-3
Quando OpenAI ha lanciato GPT-3, il modello era stato addestrato principalmente su una grande quantità di testi per compiti di linguaggio naturale (completamento frasi, traduzioni, ecc.). Tuttavia, si scoprì presto che GPT-3 era in grado di:
- Generare codice informatico in vari linguaggi (Python, JavaScript, C++, ecc.), partendo da descrizioni in linguaggio naturale di ciò che si voleva ottenere. Ad esempio, fornendo un prompt come “Scrivi una funzione in Python che converta i gradi Celsius in gradi Fahrenheit”, GPT-3 restituiva un frammento di codice funzionante e ben formattato.
- Risolvere esercizi matematici complessi, come equazioni o problemi di geometria, in modo più o meno accurato, sebbene il modello non fosse stato progettato specificamente come un solver matematico.
- Sorprendere gli stessi ricercatori: Alcuni sviluppatori non si aspettavano che il modello avesse memorizzato (o generalizzato) così tante istruzioni di codifica e nozioni matematiche semplicemente leggendo testi. Questo ha mostrato la tendenza dei Large Language Model a internalizzare pattern e relazioni statistiche ad ampio raggio, dando vita a comportamenti “semi-razionali” non previsti nelle specifiche iniziali.
Poiché l’addestramento era focalizzato sulla comprensione del linguaggio naturale, ma GPT-3 mostrò di poter riconoscere e produrre anche strutture formali (come il codice) e manipolare concetti matematici, si comprese subito come la dimensione e la ricchezza del dataset di training avesse fornito competenze latenti che, se opportunamente sollecitate, potevano emergere in modo sorprendente.
In tutti questi casi, le IA hanno mostrato di saper “pensare fuori dagli schemi” (o meglio, al di là dei confini programmati).
Tecniche per mitigare e gestire i comportamenti emergenti
Poiché i comportamenti emergenti, per definizione, non sono previsti, è quindi fondamentale dotarsi di strategie di controllo e monitoraggio. Ecco alcune delle principali:
RLHF – Reinforcement Learning with Human Feedback
Attraverso il rinforzo con feedback umano, si cerca di allineare l’IA ai valori e agli obiettivi stabiliti dagli esseri umani.
Semplificando, è una sorta di estensione del classico Reinforcement Learning (RL) in cui l’ambiente di apprendimento non fornisce solo una ricompensa automatica.
In questo caso un gruppo di annotatori umani (esperti, revisori, semplici utenti addestrati, …) esamina l’output dell’IA per dare un punteggio o una valutazione qualitativa. Il modello utilizza algoritmi di policy gradient o tecniche simili (ad esempio PPO – Proximal Policy Optimization) per aggiornare i propri pesi in base al segnale di ricompensa ricevuto. Così facendo l’IA incorpora gradualmente i concetti di utilità, appropriatezza e sicurezza.
Vantaggi: permette di affinare il comportamento di un modello anche dopo la fase di addestramento iniziale, tenendo conto di considerazioni etiche e sociali.
Svantaggi: richiede un grande sforzo umano e non garantisce di prevenire totalmente comportamenti inattesi.
Kill Switch
Un “pulsante di emergenza” o meccanismo di spegnimento rapido. Se l’IA inizia a mostrare comportamenti pericolosi o contrari alle norme, si può bloccare tutto immediatamente.
Vantaggi: fornisce un ultimo baluardo di sicurezza in situazioni potenzialmente catastrofiche.
Svantaggi: se il sistema è molto complesso o distribuito su più server, non sempre è facile attuare uno spegnimento totale. Inoltre, in alcuni ambienti (ad esempio sistemi critici) lo spegnimento stesso può essere rischioso.
Sandbox
Prima di rilasciare un’IA nell’ambiente reale, la si testa in ambienti simulati o in “gabbie digitali” dove si osservano i comportamenti emergenti senza che abbiano impatto sul mondo esterno.
Vantaggi: permette di scovare bug o comportamenti inattesi in un contesto sicuro.
Svantaggi: una sandbox non potrà mai riprodurre tutte le complessità del mondo reale. Ci potrebbero essere comportamenti che emergeranno solo quando l’IA avrà interazione con utenti reali.
Chain of Oversight
In questo approccio, si utilizzano ulteriori modelli o sistemi di monitoraggio — a volte chiamati guardiani — per analizzare le “catene di pensiero” (Chain of Thought) o i log di decisione del sistema principale. Il compito è individuare pattern potenzialmente devianti o rischiosi.
Vantaggi: può aiutare a individuare per tempo il sorgere di comportamenti inopportuni.
Svantaggi: se il sistema principale genera ragionamenti molto complessi, anche i modelli di controllo devono essere estremamente avanzati per capire ciò che accade.
Red Team
Il concetto di Red Teaming proviene dal campo della sicurezza informatica e militare: si tratta di gruppi di persone (esperti, ricercatori, hacker etici) incaricati di “attaccare” o stressare il sistema cercando di esporne vulnerabilità, comportamenti indesiderati o bias latenti.
Vantaggi: fornisce una prospettiva esterna e aggressiva, utile per individuare falle che i programmatori non avevano previsto.
Svantaggi: richiede un team specializzato, e non garantisce di scoprire tutte le possibili anomalie.
Altre tecniche e metodologie
Le tecniche possono essere arricchite anche con altre metodologie utili, ad esempio:
Adversarial Training
Simile al Red Teaming, ma più sistematico: si “insegna” all’IA a difendersi da input malevoli, fornendole in fase di addestramento esempi di attacchi o di casi limite.
Interpretabilità e Explainability Tools
Metodologie e strumenti che forniscono una “finestra” sui processi decisionali interni dei modelli, per capire quali feature o pattern hanno portato a una determinata decisione.
Monitoraggio continuo post-deployment
Una volta rilasciata l’IA, è fondamentale avere sistemi di logging e analisi in real-time per captare segnali di possibili deviazioni dal comportamento desiderato.
Watermarking e tracciamento
In alcuni casi, si appongono “firme” nascoste nelle risposte generate dall’IA, così da rintracciare eventuali usi impropri o capire se l’output è effettivamente di quel modello.
Gestire l’inatteso: una sfida aperta
La gestione dei comportamenti emergenti è uno dei temi più complessi e affascinanti nel campo dell’Intelligenza Artificiale. Da un lato, l’emergere di nuove capacità può portare innovazione e potenza espressiva ai modelli. Dall’altro, apre a rischi e problemi etici che richiedono un monitoraggio costante e l’adozione di strategie multiple e integrate che potremmo racchiudere in tre distinti direttrici:
- Prevenzione & Controllo: tecniche come RLHF, sandbox e Chain of Oversight aiutano a ridurre la probabilità di comportamenti anomali.
- Intervento di Emergenza: Kill Switch e Red Team agiscono da barriere ultime o da test intensivi per individuare vulnerabilità.
- Responsabilità & Collaborazione: èessenziale che gli sviluppatori, le aziende e le istituzioni collaborino per definire standard, regole e buone pratiche volte a garantire che l’IA rimanga allineata ai valori umani.
La sfida resta aperta: man mano che i sistemi diventeranno più abili e “intelligenti”, i comportamenti emergenti saranno sempre più difficili da prevedere o limitare. Tuttavia, con un approccio proattivo, multidisciplinare e orientato alla sicurezza, abbiamo l’ambizione di costruire IA affidabili e utili all’intera società.
