Model collapse: che succede quando l’IA mangia se stessa?

L’Intelligenza Artificiale (IA) ha trasformato in modo significativo la nostra vita quotidiana e il suo impatto è destinato a crescere ancora di più nei prossimi anni. Le applicazioni dell’IA sono infinite, dalle automobili autonome alla diagnostica medica assistita da computer, dall’analisi dei Big Data alle traduzioni automatiche. Tali progressi sono resi possibili grazie all’uso di algoritmi complessi e potenti reti neurali che permettono alle macchine di apprendere e migliorare in maniera autonoma, superando le prestazioni umane in molti compiti.

I contenuti generati dall’Intelligenza Artificiale stanno diventando sempre più diffusi sul web tanto che secondo il rapporto dell’osservatorio Europol Innovation Lab entro il 2026 si prevede che il 90% di ciò che leggeremo online sarà generato con l’aiuto dell’IA. Un afflusso di informazioni così massiccio può significare un vantaggio per gli utenti, ma può anche presentare nuove sfide e rischi sia per chi consuma i contenuti che per i sistemi di Intelligenza Artificiale.

Infatti, se da un lato la significativa quantità di contenuti generati dall’IA può sommergere le persone con informazioni eccessive, rendendo difficile determinare ciò che è affidabile da quello che non lo è, d’altro canto può anche mettere in pericolo l’integrità stessa dei sistemi di IA.

Il model collapse, ad esempio, è uno dei rischi emergenti per l’IA e si verifica quando una rete neurale, addestrata su un enorme volume di dati, produce risultati coerenti, precisi e affidabili in un primo momento, ma in seguito comincia a ripetere gli stessi dati e le stesse risposte senza aggiungere alcuna nuova informazione. In sostanza, l’IA inizia a “mangiarsi” da sola e riutilizza le stesse informazioni già presenti nel suo database senza essere in grado di adattarsi e imparare da nuove situazioni o dati.

Questo fenomeno può avere conseguenze disastrose, soprattutto nei settori dove l’IA è cruciale per prendere decisioni importanti, come ad esempio nella medicina o nell’analisi dei rischi finanziari. Se una rete neurale inizia a ripetere lo stesso risultato senza considerare nuove informazioni, quello che succede è che l’IA non è più in grado di adattarsi e prendere decisioni corrette, mettendo a rischio la sicurezza e il benessere delle persone coinvolte.

Un esempio di model collapse semplice che spiega il fenomeno

Per rendere più chiaro il concetto di model collapse immaginiamo che un modello di IA allenato per generare diverse immagini di gatti riesca a partire da descrizioni testuali e restituisca in prima istanza risultati molto realistici e convincenti. Tuttavia, se il modello non viene più esposto a nuove immagini o dati sui gatti, potrebbe iniziare a ripetere gli stessi risultati senza aggiungere nuove caratteristiche, indipendentemente dalla descrizione fornita.

In sostanza, se il sistema di IA, come avviene in questo caso, non è costantemente alimentato con nuove informazioni non riesce a catturare la ricchezza e la varietà dei dati, diventando inefficace e perdendo la sua capacità di apprendere. Di conseguenza, il modello di IA collassa su se stesso e la sua utilità diminuisce drasticamente.

Per mitigare i rischi dell’Intelligenza Artificiale connessi al model collapse, si possono adottare varie strategie durante l’addestramento del modello, come ad esempio l’uso delle cosiddette tecniche di regolarizzazione, che semplificano il processo di apprendimento automatico, o ancora la modifica della complessità del modello o l’implementazione di meccanismi di controllo della diversità nella generazione dell’output.

Il processo di apprendimento, il crollo e i rischi

Per meglio comprendere che cos’è il model collapse bisogna innanzitutto sapere come vengono addestrati i Machine Learning models, ossia i modelli di IA basati sull’apprendimento automatico.

Le IA vengono addestrate utilizzando un volume di dati davvero enorme– comunemente chiamati training data (dati di addestramento) – dai quali identificano patterns e relazioni per apprendere come rispondere a determinati input che potrebbero richiedere specifiche azioni.

Ma cosa succede quando i dati di addestramento sono in gran parte o esclusivamente sintetici, ossia generati dagli stessi modelli di IA? L’idea di utilizzare i dati generati dalle IA per addestrare altre IA sembra paradossale, tuttavia è una pratica sempre più comune in molti ambiti poiché non sempre è possibile raccogliere dati “reali” in quantità sufficiente. Presenta, inoltre, diversi vantaggi, come la riduzione dei costi e dei tempi di raccolta e analisi delle informazioni, ma può anche portare a risultati poco affidabili che possono essere ripetitivi e poco rappresentativi della realtà.

Nel mondo dell’apprendimento automatico, l’effetto del processo di apprendimento basato su dati sintetici è proprio il model collapse, un fenomeno che si verifica quando un modello addestrato su dati sintetici inizia a generare risultati sempre meno diversificati e più ripetitivi. L’IA diventa così una sorta di “copia” di se stessa, incapace di apprendere nuove informazioni e con una bassa capacità di adattarsi a situazioni nuove e generare risposte coerenti.

Nella migliore delle ipotesi, il risultato può essere una scarsa qualità dell’output, poco accurato e per nulla affidabile, mentre nella peggiore delle ipotesi ciò che può restituire un modello di IA in stato di collapse sono informazioni errate, insensate, inappropriate o addirittura pericolose. Se non si attuano misure per prevenire il model collapse, quindi, l’IA rischia di diventare improduttiva e contraddittoria.

Il model collapse evidenzia l’importanza della componente umana

In un articolo pubblicato su Medium lo scorso giugno, il giornalista canadese freelance, esperto di scienza e tecnologia Clive Thompson, che collabora anche con NYT Magazine e Wired, sottolinea che il model collpase mette in luce l’importanza della componente umana nell’addestramento dell’IA.

Gli esseri umani, sottolinea il giornalista, apportano una gamma diversificata di pensieri, sentimenti, esperienze e prospettive culturali che i synthetic data (dati sintetici) non possono replicare, creando di fatto un limite nella capacità delle IA di apprendere e capire il mondo reale.

Thompson evidenzia che i modelli di Intelligenza Artificiale addestrati su dati generati dall’uomo possono riflettere più accuratamente la diversità e la complessità degli scenari del mondo reale. Questo però non significa scartare completamente i dati sintetici, ma mantenere un equilibrio tra questo tipo di informazioni e la componente umana per ottenere risultati migliori e più affidabili nel processo di addestramento dei modelli di IA. In questo modo si potranno prevenire i rischi connessi al model collapse e garantire una maggiore sicurezza nell’utilizzo delle intelligenze artificiali.

Anche perché, non va dimenticato, il model collpase non è un problema solo per gli sviluppatori e i ricercatori che navigano nel vasto e complesso mondo dell’apprendimento automatico, ma riguarda tutti gli utenti finali delle IA, incluse aziende, governi e tutti coloro che si affidano all’IA per offrire un valore aggiunto ai loro prodotti e servizi.

Poiché contiamo sempre più sull’Intelligenza Artificiale per ottimizzare le operazioni, automatizzare processi e prendere decisioni informate, il rischio di collasso del modello può avere implicazioni di vasta portata sulla società in ogni suo aspetto. Ecco perché è fondamentale comprendere i rischi del model collapse e adottare le giuste strategie per mitigarli durante il processo di addestramento delle intelligenze artificiali.