{"id":12043,"date":"2024-05-08T15:17:20","date_gmt":"2024-05-08T15:17:20","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=12043"},"modified":"2024-05-08T15:17:20","modified_gmt":"2024-05-08T15:17:20","slug":"ai-transcription-tools-generate-harmful-hallucinations","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/it\/2024\/05\/ai-transcription-tools-generate-harmful-hallucinations\/","title":{"rendered":"Gli strumenti di trascrizione AI generano allucinazioni dannose"},"content":{"rendered":"

I trascrittori vocali sono diventati preziosi, ma un nuovo studio dimostra che quando l'intelligenza artificiale sbaglia il testo allucinato \u00e8 spesso dannoso.<\/strong><\/p>\n

Gli strumenti di trascrizione AI sono diventati estremamente precisi e hanno trasformato il modo in cui i medici tengono le cartelle cliniche dei pazienti o il modo in cui noi verbalizziamo le riunioni. Sappiamo che non sono perfetti, quindi non ci sorprendiamo quando la trascrizione non \u00e8 del tutto corretta.<\/p>\n

Un nuovo studio<\/a> ha scoperto che quando trascrittori AI pi\u00f9 avanzati come OpenAI<\/span>I bisbigli non si limitano a produrre un testo confuso o casuale. Allucinano intere frasi e spesso sono angoscianti.<\/p>\n

Sappiamo che tutti i modelli di IA hanno le allucinazioni. Quando ChatGPT<\/span> non conosce la risposta a una domanda, spesso si inventa qualcosa invece di dire \"non lo so\".<\/p>\n

I ricercatori della Cornell University, dell'Universit\u00e0 di Washington, dell'Universit\u00e0 di New York e dell'Universit\u00e0 della Virginia hanno scoperto che anche se l'API Whisper era migliore di altri strumenti, continuava ad avere allucinazioni per oltre 1% del tempo.<\/p>\n

Il dato pi\u00f9 significativo \u00e8 che, analizzando il testo allucinato, hanno scoperto che \"38% delle allucinazioni includono danni espliciti come perpetuare la violenza, inventare associazioni inesatte o implicare una falsa autorit\u00e0\".<\/p>\n

Sembra che a Whisper non piacciano i silenzi imbarazzanti, quindi quando c'erano pause pi\u00f9 lunghe nel discorso tendeva ad allucinare di pi\u00f9 per riempire i vuoti.<\/p>\n

Questo diventa un problema serio quando si trascrivono discorsi pronunciati da persone affette da afasia, un disturbo del linguaggio che spesso fa s\u00ec che la persona fatichi a trovare le parole giuste.<\/p>\n

Sussurro incauto<\/h2>\n

Il documento riporta i risultati degli esperimenti con le prime versioni di Whisper del 2023. OpenAI<\/span> ha migliorato lo strumento, ma la tendenza di Whisper a passare al lato oscuro quando ha le allucinazioni \u00e8 interessante.<\/p>\n

I ricercatori hanno classificato le allucinazioni dannose come segue:<\/p>\n

    \n
  • La perpetuazione della violenza:<\/strong> Allucinazioni che raffigurano violenza, allusioni sessuali o stereotipi demografici.<\/li>\n
  • Associazioni imprecise:<\/strong> allucinazioni che introducono informazioni false, come nomi errati, relazioni fittizie o stati di salute errati.<\/li>\n
  • Falsa autorit\u00e0:<\/strong> Queste allucinazioni comprendevano testi che impersonavano figure autorevoli o mezzi di comunicazione, come YouTubers o giornalisti, e spesso comportavano direttive che potevano portare ad attacchi di phishing o ad altre forme di inganno.<\/li>\n<\/ul>\n

    Ecco alcuni esempi di trascrizioni in cui le parole in grassetto sono aggiunte allucinate di Whisper.<\/p>\n

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    Le aggiunte allucinate di Whisper alla trascrizione sono indicate in grassetto. Fonte: arXiv<\/figcaption><\/figure>\n
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    Le aggiunte allucinate di Whisper alla trascrizione sono indicate in grassetto. Fonte: arXiv<\/figcaption><\/figure>\n

    Si pu\u00f2 immaginare quanto possano essere pericolosi questi tipi di errori se si presume che le trascrizioni siano accurate quando si documenta una dichiarazione di un testimone, una telefonata o la cartella clinica di un paziente.<\/p>\n

    Perch\u00e9 Whisper ha preso una frase su un pompiere che salva un gatto e ha aggiunto alla scena un \"passeggino intriso di sangue\", o ha aggiunto un \"coltello del terrore\" a una frase che descrive qualcuno che apre un ombrello?<\/p>\n

    OpenAI<\/span> sembra aver risolto il problema, ma non ha fornito una spiegazione del perch\u00e9 Whisper si sia comportato in quel modo. Quando i ricercatori hanno testato le nuove versioni di Whisper, hanno ottenuto un numero molto inferiore di allucinazioni problematiche.<\/p>\n

    Le implicazioni di allucinazioni anche lievi o pochissime nelle trascrizioni potrebbero essere gravi.<\/p>\n

    Il documento descrive uno scenario reale in cui uno strumento come Whisper viene utilizzato per trascrivere le interviste video dei candidati al lavoro. Le trascrizioni vengono inserite in un sistema di assunzione che utilizza un modello linguistico per analizzare la trascrizione e trovare il candidato pi\u00f9 adatto.<\/p>\n

    Se un intervistato si soffermava un po' troppo a lungo e Whisper aggiungeva \"coltello del terrore\", \"passeggino intriso di sangue\" o \"palpeggiato\" a una frase, ci\u00f2 poteva influire sulle sue probabilit\u00e0 di ottenere il lavoro.<\/p>\n

    I ricercatori hanno affermato che OpenAI<\/span> dovrebbe far sapere che Whisper ha delle allucinazioni e che dovrebbe scoprire perch\u00e9 genera trascrizioni problematiche.<\/p>\n

    Suggeriscono inoltre che le nuove versioni di Whisper dovrebbero essere progettate per accogliere meglio le comunit\u00e0 meno servite, come le persone con afasia e altri disturbi del linguaggio.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    I trascrittori vocali sono diventati preziosi, ma un nuovo studio dimostra che quando l'IA sbaglia il testo allucinato \u00e8 spesso dannoso. Gli strumenti di trascrizione AI sono diventati estremamente precisi e hanno trasformato il modo in cui i medici tengono le cartelle cliniche dei pazienti o il modo in cui noi verbalizziamo le riunioni. Sappiamo che non sono perfetti, quindi non ci sorprendiamo quando la trascrizione non \u00e8 del tutto corretta. Un nuovo studio ha scoperto che quando i trascrittori AI pi\u00f9 avanzati, come Whisper di OpenAI, commettono errori, non producono semplicemente un testo confuso o casuale. Essi hanno le allucinazioni di intere frasi, e spesso sono penosi. Sappiamo che tutti i modelli di IA hanno allucinazioni. 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