{"id":6804,"date":"2023-10-26T19:21:21","date_gmt":"2023-10-26T19:21:21","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=6804"},"modified":"2023-10-26T21:16:11","modified_gmt":"2023-10-26T21:16:11","slug":"new-research-into-datasets-reveals-systemic-ethical-and-legal-issues","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/it\/2023\/10\/new-research-into-datasets-reveals-systemic-ethical-and-legal-issues\/","title":{"rendered":"Una nuova ricerca sugli insiemi di dati rivela problemi etici e legali sistemici"},"content":{"rendered":"

L'IA ruota attorno ai dati, ma da dove provengono? Gli insiemi di dati sono legali ed etici? Come fanno gli sviluppatori a stabilirlo con certezza?\u00a0<\/b><\/p>\n

L'addestramento di modelli di apprendimento automatico come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) richiede grandi volumi di dati testuali.\u00a0<\/span><\/p>\n

Esistono pile di set di dati disponibili su piattaforme come Kaggle, GitHub e Hugging Face, ma si trovano in una zona grigia dal punto di vista legale ed etico, soprattutto a causa di problemi legati alle licenze e al fair use.\u00a0<\/span><\/p>\n

Il Iniziativa sulla provenienza dei dati<\/a>, uno sforzo collaborativo tra ricercatori di IA e professionisti del settore legale, ha esaminato migliaia di set di dati per far luce sulle loro vere origini. <\/span><\/p>\n

Esso <\/span>si \u00e8 concentrato su oltre 1.800 set di dati disponibili su piattaforme come Hugging Face, GitHub e Papers With Code. <\/span>I set di dati sono stati concepiti principalmente per la messa a punto di modelli open-source come Llama-2.\u00a0<\/span><\/p>\n

Lo studio ha rivelato che circa 70% di questi set di dati mancavano di informazioni chiare sulle licenze o erano etichettati con licenze troppo permissive.\u00a0<\/span><\/p>\n

Con un'evidente mancanza di chiarezza sulle restrizioni al copyright e all'uso commerciale, gli sviluppatori di IA rischiano di infrangere accidentalmente la legge o di violare il copyright.<\/span><\/p>\n

Shayne Longpre, dottorando presso il MIT Media Lab che ha guidato l'audit, ha sottolineato che il problema non \u00e8 imputabile alle piattaforme di hosting, ma piuttosto a un problema sistemico all'interno della comunit\u00e0 del machine-learning.<\/span><\/p>\n

Il 2023 ha visto un diluvio di cause legali<\/a> che si rivolge ai principali sviluppatori di IA come Meta, Anthropic e OpenAI, che sono sottoposti a forti pressioni per adottare pratiche di raccolta dei dati pi\u00f9 trasparenti. Regolamenti, come il Legge sull'intelligenza artificiale dell'UE<\/a>sono impostati per applicare proprio questo.\u00a0<\/span><\/p>\n

La Data Provenance Initiative consente agli sviluppatori di apprendimento automatico di <\/span>esplora i set di dati controllati qui<\/span><\/a>. L'iniziativa analizza anche i modelli all'interno delle serie di dati, facendo luce sulle loro origini geografiche e istituzionali.\u00a0<\/span><\/p>\n

La maggior parte dei set di dati \u00e8 costruita nel Nord globale di lingua inglese, evidenziando gli squilibri socioculturali.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Provenienza
La Data Provenance Initiative ha rilevato che i set di dati rappresentano prevalentemente i Paesi di lingua inglese e il Nord globale. Fonte: Dati Provenienza.org<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Per saperne di pi\u00f9 sullo studio<\/span><\/h2>\n

Questa analisi su larga scala dei set di dati ha evidenziato problemi sistematici nelle modalit\u00e0 di raccolta e distribuzione dei dati. L'iniziativa ha anche prodotto un documento per spiegare i risultati ottenuti, <\/span>pubblicato qui<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Ecco ulteriori informazioni sui metodi e sui risultati dello studio:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Analisi di insiemi di dati per l'origine e l'etichettatura<\/b>: Questo studio ha controllato sistematicamente oltre 1800 set di dati di fine-tuning per esaminare la provenienza dei dati, le licenze e la documentazione.\u00a0<\/span><\/li>\n
  2. Prove di etichettatura errata<\/b>: I risultati hanno evidenziato il divario tra i tipi di dati disponibili con licenze diverse e le implicazioni per le interpretazioni legali del copyright e del fair use. \u00c8 emerso un alto tasso di errata classificazione delle licenze, con oltre 72% di set di dati che non specificano una licenza e un tasso di errore di 50% in quelli che lo fanno.<\/span><\/li>\n
  3. Provenienza dei dati inaffidabile<\/b>: La ricerca richiama l'attenzione sul problema della provenienza inaffidabile dei dati, sottolineando la necessit\u00e0 di standard per tracciare il percorso dei dati, garantire una corretta attribuzione e incoraggiare un uso responsabile dei dati.\u00a0<\/span><\/li>\n
  4. Distribuzione geografica: <\/b>Lo studio evidenzia una grave mancanza di rappresentazione e di attribuzione per i dataset provenienti dal Sud globale. La maggior parte dei dataset ruota attorno alla lingua inglese ed \u00e8 culturalmente legata all'Europa, al Nord America e all'Oceania anglofona.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Questo studio evidenzia problemi sistemici e strutturali nelle modalit\u00e0 di creazione, distribuzione e utilizzo dei dati. I dati sono una risorsa fondamentale per l'IA e, come le risorse naturali, sono limitati.\u00a0<\/span><\/p>\n

    C'\u00e8 il timore che la tecnologia AI finisca per superare gli attuali set di dati e forse addirittura <\/span>inizia a consumare la propria produzione<\/span><\/a>Ci\u00f2 significa che i modelli di intelligenza artificiale impareranno dal testo generato dall'intelligenza artificiale.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Questo potrebbe erodere la qualit\u00e0 dei modelli, il che significa che i dati di alta qualit\u00e0, etici e legali potrebbero diventare davvero molto preziosi. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    L'IA ruota attorno ai dati, ma da dove provengono? Gli insiemi di dati sono legali ed etici? Come fanno gli sviluppatori a stabilirlo con certezza? L'addestramento di modelli di apprendimento automatico come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) richiede grandi volumi di dati testuali. Esistono pile di set di dati disponibili su piattaforme come Kaggle, GitHub e Hugging Face, ma si trovano in una zona grigia dal punto di vista legale ed etico, soprattutto per questioni di licenze e di fair use. La Data Provenance Initiative, uno sforzo di collaborazione tra ricercatori di IA e professionisti del settore legale, ha esaminato migliaia di set di dati per fare luce sulle loro vere origini. 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