Immagina di essere un artista. Ogni giorno, prendi in mano i tuoi attrezzi del mestiere, ti avvicina alla tua tela e poi…dipingi. Ma dipingi sempre lo stesso quadro. E anche se riesci a fare qualche variazione sul tema, la sosta risulta sempre la stessa, qualsiasi input ti diano. Diciamoci la verità: dopo un po’ di tempo probabilmente non avresti più tanti clienti. Bene, questo è proprio il significato dell’overfitting nell’IA generativa: cioè la tendenza di un modello ad essere così preciso, anzi potremmo dire assuefatto e ingabbiato dai dati su cui si è allenato – per quanti miliardi siano – da perdere creatività. Il risultato: tante copie e pochissime opere originali.
E allora, come evitare questo problema? Usiamo la nostra creatività: se interagiamo con l’IA in modo creativo, a sua volta l’IA genererà contenuti creativi. Se facciamo nostre le tecniche più avanzate (ma non per questo difficili da comprendere o da usare!) guideremo l’IA verso strade molto più creative e, alla fine, ci stupiremo di quanto la nostra stessa creatività sarà stimolata. Usando sempre ogni strumento in modo etico: su questo tema puoi trovare un approfondimento nel mio articolo “Generare contenuti con l’IA: le sfide etiche“.
Ma perché l’overfitting nell’IA generativa dovrebbe importare a te che stai leggendo? Perché l’IA generativa può supportare il lavoro di chiunque produca contenuti, qualsiasi tipo siano: ma se un testo, un brainstorming o un’immagine sanno di già visto, o se un’analisi non va in profondità e non fornisce prospettive nuove, allora l’IA ci sarà servita a ben poco: forse solo a risparmiare un po’ di tempo. Ma avremo sprecato l’occasione di produrre qualcosa di valore.
Overfitting nell’IA generativa: che cos’è e perché dobbiamo conoscerlo.
Siamo di fronte a un overfitting quando il modello che abbiamo di fronte genera contenuti ripetitivi, noioso e a volte fuori tema. Come se fossero un elenco di nozioni imparate a memoria, insomma, e il risultato è che il modello, anziché stimolare la nostra creatività, la appiattisce. Ecco allora un breve ma chiaro elenco, per capire meglio il concetto di overfitting:
- Di chi stiamo parlando: di ogni tipo di IA generativa, quindi di modelli come ChatGPT. Tra l’altro di questo tema si sta occupando anche il Parlamento Europeo, nello sviluppo del regolamento sull’intelligenza artificiale.
- Quando si verifica: l’overfitting si manifesta quando un modello di IA apprende così “bene” i dati su cui è stato addestrato, da perdere la capacità di allargare l’obiettivo e di integrare i dati vecchi con quelli nuovi.
- Perché ci interessa: per evitare che i nostri contenuti suonino innaturali o irrealistici.
Metodi per contrastare l’overfitting nell’IA.
Contrastare l’overfitting? Certo, si può e si deve. Ma facciamo una premessa: il primo passo va fatto a monte. Spetta agli sviluppatori dei modelli di IA generativa trovare il modo non solo di incrementare la base di dati del modello a cui lavorano, ma anche di evitare che i testi generati si perdano nei meandri di un racconto troppo intricato o monotono e…robotico.
E tu, che sei magari giornalista, blogger o comunque creatore di contenuti, a che cosa dovrai prestare attenzione? Ecco allora una guida chiara con le migliori tecniche per riconoscere ed evitare l’overfitting nell’IA generativa. E creare contenuti non solo (e non tanto) per risparmiare tempo, ma soprattutto per dare più valore a chi poi ti leggerà – o ascolterà, o guarderà…
1. Occhio alle ripetizioni.
Se noti che nel testo generato da una intelligenza artificiale si ripetono le stesse frasi e gli stessi concetti più volte, soprattutto all’interno di un testo breve, questo potrebbe essere un segno che il tuo modello di IA ha memorizzato parti specifiche del dataset su cui è stato addestrato e non riesce a generare contenuti nuovi e vari.
2. Troppa precisione, questione di overfitting nell’IA generativa?
Un altro campanello d’allarme può essere l’eccessiva precisione. Proprio così: un testo con dettagli troppo tecnici e specifici, magari fuori contesto e non adatti al tono di voce che hai richiesto all’IA, suggerisce che il tuo modello sta ricreando esempi precisi del suo training set, anziché elaborare contenuti basati su regole generali.
In questi casi, il linguaggio utilizzato dall’intelligenza artificiale generativa sembra una sorta di accozzaglia di stili, pescati da gruppi di dati diversi senza uniformità.. Un esempio pratico: un lessico troppo tecnico all’interno di un testo dallo stile semplice e informale: un lessico, quindi, fuori contesto.
3. Utilizza diversi modelli di IA generativa.
Questo è un consiglio che vale sempre, a dir la verità. Soprattutto quando facciamo brainstorming o quando abbiamo bisogno di elaborare contenuti approfonditi o particolarmente creativi, cerchiamo di utilizzare diversi strumenti. ChatGPT è a oggi il più adatto, certo, ma possiamo anche confrontare il risultato con quello di altri tool: da Copy.ai a Writesonic e Neuroflash.
4. Riconosci se un testo è troppo monotono.
Anche questo può indicare che ci troviamo di fronte a un overfitting. Un po’ come nei testi pieni di ripetizioni, la monotonia di un testo generato da una IA è un altro campanello d’allarme.
5. Testi irrilevanti o senza senso.
Fai attenzione ai contenuti che sembrano irrilevanti oppure che non hanno alcuna connessione con il prompt che hai fornito all’IA, che potrebbe aver iniziato nella direzione da te richiesta per poi deviare su argomenti di tutt’altro tipo e introdurre concetti, fatti o esempi che non servono affatto a chiarire la questione. In questo caso, il modello potrebbe aver semplicemente elaborato associato concetti, senza aver davvero compreso la tua richiesta.
6. Rivedi sempre con attenzione i testi generati.
E anche questo è qualcosa che dovremmo sempre fare. Che si tratti di un contenuto semplice e breve o di uno approfondito, di un’analisi o di una indagine di mercato, rivedi sempre i contenuti generati dall’intelligenza artificiale. Anche perché l’IA ha spesso delle “allucinazioni”, cioè commette errori anche eclatanti ed è importantissimo verificare tutto ciò che ci rimanda.