Egomnia

Emma è il nome dell'assistente virtuale firmata Egomnia che in pochi giorni è diventata un fenomeno virale, ma per i motivi sbagliati. Le sue risposte, spesso assurde e in alcuni casi addirittura pericolose, hanno fatto il giro dei social e si sono trasformate in materiale perfetto per i meme. Dietro questi scivoloni, però, non c'è soltanto un caso isolato di malfunzionamento. C'è una storia tecnica che vale la pena raccontare, perché spiega bene cosa succede quando un'intelligenza artificiale viene messa in mostra prima di essere davvero pronta. Perché Emma sbaglia così tanto Il punto chiave riguarda la natura stessa del modello. Emma non è un colosso paragonabile ai grandi sistemi che ormai conosciamo tutti. Si tratta di un prototipo di dimensioni ridotte, e questo cambia parecchio le carte in tavola. Un modello piccolo dispone di meno parametri, ha una capacità di elaborazione più limitata e, soprattutto, gestisce molto meno contesto rispetto alle versioni più sofisticate. Tradotto in pratica significa che fatica a seguire il filo di una conversazione, perde pezzi per strada e finisce per generare frasi che con la realtà hanno poco a che fare. A complicare il quadro c'è la questione dell'allineamento, termine tecnico che indica tutto quel lavoro di rifinitura necessario affinché una risposta risulti utile, sicura e coerente con ciò che l'utente si aspetta. Nel caso di Emma questo processo appare ancora incompleto. Ed è proprio qui che nascono i problemi più seri, perché un sistema poco allineato può fornire indicazioni sbagliate senza nemmeno rendersene conto, presentandole con la stessa sicurezza con cui darebbe una risposta corretta. Il prezzo della fretta nel lanciare un'IA La vicenda di Egomnia mette in luce un rischio piuttosto comune in questo settore. La corsa a presentare la propria intelligenza artificiale spinge talvolta a saltare passaggi fondamentali. Un prototipo che funziona bene in un ambiente controllato, con poche variabili e domande prevedibili, si comporta in modo completamente diverso quando viene esposto al pubblico vero, quello che pone quesiti strani, ambigui o provocatori. Le risposte finite nei meme non sono quindi semplici curiosità da social. Raccontano un problema concreto, ovvero la distanza che separa una demo ben confezionata da un prodotto realmente affidabile. Quando un modello dispone di poco contesto e di un addestramento ancora acerbo, basta una domanda fuori dagli schemi per mandarlo fuori strada. E se le risposte toccano temi delicati, l'aspetto divertente lascia spazio a preoccupazioni legittime sulla sicurezza. Quello che è successo con Emma diventa così un caso da studiare per chiunque si occupi di sviluppo di assistenti virtuali. Non basta avere un'idea brillante o un'interfaccia accattivante. Serve un lavoro lungo e meticoloso sui dati, sull'addestramento e su tutti quei controlli che evitano figuracce, o peggio. La differenza tra un esperimento promettente e uno strumento utilizzabile passa proprio da lì, da quei dettagli tecnici che il grande pubblico non vede ma che fanno tutta la differenza del mondo.

Egomnia

Emma, l’assistente IA di Egomnia che sbaglia tutto e diventa un meme