Riassunto:
Il Dipartimento per la scienza, l'innovazione e la tecnologia del governo britannico ha pubblicato una nuova serie di linee guida sull'uso e l'acquisizione dell'intelligenza artificiale per i dipendenti del settore pubblico e il personale addetto agli appalti. Le raccomandazioni fondamentali delle linee guida hanno suscitato accese discussioni nella comunità tecnologica: prima di implementare qualsiasi strumento di intelligenza artificiale, il governo richiede ai funzionari di chiedersi seriamente se hanno davvero bisogno di utilizzare l’intelligenza artificiale; se fosse davvero necessario, dovrebbero scegliere attivamente “il modello più debole e più piccolo in grado di portare a termine il compito” invece di perseguire ciecamente i sistemi più potenti e avanzati all’avanguardia.
Questa guida ufficiale sottolinea che le istituzioni pubbliche devono esercitare un elevato grado di moderazione nel seguire la tendenza all'adozione di tecnologie IA all'avanguardia. Le linee guida sottolineano chiaramente che in molti processi amministrativi quotidiani e scenari di analisi dei dati, i tradizionali software con regole deterministiche, gli script automatizzati e persino i fogli di calcolo standard sono pienamente in grado di risolvere i problemi in modo efficiente. L’introduzione forzata dell’intelligenza artificiale generativa non solo non riuscirà a migliorare in modo significativo l’efficienza, ma introdurrà invece inutili illusioni logiche e rischi di errore. Pertanto, il primo compito dei decisori quando si avvia un progetto è quello di autoesaminare la reale necessità di utilizzare l’intelligenza artificiale ed evitare ridondanze tecniche.
Ciò che è più interessante è la strategia di selezione del criterio per il gradiente di prestazione del modello. Il governo britannico raccomanda che, quando si deve introdurre l’intelligenza artificiale, i team tecnici e di approvvigionamento seguano il principio di “usare solo ciò che è sufficiente” e diano priorità a modelli leggeri o su piccola scala per scopi speciali con i parametri più snelli e il minor sovraccarico computazionale. È severamente vietato chiamare direttamente modelli linguistici di grandi dimensioni di livello superiore con specifiche elevate senza giustificazione. I funzionari hanno spiegato che questa strategia può non solo ridurre in modo significativo i costosi costi delle chiamate API cloud e le spese in termini di potenza di calcolo per i contribuenti, ma anche ridurre significativamente l'enorme consumo di energia e le emissioni di carbonio causate da modelli su larga scala nelle fasi di addestramento dei dati e di inferenza, rispettando così gli obiettivi generali del governo di protezione ambientale verde e di prudenza delle finanze pubbliche.
Inoltre, le linee guida propongono anche rigorosi requisiti della linea rossa per la sicurezza della privacy dei dati e l'autonomia e controllabilità tecnica. Poiché i modelli generali su larga scala spesso si basano su servizi cloud esterni di terze parti e comportano un enorme throughput di dati, dare priorità all’uso di modelli open source implementabili localmente o leggeri può aiutare a impedire che i dati pubblici sensibili dei cittadini confluiscano in server esterni e ridurre il rischio di interruzioni della catena di fornitura e di blocco della tecnologia della piattaforma esterna.
Gli analisti del settore hanno sottolineato che, sullo sfondo dell'odierna frenetica ricerca di parametri su larga scala e potenza di calcolo superintelligente da parte dei giganti della tecnologia, le linee guida anti-tendenza emesse dal governo britannico sembrano essere particolarmente pragmatiche. Sebbene questa strategia prudente e anche leggermente conservativa possa rallentare la velocità pilota di una complessa intelligenza artificiale generativa nei servizi pubblici nel breve termine, fornisce un campione di governance con un grande valore di riferimento per i governi di tutto il mondo su come bilanciare i dividendi della tecnologia AI, i vincoli di bilancio fiscale e la sicurezza della sovranità digitale.
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