Affidabilità e costi del machine learning: con Alessandro Rudi un finanziamento europeo in SDA Bocconi

Con l’arrivo di Alessandro Rudi dall’École Normale Supérieure di Parigi, SDA Bocconi School of Management ospita, per la prima volta, un progetto finanziato dall’European Research Council (ERC).

Alla base di molte delle più diffuse soluzioni di intelligenza artificiale, c’è il machine learning (ML, o apprendimento automatico), la disciplina che sviluppa modelli e algoritmi che permettono ai sistemi di apprendere dalle esperienze passate e migliorare. Anche se gli strumenti basati sul ML, a partire da quelli di intelligenza artificiale generativa (GenAI) come ChatGPT, sono al centro di grande attenzione mediatica e attirano finanziamenti smisurati, permangono problemi di affidabilità e di rapporto tra costi ed efficacia.

Con il progetto REAL (Reliable and cost-effective large-scale machine learning), avviato nel 2021 e destinato a concludersi ad aprile 2027, Rudi vuole attenuare la duplice problematica dell'accuratezza, spesso incerta, delle previsioni e dell’elevata richiesta di risorse computazionali di questi sistemi.

In termini di affidabilità e accuratezza, chiunque abbia utilizzato questi strumenti ha sperimentato il fenomeno delle allucinazioni (risposte senza corrispondenza nella realtà). Tuttavia, ci sono anche problematiche meno evidenti ma altrettanto importanti. “Se chiedo a uno di questi sistemi di fare un previsione,” spiega Rudi, “questo me la restituirà, ma senza nessuna stima dell’incertezza e dell’errore possibile. Idealmente un sistema che fa previsioni dovrebbe indicare almeno un intervallo di confidenza, ovvero un intervallo numerico all’interno del quale il risultato effettivo ha una ragionevole probabilità di cadere.” Se un sistema prevede che tra un anno una certa impresa capitalizzerà $62mld, la nostra valutazione di affidabilità sarà molto diversa sapendo che la valutazione effettiva cadrà, con una probabilità del 95%, nell’intervallo di confidenza $59-65mld, anziché $40-84mld.

Quando la risposta del sistema non è numerica, ma verbale, è possibile definire (e modellizzare matematicamente) un insieme di confidenza, che evidenzi quanto una frase, per esempio, può cambiare, rimanendo comunque una risposta corretta alla nostra richiesta.

“Intuitivamente,” afferma Rudi, “se non conosciamo l’affidabilità di una persona, cerchiamo di farcene un’idea attraverso diverse interazioni. Allo stesso modo, con il progetto REAL cerchiamo di costruire degli intervalli o degli insiemi di confidenza interrogando il sistema. Nell’esempio dei $62mld, gli chiederò se 60 va ancora bene, e poi 57 e poi 65 e così via. Per le risposte verbali, dovrò modificarle un po’, ma in molti modi diversi, e chiedere se sono ancora risposte valide.”

Il gigantismo dei sistemi che utilizzano il ML è problematico sia dal punto di vista economico, sia politico. Sviluppare e far funzionare strumenti così complessi comporta un dispendio di energia (e perciò di denaro) immenso, che prima o poi si trasformerà in un prezzo per chi vorrà utilizzarli. Inoltre, a potersi permettere di sviluppare qualcosa di simile sono ormai solo una manciata di multinazionali, con evidenti problemi di concorrenza.

Dal punto di vita del cliente utilizzatore, come si può sapere se un determinato sistema di AI basato sul ML è offerto a un prezzo equo? “Il nostro lavoro,” dice Rudi, “cerca di capire quale sia il costo minimo di sviluppo di un sistema che assicuri risposte a ogni dato livello di incertezza, per avere un’indicazione di quale possa essere un prezzo corretto.”

Il rientro di Rudi in Italia è stato supportato dal programma ERC Attrattività di Fondazione Cariplo, che mira a reclutare i vincitori dei finanziamenti dell’European Research Council per potenziare il sistema della ricerca locale.

Ingegnere informatico, Rudi ha conseguito un PhD di contenuto più matematico all’Italian Institute of Technology (IIT). Tra le istituzioni preso le quali ha ricoperto incarichi da post-doc ci sono il Massachusetts Institute of Technology (MIT) di Boston e l’Institut national de recherche en sceinces et technologies du numérique (INRIA) di Parigi.

SDA Bocconi School of Management

• Che cos’è l’ERC

  Lo European Research Council (ERC) è un'istituzione europea fondata nel 2007 che finanzia e promuove la ricerca scientifica d'eccellenza all'interno dell'Unione Europea. Il suo obiettivo principale è sostenere i ricercatori che conducono progetti innovativi, esplorando idee nuove e ad alto rischio, con il potenziale di generare importanti scoperte scientifiche e tecnologiche. I finanziamenti sono assegnati su base competitiva e secondo un unico criterio: l’eccellenza scientifica.