Le applicazioni di intelligenza artificiale stanno attirando sempre più l'interesse delle aziende. Tuttavia, la loro espansione mette in luce i loro limiti. Risposte incomplete, offensive o totalmente inesatte (comunemente chiamate "allucinazioni"), vulnerabilità di sicurezza e risposte troppo generiche, ostacolano la loro adozione su larga scala.

Allucinazioni, falle di sicurezza ed errori minano la fiducia delle aziende nelle loro applicazioni di IA e ne rallentano il dispiegamento. Come illustrato dal caso di due avvocati sanzionati per aver presentato un documento legale contenente riferimenti fittizi generati dall'IA, risposte inappropriate di un LLM possono danneggiare l'immagine e la reputazione erodendo la fiducia.

L'osservabilità raccoglie le tecnologie e le pratiche che permettono di comprendere lo stato di un sistema tecnico. Per le applicazioni di IA, ciò implica una visione completa, end-to-end. Aiuta le aziende a valutare la qualità dei risultati dei modelli di linguaggio (LLM), rilevando allo stesso tempo allucinazioni, bias, tossicità, problemi di performance e costi. Abbiamo bisogno di osservabilità nell'IA, poiché questa tecnologia inizia a mostrare i suoi limiti proprio mentre diventa indispensabile. Quando sostituiscono i motori di ricerca, gli utenti degli LLM si aspettano che forniscano risposte precise. Se l'IA fallisce in questo compito, erode la fiducia.

Proprio come il cloud ha generato strumenti per valutare e monitorare i suoi servizi, l'ascesa dell'intelligenza artificiale impone le proprie soluzioni di osservabilità. Le applicazioni di IA non possono più essere trattate come semplici esperimenti. Devono essere gestite con la stessa rigore di qualsiasi applicazione critica.

Andare oltre "mi sembra corretto"

Uno dei principali problemi per le organizzazioni che utilizzano l'IA è disporre di un modo affidabile per valutare l'accuratezza dei modelli. Dalla valutazione al monitoraggio, l'osservabilità gioca un ruolo chiave nella gestione delle prestazioni delle applicazioni di IA. Permette di identificare le soluzioni più adatte tra la varietà di modelli e strumenti disponibili, garantire un monitoraggio continuo dopo il loro dispiegamento per rilevare e correggere eventuali anomalie, e ottimizzare l'equilibrio tra prestazione, latenza e costi. Integrando questi meccanismi, le organizzazioni possono sfruttare l'IA in modo più efficiente e controllato.

Cosa le aziende devono esigere dall'IA

Per dispiegare l'IA con fiducia, le aziende devono puntare a un livello di esigenza elevato, ben oltre il semplice "abbastanza buono". Le risposte dei LLM devono essere oneste, inoffensive e utili.

Devono basarsi su fatti verificabili, senza errori o invenzioni, ed eccellere in compiti complessi come il riassunto, l'inferenza o la pianificazione. Un'IA responsabile sa anche riconoscere i suoi limiti e astenersi dal rispondere in assenza di informazioni. La sicurezza è fondamentale, l'IA non deve né esporre dati personali né cedere alle manipolazioni. Meccanismi robusti devono prevenire bias, stereotipi e derive tossiche. Infine, l'intelligenza artificiale deve produrre risposte chiare, utili e direttamente sfruttabili, al servizio degli obiettivi degli utenti, per migliorare la loro efficacia e la qualità delle loro decisioni.

Per i compiti che richiedono una memorizzazione affidabile, è necessario arricchire i LLM con fonti di dati esterne per garantire l'accuratezza. Questo è il principio della generazione aumentata dalla ricerca (RAG), che combina LLM e basi di dati fattuali per risposte più precise.

Il RAG Triad è un insieme di metriche per valutare le applicazioni RAG al fine di garantire che siano oneste e utili. Si basa su tre criteri: Pertinenza del contesto, Ancoraggio e Pertinenza della risposta. Scomponendo un sistema RAG nei suoi elementi (richiesta, contesto, risposta), questo quadro di valutazione consente di identificare i punti di fallimento e ottimizzare il sistema in modo mirato.

Proteggersi dai rischi

L'osservabilità aiuta a limitare le allucinazioni, rilevare le risposte errate e individuare le falle di sicurezza. Con l'emergere dei flussi di lavoro multi-agente, diventa cruciale monitorare le chiamate degli strumenti, le tracce di esecuzione e il corretto funzionamento dei sistemi distribuiti. Proteggersi dai rischi implica allineare i modelli e aggiungere salvaguardie alle applicazioni per valutare la tossicità, gli stereotipi e gli attacchi avversari. È una tecnologia chiave per sfruttare appieno il potenziale dell'IA, trasformare le aziende, ottimizzare i processi, ridurre i costi e sbloccare nuove fonti di reddito.