Constitutional AI

L'AI costituzionale (CAI) è un metodo sviluppato da Anthropic per l'addestramento di modelli di IA, in particolare i Large Language Models (LLM), per allinearli a una serie specifica di regole o principi, nota come "costituzione". L'obiettivo principale della CAI è rendere i sistemi di IA utili, innocui e più controllabili senza richiedere un ampio feedback umano. Invece di etichettare costantemente gli output dannosi, l'IA impara a criticare e rivedere le proprie risposte in base ai principi guida della sua costituzione. Questo approccio aiuta ad affrontare le sfide chiave nell'etica dell'IA, come la prevenzione della generazione di contenuti tossici e la riduzione del bias algoritmico.

Come funziona la Constitutional AI

Il processo di training CAI prevede in genere due fasi principali:

1. Fase di Apprendimento Supervisionato: Inizialmente, un modello di base viene sollecitato a generare risposte. Quindi, allo stesso modello viene chiesto di valutare criticamente le proprie risposte in base alla costituzione e di riscriverle per allinearle meglio ai suoi principi. Questo crea un nuovo set di dati di esempi migliorati e allineati alla costituzione. Questo meccanismo di auto-critica è guidato da una costituzione, che può essere un semplice elenco di regole o attingere da fonti complesse come la Dichiarazione dei diritti umani delle Nazioni Unite.
2. Fase di apprendimento per rinforzo: Il modello viene quindi messo a punto utilizzando l'Apprendimento per rinforzo (RL). In questa fase, l'IA genera coppie di risposte e un modello di preferenza (addestrato sui dati auto-criticati della prima fase) seleziona quella che aderisce meglio alla costituzione. Questo processo insegna all'IA a preferire intrinsecamente gli output coerenti con i suoi principi fondamentali.

Un esempio chiave nel mondo reale di CAI è la sua implementazione nell'assistente AI di Anthropic, Claude. La sua costituzione lo guida a evitare di generare istruzioni dannose, a rifiutare di impegnarsi in attività illegali e a comunicare in modo non tossico, il tutto rimanendo utile. Un'altra applicazione è nella moderazione automatizzata dei contenuti, dove un modello guidato da CAI potrebbe essere utilizzato per identificare e segnalare discorsi di odio o disinformazione online secondo una serie predefinita di linee guida etiche.

AI costituzionale vs. Concetti correlati

È importante distinguere la CAI da termini simili:

• Apprendimento per Rinforzo tramite Feedback Umano (RLHF): L'RLHF si basa sul feedback umano per valutare e classificare le risposte generate dall'IA, il che richiede molto tempo ed è difficile da scalare. Il CAI sostituisce il ciclo di feedback umano con uno guidato dall'IA, in cui la costituzione del modello guida il feedback. Questo rende il processo di allineamento più scalabile e coerente.
• Etica dell'IA: Questo è un ampio campo che si occupa dei principi morali e dei problemi tecnici della creazione di un'IA responsabile. L'IA costituzionale può essere vista come un quadro pratico per implementare l'etica dell'IA incorporando regole etiche esplicite direttamente nel processo di addestramento del modello.

Applicazioni e potenziale futuro

Attualmente, l'AI costituzionale viene applicata principalmente agli LLM per attività come la generazione di dialoghi e il riepilogo di testi. Tuttavia, i principi sottostanti potrebbero potenzialmente estendersi ad altri domini dell'AI, inclusa la Computer Vision (CV). Per esempio:

• Guidare i modelli text-to-image (come Stable Diffusion o DALL-E 3) per evitare di creare immagini dannose, distorte o non consensuali in base a regole costituzionali.
• Informare il processo decisionale nei veicoli autonomi o nella robotica, garantendo che le azioni siano conformi ai protocolli di sicurezza definiti in una costituzione.
• Garantire l'equità in attività di CV come il riconoscimento facciale o il rilevamento di oggetti incorporando principi contro la distorsione demografica, migliorando potenzialmente modelli come Ultralytics YOLO11.

Lo sviluppo e il perfezionamento di costituzioni efficaci, insieme alla garanzia che l'IA vi aderisca fedelmente in diversi contesti, rimangono aree di ricerca attive all'interno di organizzazioni come Google AI e l'AI Safety Institute. Strumenti come Ultralytics HUB facilitano l'addestramento e il deployment di vari modelli di IA, e l'incorporazione di principi simili alla Constitutional AI diventerà sempre più importante per garantire un deployment responsabile dei modelli.