Google e Meta stanno usando l'intelligenza artificiale per mitigare problemi come il suicidio, la violenza e il machismo

Google ha presentato innovazioni nei sistemi di intelligenza artificiale che alimentano il suo motore di ricerca. Questi miglioramenti mirano a ottimizzare il contenuto a cui gli utenti accedono quando cercano informazioni su suicidio, violenza sessuale, abuso di sostanze e violenza domestica.

Maggiore precisione nella ricerca di informazioni in situazioni critiche

Le informazioni di contatto per le hotline nazionali pertinenti saranno ora viste in modo più evidente insieme ai risultati più importanti e di alta qualità disponibili.

Per ottenere una maggiore precisione nei risultati, il sistema di apprendimento automatico è stato migliorato per comprendere il linguaggio di ricerca, come ha spiegato la società in una conferenza stampa a cui ha partecipato Infobae.

«Ora, utilizzando il nostro ultimo modello di intelligenza artificiale, MUM, possiamo rilevare automaticamente e in modo più accurato una gamma più ampia di ricerche di crisi personali. MUM è in grado di comprendere meglio l'intenzione alla base delle domande delle persone per rilevare quando una persona è nel bisogno. Questo ci aiuta a visualizzare in modo più affidabile informazioni affidabili e utilizzabili al momento giusto. Inizieremo a utilizzare MUM per apportare questi miglioramenti nelle prossime settimane «, hanno sottolineato dall'azienda.

Miglioramenti nella ricerca sicura: di cosa si tratta

Da qualche tempo, il motore di ricerca ha lo strumento di ricerca sicura, che offre agli utenti la possibilità di filtrare i risultati espliciti. Questa è l'impostazione predefinita per gli account Google per i minori di 18 anni. Puoi scegliere di disabilitare questa opzione, ma i sistemi di intelligenza artificiale riducono comunque la comparsa di contenuti imprevisti nelle ricerche.

Per limitare ulteriormente questo tipo di contenuti indesiderati, la società ha annunciato nuovi aggiornamenti dietro BERT (l'acronimo in inglese di Encoder). Rappresentazioni) trasformatori bidirezionali), una tecnica utilizzata da Google per la pre-formazione nell'elaborazione del linguaggio naturale.

Il grande contributo di questa tecnica è che consente un'interpretazione bidirezionale, cioè di interpretare un termine nel contesto, vengono prese in considerazione sia la parola che la precede che quella che la segue.

Ora, BERT ha migliorato la comprensione e può comprendere meglio l'intento di ricerca, il che riduce ulteriormente le possibilità che l'utente incontri risultati di ricerca imprevisti.

«Questa è una sfida complessa che affrontiamo da anni, ma solo nell'ultimo anno questo miglioramento del BERT ha ridotto la presenza di risultati imprevisti del 30%. Ha avuto un impatto speciale sulla riduzione dei contenuti espliciti per le ricerche relative a etnia, orientamento sessuale e genere, che possono influenzare in modo sproporzionato le donne e in particolare le donne di colore «, sottolineano dall'azienda.

MUM può trasferire le conoscenze in tutte le 75 lingue in cui è formato, consentendo di scalare le protezioni di sicurezza in tutto il mondo in modo più efficiente. L'intelligenza artificiale viene utilizzata per ridurre le pagine di spam inutili e talvolta pericolose che potrebbero apparire nei risultati di ricerca.

«Nei prossimi mesi, useremo MUM per migliorare la qualità delle nostre protezioni antispam ed espanderci in lingue in cui abbiamo pochissimi dati di formazione. Saremo anche in grado di rilevare meglio le richieste di crisi personali in tutto il mondo, collaborando con partner locali di fiducia per mostrare informazioni pratiche in molti altri paesi «, hanno annunciato.

Meta

Meta ha annunciato lo sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale in grado di ricercare e scrivere le prime bozze di pubblicazioni biografiche nello stile di Wikipedia. L'obiettivo di questo modello è risolvere la mancanza di rappresentazione che esiste su questo sito e su altri simili. Solo il 20% delle biografie su Wikipedia sono di donne, hanno riferito dalla società quando ha fatto questo annuncio.

Lo sviluppatore di questo progetto è Angela Fan, ricercatrice presso Meta AI. «C'è ancora del lavoro da fare, ma speriamo che questo nuovo sistema un giorno aiuterà gli editori di Wikipedia a creare migliaia di voci biografiche accurate e accattivanti su persone importanti che non sono attualmente sul sito», ha sottolineato lo scienziato.

Le donne sono sottorappresentate su quella piattaforma, nonostante l'impatto che hanno avuto sulla scienza e su altri campi. Per illustrare questa idea, Fan condivide il caso della fisica canadese, Donna Strickland. Ha vinto il premio Nobel per la fisica nel 2018, tuttavia, non appena ha vinto il premio nessuno sarebbe stato in grado di trovare informazioni su di lei su Wikipedia, perché semplicemente non l'aveva fatto. Una pubblicazione è stata fatta su quel sito solo pochi giorni dopo quel premio, il più importante nel suo campo di studio.

«Il nostro lavoro è puramente ricerca a questo punto e ci aspettiamo che la comunità di ricerca sull'Intelligenza Artificiale sfrutti il nostro modello e il nostro set di dati come punto di partenza per lo sviluppo e il futuro. L'idea è quella di poter un giorno utilizzare l'IA per compensare gli squilibri di genere nel contenuto biografico di Wikipedia, uno dei riferimenti informativi più importanti sul web. Le donne sono state e sono fondamentali in molti aspetti della società, ma ai loro contributi non viene data tanta visibilità come se fossero viste nei contributi degli uomini. La rappresentanza è importante e vogliamo contribuire ad essa con questa ricerca «, ha detto Fan alla domanda di Infobae sulla portata di questo sviluppo.

Come funziona il modello

Il modello sviluppato per la prima volta recupera informazioni rilevanti da Internet per introdurre l'argomento. Successivamente, il modulo di generazione crea il testo, mentre nella terza fase, il modulo di citazione costruisce la bibliografia con collegamenti alle fonti utilizzate. Il processo viene quindi ripetuto, con ogni sezione per coprire tutti gli elementi che sono presenti in una biografia completa di Wikipedia.

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