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description: Scopri come l'AI training con il crowdsourcing può migliorare l'affidabilità degli algoritmi, ridurre le allucinazioni e ottimizzare le performance.
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# AI Training: perché addestrare e testare gli algoritmi con il crowdsourcing

Scopri come l'AI training con il crowdsourcing può migliorare l'affidabilità degli algoritmi, ridurre le allucinazioni e ottimizzare le performance.

[Angela Meduri](https://blog.unguess.io/it/author/angela-meduri)

 set 19, 2024

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L’AI training è sempre più indispensabile al giorno d’oggi, in un contesto in cui **la diffusione dell’intelligenza artificiale sembra inarrestabile** e sta progressivamente cambiando il nostro modo di vivere e di lavorare in ogni settore.

Tuttavia, **la tecnologia AI ha ancora dei** [**forti limiti**](https://blog.unguess.io/it/user-research-limiti-ai-rispetto-crowdtesting?hsLang=it) : la sua capacità di prendere decisioni o eseguire attività con un intervento umano minimo o nullo porta con sé un grosso problema, quello delle cosiddette “**allucinazioni**”.

![AI Training_01](https://blog.unguess.io/hs-fs/hubfs/AI%20Training_01.png?width=6667&height=2292&name=AI%20Training_01.png)

Per minimizzare le allucinazioni, è necessario mettere a punto modelli basati su processi intensivi di **AI training e testing**, che richiedono una quantità enorme di dati. In questo contesto, **l’utilizzo di una modalità di addestramento in crowdsourcing può fare la differenza**.

 

## AI Hallucination, impatto sugli utenti e cause

Se hai mai utilizzato modelli AI, ti sarà capitato, anche più volte, di assistere a risultati che non corrispondono alla realtà o che non sono coerenti con i dati di input forniti.

Secondo uno [studio realizzato da Tidio](https://www.tidio.com/blog/ai-hallucinations/), se da un lato la maggioranza degli utenti è a conoscenza di cosa siano le allucinazioni dell’AI, dall’altro è sorprendente vedere che circa **il 77% degli utenti ne è stato ingannato**. Le allucinazioni sono, di fatto, uno degli elementi che maggiormente preoccupano gli utenti finali (66%).

![AI Training_02](https://blog.unguess.io/hs-fs/hubfs/AI%20Training_02.png?width=6667&height=5688&name=AI%20Training_02.png)

Ma perché l’intelligenza artificiale a volte dà risposte inventate o non accurate?

Le allucinazioni dell’AI si presentano perché il modello **vede o inventa uno schema su cui non è addestrato**, e produce una risposta immaginaria. In particolare, tutto ciò si verifica per diversi motivi, tra cui:

- **set di dati specifici** (overfitting) che rendono i modelli troppo specializzati e generano errori nel caso in cui vengono presentati nuovi dati;
- **dati di scarsa** **qualità**, non sufficientemente diversificati, danneggiati o con molto rumore;
- **dati distorti** che potrebbero portare a replicare bias, oltre che generare previsioni imprecise e ingiuste.

Quindi, dati limitati, parziali, non aggiornati, distorti possono compromettere l’affidabilità delle applicazioni AI.

 

## Come superare le allucinazioni dell’AI: l’approccio Human-in-the-loop

Per superare questo scoglio, è indispensabile adottare **strategie di testing, validazione e feedback basate sull’approccio Human-in-the-Loop (HITL)**, ponendo quindi gli esseri umani all’interno di un circolo virtuoso in cui i modelli vengono addestrati, perfezionati e monitorati.

Grazie a rigorosi **processi di** [**test e validazione con tester umani**](https://blog.unguess.io/it/crowdtesting-cos%C3%A8-come-funziona-guida) , il sistema di intelligenza artificiale viene esposto a un’ampia gamma di dati di input e scenari per correggere gli errori, migliorare la qualità dei dati e garantire previsioni accurate e coerenti. Questa metodologia aiuta a identificare e risolvere potenziali problemi nei sistemi AI prima che diventino significativi e complessi da rimuovere.

**L'AI training non può essere basato solamente su una totale** [**automazione**](https://blog.unguess.io/it/test-del-software-orientarsi-tra-automatizzati-manuali-e-crowd-testing?hsLang=it) **.** L’uomo è ancora protagonista, in quanto è l’unico capace di adattare gli algoritmi a nuovi obiettivi attraverso esperienza e conoscenza, elementi ancora sconosciuti alle macchine.

 

## AI training, i vantaggi della metodologia crowdsourcing

L'AI training in modalità [crowdsourcing](https://blog.unguess.io/it/crowdsourcing-4-esempi-per-sfruttarlo-nel-software-testing?hsLang=it)  abilita **l’accesso a una** **platea**  **eterogenea di persone**, così da consentire un addestramento di successo basato sull’approccio Human-in-the-Loop e, al tempo stesso, garantire:

- **maggiore efficienza e convenienza**,
- **un miglioramento dell'accuratezza** e della diversità dei dati utilizzati per il training.

Il crowdsourcing dell’addestramento permette infatti di coinvolgere persone provenienti da diverse parti del mondo per raccogliere, categorizzare e validare dati. Questa strategia presenta numerosi **vantaggi** tra cui:

1. **Flessibilità, scalabilità e velocità**:

con il crowdsourcing è possibile abilitare in qualsiasi momento il processo di AI training, accedendo a una vasta platea di utenti che può essere dinamicamente ridimensionata sulla base delle necessità. Ciò, oltre a ridurre i tempi di addestramento e testing, è particolarmente utile quando si ha bisogno di aggiornare frequentemente i modelli AI con nuovi dati.

1. **Riduzione dei costi**:

coinvolgere una community, anche in modo iterativo, è più economico rispetto alla creazione di un team interno dedicato alla raccolta, categorizzazione e validazione dei dati. Gli sviluppatori avranno così la possibilità di focalizzare la propria attenzione sui modelli, valutarne la qualità e l’aderenza ai requisiti.

1. **Qualità del dato**:

grazie alla partecipazione di persone con background, lingue e culture diverse, i dati raccolti, categorizzati e validati sono caratterizzati da dati di qualità, eterogenei ed estremamente diversificati. Questo è fondamentale per addestrare modelli capaci di adattarsi in contesti globali.

![AI Training_03](https://blog.unguess.io/hs-fs/hubfs/AI%20Training_03.png?width=6667&height=2088&name=AI%20Training_03.png)

 

## Il crowdsourcing per un’AI affidabile, attendibile e precisa

Il crowdsourcing rappresenta, quindi, una **modalità potente e flessibile per la raccolta di dati necessari all'AI training**. La diversità e la scalabilità dei dati raccolti tramite questa metodologia, insieme a pratiche efficaci di controllo qualità, sono elementi indispensabili per massimizzare la qualità degli algoritmi.

[![AI Training_CTA_01](https://blog.unguess.io/hs-fs/hubfs/AI%20Training_CTA_01.png?width=5000&height=1667&name=AI%20Training_CTA_01.png)](https://unguess.io/it/servizi/ai-training-testing/)

L'addestramento e il testing degli algoritmi AI richiedono un’ampia varietà di dati, inclusi testo, immagini, voce, scrittura a mano, documenti, dati biometrici e molto altro. L’approccio crowd-based è particolarmente adatto a questo scopo perché ti permette di **raccogliere rapidamente dati di diversi tipi e da varie fonti**.

Noi di UNGUESS ti mettiamo a disposizione una **community di utenti reali**, con il preciso obiettivo di fornire **il massimo numero di set di dati necessari per un addestramento ottimale**. In questo modo, puoi ottenere rapidamente dati accurati e diversificati, migliorando così la capacità dell'algoritmo di operare efficacemente in contesti reali.

[![AI Training_CTA_02](https://blog.unguess.io/hs-fs/hubfs/AI%20Training_CTA_02.png?width=5000&height=1667&name=AI%20Training_CTA_02.png)](https://unguess.io/it/servizi/ai-training-testing/)

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 Newsroom  giu 18, 2024

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