E09: Che cosa sono i dati di "allenamento" e di validazione?

I dati di addestramento, o di “training”, o di “allenamento”, o di "formazione" (sono tutti sinonimi, che in questo post userò indifferentemente), e i dati di convalida, o di “validazione”, sono due componenti essenziali nel processo di insegnamento a un sistema IA affinché svolga bene un compito specifico.

Per spiegare questi concetti a un giurista in maniera semplice, pensiamo ad essi in termini di fasi di istruzione e valutazione che uno studente potrebbe affrontare quando si propone di padroneggiare i contenuti e i concetti in un campo come quello giuridico.

I dati di addestramento possono essere paragonati all’insieme di materiali che uno studente di giurisprudenza studia in preparazione alla sua vita da praticante del diritto: libri di testo, giurisprudenza, norme e articoli scientifici. Questi materiali forniscono le conoscenze fondamentali di cui lo studente ha bisogno per comprendere i principi alla base del sistema giuridico, e come applicarli. Per un sistema di IA, i dati di addestramento hanno uno scopo simile. Si tratta di una raccolta di esempi utilizzati per "insegnare" al sistema come svolgere un compito previsto. Ad esempio, se l’IA è progettata per analizzare dei contratti, i dati di addestramento includeranno un gran numero di documenti contrattuali, annotati per evidenziare quali siano le clausole, i termini e i concetti giuridici specifici o peculiari.

Le caratteristiche dei dati di addestramento sono cruciali per il successo del sistema di intelligenza artificiale. Devono essere abbastanza completi da rappresentare la gamma di situazioni o casi che l’IA incontrerà durante la sua "vita". Proprio come una formazione giuridica che copra solo un’area del diritto lascerebbe lo studente impreparato ad affrontare sfide più ampie, i dati di addestramento che sono troppo ristretti o limitati daranno vita a un sistema di IA che non può "generalizzare" in modo efficace. La qualità dei dati di addestramento è altrettanto importante: errori, incongruenze o pregiudizi nei dati possono portare a un apprendimento errato, proprio come le fonti inaffidabili possono fuorviare la comprensione dei concetti giuridici da parte di uno studente.

I dati di convalida, invece, servono come test per il sistema di IA, per valutare quanto correttamente abbia imparato dai dati di training. Questo concetto è simile ai casi ipotetici o agli esami/test che uno studente di giurisprudenza potrebbe affrontare per dimostrare la sua comprensione del diritto e per identificare le aree da migliorare. I dati di convalida sono separati dai dati di formazione, il che significa che l’IA non li ha "incontrati" durante la fase di apprendimento. Il loro scopo è quello di simulare gli scenari del mondo reale, assicurando che la conoscenza del sistema vada ben oltre gli esempi specifici su cui è stato addestrato.

L’uso dei dati di convalida rivela se l’IA che stiamo prendendo in considerazione è in grado di applicare la sua "conoscenza" (su cui è stata formata) a situazioni nuove e inedite. Ad esempio, se l’IA è stata addestrata per identificare le clausole più importanti, o vessatorie, nei contratti, i dati di convalida potrebbero essere costituiti da contratti completamente nuovi con una struttura simile a quella dei contratti usati per l'allenamento ma con un contenuto diverso. Le prestazioni del sistema su questi dati aiutano a misurare la sua accuratezza, robustezza e capacità di "generalizzazione".

Uno dei limiti dei dati di allenamento e di convalida risiede nel loro potenziale rischio che riflettano i pregiudizi umani. Se i dati di addestramento contengono "squilibri" o "asimmetrie" - ad esempio, sono composti da contratti che rappresentano in modo sproporzionato un tipo di giurisdizione, o una singola tradizione giuridica - l’IA potrebbe avere problemi nell'ottenere buoni risultati al di fuori di quel contesto. Allo stesso modo, se i dati di validazione non rappresentano sufficientemente la diversità dei casi del mondo reale, le prestazioni dell’IA nella pratica potrebbero essere inferiori. Ciò evidenzia l’importanza di un’attenta cura e di considerazioni etiche quando si selezionano e si preparano questi set di dati.

Il valore dei dati di training e di convalida risiede nei loro ruoli complementari. I dati di addestramento costruiscono le fondamenta della conoscenza dell’IA, mentre i dati di validazione assicurano che questa conoscenza sia applicabile e affidabile. Insieme, costituiscono un processo rigoroso di formazione e valutazione, consentendo al sistema di IA di raggiungere un livello di competenza e affidabilità che può renderlo uno strumento utile anche in campi complessi, e assai delicati, come il diritto, la medicina o la finanza.

Per un giurista, la comprensione dei concetti di dati di training e di convalida sottolinea l’importanza della supervisione costante che ci deve essere nello sviluppo dell’IA. Proprio come una solida argomentazione giuridica si basa su una ricerca approfondita delle fonti e su una valutazione critica, un sistema di IA efficace dipende dalla qualità, dalla "diversità" e dall’integrità dei suoi dati.