Il gestionale dice che un articolo è disponibile, ma un cliente lo ha già prenotato. Se diamo all'intelligenza artificiale dati come questi, anche un modello ben costruito impara il compito sbagliato. Seguiamo un magazzino per capire dove nasce l'errore, perché è difficile accorgersene e come correggerlo prima di cambiare l'AI.
- Dai un significato preciso alle parole delle tabelle.
- Non confondere un dato sconosciuto con uno zero.
- Quando correggi un dato, conserva la versione vecchia e rimetti alla prova il sistema.
Fonti: Data Cascades in High-Stakes AI; Datasheets for Datasets; Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems. Fonti e approfondimenti su frontierstoai.com. La newsletter è «Cartoline dalla frontiera».
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