Come si addestra l’intelligenza artificiale? Il ruolo degli AI trainer

Paolo Marinoni 20 Maggio 2022

5 minuti

Gli AI trainer si occupano di addestrare i sistemi di intelligenza artificiale al fine di renderli sempre più accurati ed efficienti. Ma di cosa si occupano esattamente?

Alla continua evoluzione dell’intelligenza artificiale, corrisponde un grande cambiamento nel mondo del lavoro. Questo si nota sia negli effetti che l’automazione ha avuto e sta ancora avendo sull’impiego, sia per le tipologie di posizioni lavorative oggi maggiormente ricercate.

Negli ultimi anni, la tecnologia ha generato forti preoccupazioni in termini occupazionali. Molti temono infatti – per giustificati motivi – che questa possa sostituire sempre di più l’uomo. Se questo è sicuramente vero principalmente per lavori prettamente manuali e più meccanici, potrebbe esserlo anche per professioni più qualificate. La tecnologia, però, offre allo stesso tempo nuove opportunità lavorative nell’ambito dello sviluppo dei software. Questo è il caso dei cosiddetti AI trainer.   

Cos’è l’AI training?

L’AI training (addestramento dell’intelligenza artificiale) consiste nell’insegnare all’AI a comprendere gli input degli utenti e a prendere decisioni basate su di essi. Senza la fase di addestramento, l’AI non sarebbe infatti in grado di operare in quanto non saprebbe come interpretare i dati che le vengono sottoposti.

È inoltre necessario che il training sia basato su un dataset completo e – almeno tendenzialmente – privo di bias. Una sfida molto importante, da cui dipende il buon funzionamento dell’AI. È qui che entrano in gioco i cosiddetti AI trainer, professionisti che si occupano proprio di insegnare all’intelligenza artificiale a interpretare le informazioni fornitele e ad agire di conseguenza.

Chi sono gli AI trainer e di cosa si occupano?

L’AI training è un’attività che si basa prettamente sui dati. Più precisamente, su grandissime quantità di dati non strutturati che, per essere compresi dalle macchine, dovranno essere trasformati in dataset strutturati. Questi permetteranno all’intelligenza artificiale di orientarsi nel mare di informazioni disponibili e di essere formata al meglio, al fine di rispondere correttamente agli input ricevuti.

In questa fase, il ruolo degli AI trainer è fondamentale. Questi professionisti, per esempio, sono gli stessi che si occupano di addestrare i chatbot e gli assistenti virtuali nell’ambito dell’assistenza clienti, al fine di garantire che l’esperienza degli utenti risulti positiva e senza intoppi, soprattutto nelle fasi iniziali di attività dei software.  

In particolare, un AI trainer – conosciuto in Italia anche come addestratore di intelligenza artificiale o annotatore di dati – si occupa di diverse mansioni legate alla fase di apprendimento:

  • Sintetizzazione di dati grezzi e non filtrati per la creazione di dataset ben organizzati e privi di bias.  
  • Annotazione meticolosa dei dati secondo precise linee guida, verifica e validazione delle annotazioni ed eventuale ri-annotazione dei dati qualora l’AI non dovesse leggerli correttamente.
  • Addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale attraverso l’utilizzo di training dataset d’esempio al fine di verificare che l’output sia corretto.

Una volta creato un programma di intelligenza artificiale apparentemente funzionante, l’addestratore di AI continua comunque a testare i sistemi per assicurarsi che questi operino efficientemente. Il lavoro di un AI trainer, dunque, non si limita all’addestramento iniziale, ma continua con la supervisione dei programmi, necessaria al fine di verificare che questi non commettano errori nell’elaborazione dei dati e nella formulazione degli output.

rete neurale

Uno dei compiti più complessi di un addestratore di intelligenza artificiale è la scelta del modello da utilizzare per la funzione che l’AI dovrà svolgere nel contesto in cui opera. Una volta identificato il problema che dovrà essere risolto e in seguito all’identificazione degli input e output che ci si aspetta verranno utilizzati e prodotti, il trainer deve infatti determinare il modello più adatto alla situazione, che potrà essere relativamente semplice o molto complesso (basato sulle reti neurali). A seconda del modello utilizzato, il trainer potrà definire la quantità di dati necessaria all’addestramento e – come anticipato sopra – strutturare le informazioni in modo tale che possano essere comprese dal sistema. A questo punto, inizia il training vero e proprio, che consiste in una serie di ripetizioni e feedback da parte del trainer, che verificherà di volta in volta l’accuratezza dell’output prodotto.

Chi può diventare un annotatore di dati?

Generalmente, i professionisti che si occupano di sviluppare sistemi di intelligenza artificiale sono formati nell’ambito dell’ingegneria, in quanto si richiedono le competenze tecniche necessarie per l’effettiva creazione dei sistemi. Non è detto, però, che solo gli ingegneri possano lavorare come AI trainer.

A livello mondiale, la laurea più richiesta in questo ambito è quella in analisi dei dati (data analytics and management), ma capita che ci siano professionisti laureati in altre materie che possono portare un valore aggiunto a questo genere di lavoro, soprattutto considerando l’importanza della qualità dei dati presenti nei training dataset.

All’interno della startup ASC27 – guidata dal Ceo Nicola Grandis – per esempio, lavorano diversi ingegneri, ma anche laureati in Filosofia, in Studi internazionali e in Lingue e civiltà orientali. Materie apparentemente distanti da questo genere di lavoro, ma che, proprio per la versatilità di questi sistemi di AI, contribuiscono alla buona riuscita dell’addestramento, rimanendo sempre aggiornati e studiando i temi più vari.  

Un lavoro del futuro?

L’AI trainer è dunque una figura ormai centrale nello sviluppo di sistemi intelligenti come quelli citati e diventerà sempre più ricercata. Data la versatilità e la quasi onnipresenza dell’AI nelle nostre vite, gli ambiti di applicazione dell’intelligenza artificiale sono infatti innumerevoli e molte aziende assumeranno sempre più annotatori di dati.

L’obiettivo di molte aziende di AI è quello di creare sistemi intelligenti che possano assistere o sostituire l’uomo in diverse mansioni, rendendo il lavoro più efficiente e veloce, ma la presenza umana resta comunque indispensabile, soprattutto in fase di addestramento.


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