DuckDuckGo, motore di ricerca che mette in primo piano la privacy (non memorizza alcun indirizzo IP, non registra informazioni sull’utente, usa i cookie solo quando strettamente necessario, libera l’utente dalla bolla di filtraggio e dal tracciamento), ha recentemente chiesto ai propri utenti opinioni sulle ricerche alimentate dall’AI e la replica è stata forte e chiara: oltre il 90% delle 175.354 persone che hanno risposto hanno detto di non volere funzionalità AI.
Il motore di ricerca incentrato sulla privacy ha predisposto due versioni del servizio: noai.duckduckgo.com per gli utenti che non vogliono sfruttare funzionalità AI, e yesai.duckduckgo.com per chi, al contrario, vuole sfruttare l’AI.
Gli utenti possono anche modificare varie impostazioni di ricerca dalla home page del motore, ad esempio nascondendo le immagini generate dall’AI o disattivare (sempre o in alcuni casi) il “Search Asset”, funzione che consente di analizza il web alla ricerca di contenuti pertinenti e sfruttare l’intelligenza artificiale per generare una breve risposta.
Sempre più difficile cercare di evitare l’AI
Il sito statunitense PC Mag sottolinea che le ricerche sul web senza sfruttare funzionalità AI sono ormai difficili da evitare. Una funzionalità come l’AI Overview di Google è proposta dappertutto, e Microsoft permette di richiamare al volo le conversazioni da Bing. I risultati che è possibile ottenere dalle AI non sempre sono di qualità; come sempre il problema delle AI sono le “allucinazioni“, risultati errati o fuorvianti generati dai modelli di AI per via di da una serie di fattori, tra cui dati di addestramento insufficienti, ipotesi errate effettuate dal modello o pregiudizi nei dati utilizzati per addestrare il modello. Le allucinazioni legate all’AI possono rappresentare un problema per i sistemi di AI che vengono utilizzati per prendere decisioni importanti, ad esempio per diagnosi mediche o per il trading finanziario.
L’accuratezza delle indicazioni di molte AI dipende dalla qualità e dalla completezza dei dati di addestramento. Se i dati di addestramento sono incompleti, parziali o errati, il modello di AI potrebbe apprendere pattern errati, portando a previsioni o allucinazioni imprecise. x
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