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Re: [nexa] ChatGPT disabled for users in Italy

by alessandro marzocchi

Puoi inviare il link alla proposta di legge cui ti riferisci? Cosa intendi, a cosa riferisci "penso che questo sia una sorta di inevitabilismo"? Grazie e cordialità. Duccio (Alessandro Marzocchi) Date: Thu, 13 Apr 2023 17:53:56 +0200 > From: Stefano Quintarelli <stefano(a)quintarelli.it> > penso che questo sia una sorta di inevitabilismo > quando ho fatto la mia PDL su device neutrality (arrivata in italia ad un > voto > dall'approvazione, come qualcuno di voi ricordera') ho toccato con mano la > paura che > costoro avevano. > in una lunga e spiacevole riunione con un capo delle relazioni > istituzionali a Bruxelles > mi fu prospettato per il post parlamento un futuro radioso per competenze > come le mie, in > silicon valley. > si spesero molto in lobby per fare in modo che l'ultimo voto non arrivasse > mai. > il potere dello stato e' grande e per loro era un forte rischio, tanto da > spendersi > cospicuamente in lobby. > il voto finale al senato non arrivo' mai, termino' la legislatura. > pero' le mie previsioni sono finite nel digital markets act. > ciao, s. > > On 13/04/23 17:14, alessandro marzocchi wrote: > > A me pare che lo stato di diritto sia in forte crisi avviata prima > ancora della > > transizione digitale, quest'ultima la accentua e potrebbe dargli il > colpo finale. > > [Qual'è il potere di un stato (Italia, ma anche Cina, Ue, Usa) di fronte > alla "fattualità" > > dei colossi digitali? Parafrasando Manzoni, parlerei di "grida" che > inutilmente cercano di > > arginare i fatti] > > Con questi timori si deve insistere per rendere completamente > verificabile e riproducibile > > l'intero processo di programmazione. > > Cordialmente > > Duccio (Alessandro Marzocchi) > > > > Date: Thu, 13 Apr 2023 10:49:17 +0000 > > From: Giacomo Tesio <giacomo(a)tesio.it <mailto:giacomo@tesio.it>> > > To: Guido Vetere <vetere.guido(a)gmail.com <mailto: > vetere.guido(a)gmail.com>>, 380° > > <g380(a)biscuolo.net <mailto:g380@biscuolo.net>> > > Il 12 Aprile 2023 14:28:03 UTC, Guido Vetere <vetere.guido(a)gmail.com > > <mailto:vetere.guido@gmail.com>> ha scritto: > > >Giacomo, > > >anche il LM più puri usati per il più innocente task di > classificazione > > >potrebbero essere stati addestrati con dati ottenuti senza il > consenso > > >esplicito di chi li ha condivisi, dunque in violazione del GDPR. > > >Che vogliamo fare? > > > > Nella peggiore delle ipotesi, quello che si fa con l'Eternit, per > esempio. > > Possibilmente prima che faccia troppi danni alle persone e alla > società. > > Però la questione che poni sul dataset usato per la programmazione > statistica ha una > > soluzione > > estremamente semplice. > > Basta imporre che tutti i dataset utilizzati durante la > programmazione statistica > > ("training" nella vulgata), inclusi quelli usati per la cross > validation e il test, > > nonché tutti gli > > altri dati necessari a riprodurre esattamente il processo ed > ottenere esattamente il > > modello > > in produzione (e le sue alternative scartate), siano preservati per > tutta la durata > > della sua permanenza in produzione e diciamo 20 anni dopo (in caso > di aggiornamento). [1] > > Rendendo verficabilmente e completamente riproducibile il processo > di programmazione > > statistica, Open AI (come chiunque altro) potrà facilmente > dimostrare di non aver > > utilizzato dati > > ottenuti in violazione di qualsisi Legge. > > Più costoso (ma spesso possibile) sarà dimostrare che la selezione > del dataset > > o il processo di programnazione utilizzato non abbia prodotto > specifiche discriminazioni. > > Molto più complesso e costoso, dimostrare di non aver voluto imporre > al modello alcuna > > discriminazione intenzionale. > > Tuttavia parliamo di cose perfettamente fattibili sul piano tecnico, > ancorché costose. > > Ma si sa: l'innovazione costa. > > E al DARPA hanno un sacco di soldi per finanziarla. ;-) > > L'importante è impedire che qualsiasi tecnologia possa essere usata > per violare i > > diritti delle persone > > (a vantaggio di altre persone, per altro) > > Perché se passasse questo principio, dovremmo dire addio allo Stato > di Diritto, > > con tutto ciò che questo comporta. > > Inclusa, ad esempio, l'abolizione del diritto alla proprietà privata. > > Si può fare eh! > > Ma sei sicuro che sia ciò a cui aspiri? > > Giacomo > > [1]: inclusi ovviamente vettori di inizializzazione, valori ottenuti > da sorgenti > > randomiche, > > ordine esatto e contenuto dei batch di vettori usati durante il > processo di > > programmazione statistica etc... tutto insomma ciò che serve a > riottenere esattamente > > quel binario codato come matrice. > >

April 13, 2023

Re: [nexa] ChatGPT: Garante privacy, limitazione provvisoria sospesa se OpenAI adotterà le misure richieste.

by Giuseppe Attardi

Sottoscrivo, per non lasciare Guido solo, nel suo sforzo di invitare a riflettere anche sugli aspetti tecnici, che sono rilevanti e innovativi, e non solo su quelli normativi. Ci sono stati 3 breakthrough scientifici nel campo dei LLM in soli 10 anni. Se non si affronta la questione tenendo conto della derivata e si guarda solo allo stato attuale, si perde di vista il quadro prospettico. Paradossalmente è più sensata la richiesta di fermare lo sviluppo dei LLM che quella di regolamentarli oggi con le scarse conoscenze che abbiamo del loro funzionamento e dei loro potenziali benefici. Anche se ovviamente fermare il progresso è oscurantista e pericoloso, se affidato solo ai governi o a coloro che essi scelgono. AStefano ribatto che rallentare il "progressivo sviluppo (di qualche megacorporate)” non è l'unica scelta possibile, ma c'è anche quella di accelerare lo sviluppo della scienza e della tecnologia da parte della comunità scientifica internazionale. Per l’energia atomica, abbiamo da una parte firmato trattati di non proliferazione delle armi nucleari, ma dall’altra abbiamo costruito il CERN, con fondi pubblici, per permettere di studiare la scienza delle particelle e della costituzione dell’universo. — Beppe > On 13 Apr 2023, at 12:00, <nexa-request(a)server-nexa.polito.it> <nexa-request(a)server-nexa.polito.it> wrote: > > From: Guido Vetere <vetere.guido(a)gmail.com <mailto:vetere.guido@gmail.com>> > To: Stefano Quintarelli <stefano(a)quintarelli.it <mailto:stefano@quintarelli.it>> > Cc: Nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it <mailto:nexa@server-nexa.polito.it>> > Subject: Re: [nexa] ChatGPT: Garante privacy, limitazione provvisoria > sospesa se OpenAI adotterà le misure richieste. > Message-ID: > <CAD3hHB494OGr98BxTs7RDzz_Dem_O7JrsRzWpPKEikVE-W0A_w(a)mail.gmail.com <mailto:CAD3hHB494OGr98BxTs7RDzz_Dem_O7JrsRzWpPKEikVE-W0A_w@mail.gmail.com>> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Caro Stefano, > queste facili ironie (per glissare sugli insulti) rivelano il sottofondo > ideologico della questione. > Si interpreta la vicenda come la difesa dei diritti contro il profitto, e > ci si compiace per la propria democraticità. > Benissimo. Questo però offusca una visione chiara della cosa, e rischia di > fornire l'alibi per continuare a non capire certi aspetti tecnici. > Il punto non è tanto che rifare il training ogni 6 mesi costa 80M (e > svariati gigawatt), il punto è che bonificare terabyte di dati testuali da > tutto ciò che può riguardare il sig, Mario Rossi che ha fatto opt-out è > un'impresa abbastanza ardua (cosa facciamo col Mario Rossi che ha fatto > opt-in?), e in ogni caso nulla garantisce che un sistema generativo basato > su trasformers non possa comunque inventare storielle su 'Mario Rossi' > sulla base di analogie ('somiglianze di famiglia' per usare una metafora > wittgensteiniana) > Non vorrei sembrare arrogante, e mi scuso in anticipo, ma credo davvero che > la questione vada studiata più a fondo. > G. > > > > > > On Thu, 13 Apr 2023 at 07:46, Stefano Quintarelli <stefano(a)quintarelli.it <mailto:stefano@quintarelli.it>> > wrote: > >> >> eh gia', quelle cose fastidiose chiamate regole, che impongono limiti al >> magnifico e >> progressivo sviluppo (di qualche megacorporate). non sono questi i veri >> problemi. il >> problema e' che magari ci sfugge di mano e schiavizza l'umanita'! di >> quello ci dovremmo >> occupare! mica di impatti sulla societa', sui lavoratori, fiscali, ecc. >> ecc. >> >> scusa la facile ironia, ma dissento. >> >> On 12/04/23 22:57, Guido Vetere wrote: >>> non credo che Google e Microsoft stiano lì a rivedere i loro piani sulla >> base degli >>> ultimatum del Garante italiano, più verosimilmente tutta questa vicenda >> sarà solo una >>> annoyance per chi in Italia continuerà a usare quei servizi per lavoro, >> del tutto >>> disinteressati alla tua e alla mia biografia >> >> premesso che la cosa non e' IT ma UE, ma anche mmettendo fosse solo IT, >> dipenderebbe solo >> se in IT fanno piu' soldi di quanto gli costerebbe >> e la risposta ovvia e' si. (e gia' successo e succedera' ancora) >> >> supponiamo il garante trovi proporzionale che l'opt out sia entro 60 >> giorni e non entro 30. >> >> supponiamo che >> - un retraining del modello costi 20M >> - ne facciano di per se' gia uno ogni sei mesi >> - sono 4 retraining aggiuntivi, pari a 80M >> >> bazzeccole. >> rinuncio al fatturato IT per bazzeccole ? (cosa che tra l'altro mi >> metterebbe al riparo da >> fastidi analoghi in altri paesi) >> >> ciao, s.

April 13, 2023

Re: [nexa] Charles Oppenheimer - To avoid an AI “arms race,” the world needs to expand scientific collaboration - BAS notsp

by Alberto Cammozzo

Grazie, vedo che il nipote di Robert Oppenheimer cita il nonno, che dice accomiatandosi dallo staff che coordinò nei laboratori di Los Alamos: “If you are a scientist you believe that it is good to find out how the world works; that it is good to find out what the realities are; that it is good to turn over to mankind at large the greatest possible power to control the world and to deal with it according to its lights and its values.” Sono belle parole, forse un poco retoriche, alle quali andrebbero affiancate anche altre sue parole, dette quasi 10 anni dopo, sulle quali forse è bene riflettere nel contesto attuale: «when you see something that is technically sweet, you go ahead and do it and you argue about what to do about it only after you have had your technical success. That is the way it was with the atomic bomb. I do not think anybody opposed asking it; there were some debates about what to do with it after it was made. I cannot very well imagine if we had known in late 1949 what we go to know by early 1951 that the tone of our report would have been the same.» [1] Alberto [1] Robert Oppenheimer in US Atomic Energy Commission – Personnel Security Board. “Proceedings: Hearing of Robert Oppenheimer – Volume 2.” Washington DC., 1954, p.266 On 13/04/23 17:37, Diego.Latella wrote: > > *Charles Oppenheimer* > To avoid an AI “arms race,” the world needs to expand scientific > collaboration > /Bulletin of Atomic Scientists/ > https://thebulletin.org/2023/04/to-avoid-an-ai-arms-race-the-world-needs-to… > > DL > > -- > Dott. Diego Latella - Senior Researcher CNR/ISTI, Via Moruzzi 1, 56124 > Pisa, Italy (http:www.isti.cnr.it <http://www.isti.cnr.it>) > FM&&T Lab. (http://fmt.isti.cnr.it) > CNR/GI-STS (http://gists.pi.cnr.it) > https://www.isti.cnr.it/People/D.Latella - ph: +390506212982, fax: > +390506212040 > =================== > > _______________________________________________ > nexa mailing list > nexa(a)server-nexa.polito.it > https://server-nexa.polito.it/cgi-bin/mailman/listinfo/nexa

April 13, 2023

Re: [nexa] ChatGPT disabled for users in Italy

by Stefano Quintarelli

penso che questo sia una sorta di inevitabilismo quando ho fatto la mia PDL su device neutrality (arrivata in italia ad un voto dall'approvazione, come qualcuno di voi ricordera') ho toccato con mano la paura che costoro avevano. in una lunga e spiacevole riunione con un capo delle relazioni istituzionali a Bruxelles mi fu prospettato per il post parlamento un futuro radioso per competenze come le mie, in silicon valley. si spesero molto in lobby per fare in modo che l'ultimo voto non arrivasse mai. il potere dello stato e' grande e per loro era un forte rischio, tanto da spendersi cospicuamente in lobby. il voto finale al senato non arrivo' mai, termino' la legislatura. pero' le mie previsioni sono finite nel digital markets act. ciao, s. On 13/04/23 17:14, alessandro marzocchi wrote: > A me pare che lo stato di diritto sia in forte crisi avviata prima ancora della > transizione digitale, quest'ultima la accentua e potrebbe dargli il colpo finale. > [Qual'è il potere di un stato (Italia, ma anche Cina, Ue, Usa) di fronte alla "fattualità" > dei colossi digitali? Parafrasando Manzoni, parlerei di "grida" che inutilmente cercano di > arginare i fatti] > Con questi timori si deve insistere per rendere completamente verificabile e riproducibile > l'intero processo di programmazione. > Cordialmente > Duccio (Alessandro Marzocchi) > > Date: Thu, 13 Apr 2023 10:49:17 +0000 > From: Giacomo Tesio <giacomo(a)tesio.it <mailto:giacomo@tesio.it>> > To: Guido Vetere <vetere.guido(a)gmail.com <mailto:vetere.guido@gmail.com>>, 380° > <g380(a)biscuolo.net <mailto:g380@biscuolo.net>> > Il 12 Aprile 2023 14:28:03 UTC, Guido Vetere <vetere.guido(a)gmail.com > <mailto:vetere.guido@gmail.com>> ha scritto: > >Giacomo, > >anche il LM più puri usati per il più innocente task di classificazione > >potrebbero essere stati addestrati con dati ottenuti senza il consenso > >esplicito di chi li ha condivisi, dunque in violazione del GDPR. > >Che vogliamo fare? > > Nella peggiore delle ipotesi, quello che si fa con l'Eternit, per esempio. > Possibilmente prima che faccia troppi danni alle persone e alla società. > Però la questione che poni sul dataset usato per la programmazione statistica ha una > soluzione > estremamente semplice. > Basta imporre che tutti i dataset utilizzati durante la programmazione statistica > ("training" nella vulgata), inclusi quelli usati per la cross validation e il test, > nonché tutti gli > altri dati necessari a riprodurre esattamente il processo ed ottenere esattamente il > modello > in produzione (e le sue alternative scartate), siano preservati per tutta la durata > della sua permanenza in produzione e diciamo 20 anni dopo (in caso di aggiornamento). [1] > Rendendo verficabilmente e completamente riproducibile il processo di programmazione > statistica, Open AI (come chiunque altro) potrà facilmente dimostrare di non aver > utilizzato dati > ottenuti in violazione di qualsisi Legge. > Più costoso (ma spesso possibile) sarà dimostrare che la selezione del dataset > o il processo di programnazione utilizzato non abbia prodotto specifiche discriminazioni. > Molto più complesso e costoso, dimostrare di non aver voluto imporre al modello alcuna > discriminazione intenzionale. > Tuttavia parliamo di cose perfettamente fattibili sul piano tecnico, ancorché costose. > Ma si sa: l'innovazione costa. > E al DARPA hanno un sacco di soldi per finanziarla. ;-) > L'importante è impedire che qualsiasi tecnologia possa essere usata per violare i > diritti delle persone > (a vantaggio di altre persone, per altro) > Perché se passasse questo principio, dovremmo dire addio allo Stato di Diritto, > con tutto ciò che questo comporta. > Inclusa, ad esempio, l'abolizione del diritto alla proprietà privata. > Si può fare eh! > Ma sei sicuro che sia ciò a cui aspiri? > Giacomo > [1]: inclusi ovviamente vettori di inizializzazione, valori ottenuti da sorgenti > randomiche, > ordine esatto e contenuto dei batch di vettori usati durante il processo di > programmazione statistica etc... tutto insomma ciò che serve a riottenere esattamente > quel binario codato come matrice. > ------------------------------ > > > _______________________________________________ > nexa mailing list > nexa(a)server-nexa.polito.it > https://server-nexa.polito.it/cgi-bin/mailman/listinfo/nexa

April 13, 2023

Charles Oppenheimer - To avoid an AI “arms race,” the world needs to expand scientific collaboration - BAS notsp

by Diego.Latella

Charles Oppenheimer To avoid an AI "arms race," the world needs to expand scientific collaboration _Bulletin of Atomic Scientists_ https://thebulletin.org/2023/04/to-avoid-an-ai-arms-race-the-world-needs-to… DL -- Dott. Diego Latella - Senior Researcher CNR/ISTI, Via Moruzzi 1, 56124 Pisa, Italy (http:www.isti.cnr.it [1]) FM&&T Lab. (http://fmt.isti.cnr.it) CNR/GI-STS (http://gists.pi.cnr.it) https://www.isti.cnr.it/People/D.Latella - ph: +390506212982, fax: +390506212040 =================== Links: ------ [1] http://www.isti.cnr.it

April 13, 2023

Re: [nexa] Statement from the listed authors of Stochastic Parrots on the “AI pause” letter

by Andrea Bolioli

Ciao a tutti, la discussione su questi temi è interessante e importante, "spezzo una lancia" in favore di una discussione seria e pacata :-) Le capacità emergenti degli LLM sono un aspetto importante di queste nuove tecnologie del linguaggio. Alcune prestazioni linguistiche degli LLM sono stupefacenti non solo per i non addetti ai lavori (milioni di utenti). Sono una possibile causa di rischi (come scrivevano gli autori stessi degli LLM), oltre che di opportunità. Molti aspetti restano da studiare ed esplorare. Per limitare l'hype non uso "AI" ma "tecnologie del linguaggio", un termine vecchietto, meno sexi, più preciso. Liquidare gli LLM come "stochastic parrots" in senso sminuente mi sembra poco serio e poco utile. E' utile cercare di arrivare ad una conoscenza abbastanza chiara e condivisa su questo fenomeno importante. Le capacità o proprietà emergenti sono uno degli aspetti degli LLM. Andrea Il giorno gio 13 apr 2023 alle ore 17:21 Giuseppe Attardi < attardi(a)di.unipi.it> ha scritto: > Grazie della lezione sul peso delle opinioni. > > Magari se riportavi anche il finale del tuo messaggio, si capiva quale era > “il peso” delle tue: > > Perché in questo caso invece che GPT-4 chiamiamolo HAL9000 e siamo a posto! > > Perdonate la brutalità, è giusto per essere chiari. Marco > > > > — Beppe > > On 13 Apr 2023, at 16:45, Marco A. Calamari <marcoc_maillist(a)marcoc.it> > wrote: > > On gio, 2023-04-13 at 16:26 +0200, Giuseppe Attardi wrote: > > Se vuoi saperne di più sulle capacità emergenti, ne parla Giorgio Parisi, > citando l’affermazione “More is Different” di Philip Warren Anderson > (premio Nobel nel 1977), oppure, nel caso dei LLM, puoi leggere i lavori di > Jason Wei: Emergent Abilities of Large Language Models > https://openreview.net/pdf?id=yzkSU5zdwD > <https://es.sonicurlprotection-fra.com/click?PV=2&MSGID=20230413144502106095…> > > Poi se vuoi fare scadere una conversazione seria, che cita lavori di due > premi nobel, in chiacchiere da bar, fai pure. > > > No, conoscendo bene il lavoro di Parisi, volevo solo essere sicuro di aver > capito bene il tuo pensiero. > > Non avevo mai preso in considerazione questo aspetto, anche se lo ritengo > certamente impossibile. > > Grazie dell'interessante suggerimento e della conferma. > > Marco > > P.S.: > Non era mia intenzione scendere al livello del bar, ma solo capire una > frase abbastanza complessa che avevi scritto. > Se voglio sapere cosa pensa un premio Nobel, mi vado a leggere i testi. > Citare i Nobel non conferisce automaticamente peso ad un'opinione. > > — Beppe > > On 12 Apr 2023, at 17:33, Marco A. Calamari <marcoc_maillist(a)marcoc.it> > wrote: > > On mer, 2023-04-12 at 14:15 +0200, Giuseppe Attardi wrote: > > > On 11 Apr 2023, at 20:34, Antonio Casilli < > antonio.casilli(a)telecom-paris.fr> wrote: > > PS. I LLM sono tutt’altro che Stochastic Parrots: ripetere a pappagallo i > testi da cui sono stati allenati è proprio ciò che non sanno fare. > > > Beppe, "stochastic parrot" non è questo. > Timnit Gebru et al. ne parlano nel senso di un dispositivo che > "haphazardly stitch[es] together sequences of linguistic forms (...), > according to probabilistic information about how they combine, but without > any reference to meaning". L'accento è sullo "stochastic". > > > Ma non è questo quello che fanno i LLM della serie GPT: non attaccano > affatto insieme “sequenze di forme linguistiche”. Questo riprodurrebbe > appunto pezzi di frasi a pappagallo. > Invece il loro meccanismo di base è quello del calcolo della distribuzione > di probabilità della prossima parola a seguire in una sequenza. > > Come spiega Giorgio Parisi nel suo libro In un volo di storni, il > funzionamento di un sistema complesso è il risultato dell’applicazione su > larga scala di semplici leggi probabilistiche. > I Large Language Models come GPT-3 fanno appunto questo: sono stati > allenati a stimare una distribuzione di probabilità. Da questa capacità > usata su larga scala (miliardi di parametri a rappresentare connessioni tra > neuroni) emergono, altre capacità, apparentemente scollegate, come quella > di rispondere a domande, riassumere testi, tradurre, scrivere codice, > generare immagini, compiere semplici ragionamenti, ecc. > > Il risultato più che altro esula dalla nostra capacità di “comprensione" e > tendiamo a concludere che non hanno capacità di “comprensione”, anche se > sono in grado di superare molti dei test che sono stati sviluppati proprio > per valutare la capacità di “comprensione" umana. > Se dicessero sempre sciocchezze, dovremmo solo farci una risata: in realtà > le risposte sono quasi sempre plausibili, e quindi coerenti col “meaning”, > anche se a volte inesatte. > > > Scusa Giuseppe, ma hai usato la parola "emergono". > > Mi sembra di aver capito che intendi dire che GPT è diventato abbastanza > complesso da manifestare, una proprietà "emergente", non prevista dal suo > progetto. > Dei comportamenti imprevisti che lo stanno portando ad essere, almeno > statisticamente, in grado di "capire" la domanda e fornire la "risposta > corretta", se la conosce? > > Perché in questo caso invece che GPT-4 chiamiamolo HAL9000 e siamo a posto! > > Perdonate la brutalità, è giusto per essere chiari. Marco > > — Beppe > > > C'è anche un altro senso sviluppato nell'articolo: gli LLMs sono dei > pappagalli stocastici perché reiterano visioni del mondo egemoniche. > > > > > From: Enrico Nardelli <nardelli(a)mat.uniroma2.it> > > > > To: Nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it> > Subject: [nexa] Statement from the listed authors of Stochastic > Parrots on the “AI pause” letter > Message-ID: <22c6ff05-a037-f3de-68c0-83548bc4a122(a)mat.uniroma2.it> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8"; Format="flowed" > > (mi pare non sia passato in lista) > > > Statement from the listed authors of Stochastic Parrots on the “AI pause” > letter > > Timnit Gebru (DAIR), Emily M. Bender (University of Washington), Angelina > McMillan-Major (University of Washington), Margaret Mitchell (Hugging Face) > > > March 31, 2023 > > /Tl;dr: The harms from so-called AI are real and present and follow from > the acts of people and corporations deploying automated systems. Regulatory > efforts should focus on transparency, accountability and preventing > exploitative labor practices./ > > [ > https://es.sonicurlprotection-fra.com/click?PV=2&MSGID=20230411183424079346… > | > https://es.sonicurlprotection-fra.com/click?PV=2&MSGID=20230411183424079346… > ] > > > > > _______________________________________________ > nexa mailing list > nexa(a)server-nexa.polito.it > https://server-nexa.polito.it/cgi-bin/mailman/listinfo/nexa >

April 13, 2023

Re: [nexa] Statement from the listed authors of Stochastic Parrots on the “AI pause” letter

by Giuseppe Attardi

Grazie della lezione sul peso delle opinioni. Magari se riportavi anche il finale del tuo messaggio, si capiva quale era “il peso” delle tue: > Perché in questo caso invece che GPT-4 chiamiamolo HAL9000 e siamo a posto! > > Perdonate la brutalità, è giusto per essere chiari. Marco — Beppe > On 13 Apr 2023, at 16:45, Marco A. Calamari <marcoc_maillist(a)marcoc.it> wrote: > > On gio, 2023-04-13 at 16:26 +0200, Giuseppe Attardi wrote: >> Se vuoi saperne di più sulle capacità emergenti, ne parla Giorgio Parisi, citando l’affermazione “More is Different” di Philip Warren Anderson (premio Nobel nel 1977), oppure, nel caso dei LLM, puoi leggere i lavori di Jason Wei: Emergent Abilities of Large Language Models https://openreview.net/pdf?id=yzkSU5zdwD <https://es.sonicurlprotection-fra.com/click?PV=2&MSGID=20230413144502106095…> >> >> Poi se vuoi fare scadere una conversazione seria, che cita lavori di due premi nobel, in chiacchiere da bar, fai pure. > > No, conoscendo bene il lavoro di Parisi, volevo solo essere sicuro di aver capito bene il tuo pensiero. > > Non avevo mai preso in considerazione questo aspetto, anche se lo ritengo certamente impossibile. > > Grazie dell'interessante suggerimento e della conferma. > > Marco > > P.S.: > Non era mia intenzione scendere al livello del bar, ma solo capire una frase abbastanza complessa che avevi scritto. > Se voglio sapere cosa pensa un premio Nobel, mi vado a leggere i testi. > Citare i Nobel non conferisce automaticamente peso ad un'opinione. > >> — Beppe >> >>> On 12 Apr 2023, at 17:33, Marco A. Calamari <marcoc_maillist(a)marcoc.it> wrote: >>> >>> On mer, 2023-04-12 at 14:15 +0200, Giuseppe Attardi wrote: >>>> >>>>> On 11 Apr 2023, at 20:34, Antonio Casilli <antonio.casilli(a)telecom-paris.fr <mailto:antonio.casilli@telecom-paris.fr>> wrote: >>>>> >>>>>> PS. I LLM sono tutt’altro che Stochastic Parrots: ripetere a pappagallo i testi da cui sono stati allenati è proprio ciò che non sanno fare. >>>>> >>>>> Beppe, "stochastic parrot" non è questo. >>>>> Timnit Gebru et al. ne parlano nel senso di un dispositivo che "haphazardly stitch[es] together sequences of linguistic forms (...), according to probabilistic information about how they combine, but without any reference to meaning". L'accento è sullo "stochastic". >>>> >>>> Ma non è questo quello che fanno i LLM della serie GPT: non attaccano affatto insieme “sequenze di forme linguistiche”. Questo riprodurrebbe appunto pezzi di frasi a pappagallo. >>>> Invece il loro meccanismo di base è quello del calcolo della distribuzione di probabilità della prossima parola a seguire in una sequenza. >>>> >>>> Come spiega Giorgio Parisi nel suo libro In un volo di storni, il funzionamento di un sistema complesso è il risultato dell’applicazione su larga scala di semplici leggi probabilistiche. >>>> I Large Language Models come GPT-3 fanno appunto questo: sono stati allenati a stimare una distribuzione di probabilità. Da questa capacità usata su larga scala (miliardi di parametri a rappresentare connessioni tra neuroni) emergono, altre capacità, apparentemente scollegate, come quella di rispondere a domande, riassumere testi, tradurre, scrivere codice, generare immagini, compiere semplici ragionamenti, ecc. >>>> >>>> Il risultato più che altro esula dalla nostra capacità di “comprensione" e tendiamo a concludere che non hanno capacità di “comprensione”, anche se sono in grado di superare molti dei test che sono stati sviluppati proprio per valutare la capacità di “comprensione" umana. >>>> Se dicessero sempre sciocchezze, dovremmo solo farci una risata: in realtà le risposte sono quasi sempre plausibili, e quindi coerenti col “meaning”, anche se a volte inesatte. >>> >>> Scusa Giuseppe, ma hai usato la parola "emergono". >>> >>> Mi sembra di aver capito che intendi dire che GPT è diventato abbastanza complesso da manifestare, una proprietà "emergente", non prevista dal suo progetto. >>> Dei comportamenti imprevisti che lo stanno portando ad essere, almeno statisticamente, in grado di "capire" la domanda e fornire la "risposta corretta", se la conosce? >>> >>> Perché in questo caso invece che GPT-4 chiamiamolo HAL9000 e siamo a posto! >>> >>> Perdonate la brutalità, è giusto per essere chiari. Marco >>> >>>> — Beppe >>>> >>>> >>>>> C'è anche un altro senso sviluppato nell'articolo: gli LLMs sono dei pappagalli stocastici perché reiterano visioni del mondo egemoniche. >>>>> >>>>> >>>>> >>>>> >>>>> From: Enrico Nardelli <nardelli(a)mat.uniroma2.it <mailto:nardelli@mat.uniroma2.it>> >>>>> >>>>> >>>>> >>>>> To: Nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it <mailto:nexa@server-nexa.polito.it>> >>>>> Subject: [nexa] Statement from the listed authors of Stochastic >>>>> Parrots on the “AI pause” letter >>>>> Message-ID: <22c6ff05-a037-f3de-68c0-83548bc4a122(a)mat.uniroma2.it <mailto:22c6ff05-a037-f3de-68c0-83548bc4a122@mat.uniroma2.it>> >>>>> Content-Type: text/plain; charset="utf-8"; Format="flowed" >>>>> >>>>> (mi pare non sia passato in lista) >>>>> >>>>> >>>>> Statement from the listed authors of Stochastic Parrots on the “AI pause” letter >>>>> >>>>> Timnit Gebru (DAIR), Emily M. Bender (University of Washington), Angelina McMillan-Major (University of Washington), Margaret Mitchell (Hugging Face) >>>>> >>>>> March 31, 2023 >>>>> >>>>> /Tl;dr: The harms from so-called AI are real and present and follow from the acts of people and corporations deploying automated systems. Regulatory efforts should focus on transparency, accountability and preventing exploitative labor practices./ >>>>> >>>>> [ https://es.sonicurlprotection-fra.com/click?PV=2&MSGID=20230411183424079346… | https://es.sonicurlprotection-fra.com/click?PV=2&MSGID=20230411183424079346… ] >> >

April 13, 2023

Re: [nexa] ChatGPT disabled for users in Italy

by alessandro marzocchi

A me pare che lo stato di diritto sia in forte crisi avviata prima ancora della transizione digitale, quest'ultima la accentua e potrebbe dargli il colpo finale. [Qual'è il potere di un stato (Italia, ma anche Cina, Ue, Usa) di fronte alla "fattualità" dei colossi digitali? Parafrasando Manzoni, parlerei di "grida" che inutilmente cercano di arginare i fatti] Con questi timori si deve insistere per rendere completamente verificabile e riproducibile l'intero processo di programmazione. Cordialmente Duccio (Alessandro Marzocchi) Date: Thu, 13 Apr 2023 10:49:17 +0000 > From: Giacomo Tesio <giacomo(a)tesio.it> > To: Guido Vetere <vetere.guido(a)gmail.com>, 380° <g380(a)biscuolo.net> > Il 12 Aprile 2023 14:28:03 UTC, Guido Vetere <vetere.guido(a)gmail.com> ha > scritto: > >Giacomo, > >anche il LM più puri usati per il più innocente task di classificazione > >potrebbero essere stati addestrati con dati ottenuti senza il consenso > >esplicito di chi li ha condivisi, dunque in violazione del GDPR. > >Che vogliamo fare? > > Nella peggiore delle ipotesi, quello che si fa con l'Eternit, per esempio. > Possibilmente prima che faccia troppi danni alle persone e alla società. > Però la questione che poni sul dataset usato per la programmazione > statistica ha una soluzione > estremamente semplice. > Basta imporre che tutti i dataset utilizzati durante la programmazione > statistica > ("training" nella vulgata), inclusi quelli usati per la cross validation e > il test, nonché tutti gli > altri dati necessari a riprodurre esattamente il processo ed ottenere > esattamente il modello > in produzione (e le sue alternative scartate), siano preservati per tutta > la durata della sua permanenza in produzione e diciamo 20 anni dopo (in > caso di aggiornamento). [1] > Rendendo verficabilmente e completamente riproducibile il processo di > programmazione > statistica, Open AI (come chiunque altro) potrà facilmente dimostrare di > non aver utilizzato dati > ottenuti in violazione di qualsisi Legge. > Più costoso (ma spesso possibile) sarà dimostrare che la selezione del > dataset > o il processo di programnazione utilizzato non abbia prodotto specifiche > discriminazioni. > Molto più complesso e costoso, dimostrare di non aver voluto imporre al > modello alcuna discriminazione intenzionale. > Tuttavia parliamo di cose perfettamente fattibili sul piano tecnico, > ancorché costose. > Ma si sa: l'innovazione costa. > E al DARPA hanno un sacco di soldi per finanziarla. ;-) > L'importante è impedire che qualsiasi tecnologia possa essere usata per > violare i diritti delle persone > (a vantaggio di altre persone, per altro) > Perché se passasse questo principio, dovremmo dire addio allo Stato di > Diritto, > con tutto ciò che questo comporta. > Inclusa, ad esempio, l'abolizione del diritto alla proprietà privata. > Si può fare eh! > Ma sei sicuro che sia ciò a cui aspiri? > Giacomo > [1]: inclusi ovviamente vettori di inizializzazione, valori ottenuti da > sorgenti randomiche, > ordine esatto e contenuto dei batch di vettori usati durante il processo > di > programmazione statistica etc... tutto insomma ciò che serve a riottenere > esattamente > quel binario codato come matrice. > ------------------------------ > >

April 13, 2023

Re: [nexa] Statement from the listed authors of Stochastic Parrots on the “AI pause” letter

by Marco A. Calamari

On gio, 2023-04-13 at 16:26 +0200, Giuseppe Attardi wrote: > Se vuoi saperne di più sulle capacità emergenti, ne parla Giorgio Parisi, > citando l’affermazione “More is Different” di Philip Warren Anderson (premio > Nobel nel 1977), oppure, nel caso dei LLM, puoi leggere i lavori di Jason > Wei: Emergent Abilities of Large Language > Models https://openreview.net/pdf?id=yzkSU5zdwD > > Poi se vuoi fare scadere una conversazione seria, che cita lavori di due premi > nobel, in chiacchiere da bar, fai pure. No, conoscendo bene il lavoro di Parisi, volevo solo essere sicuro di aver capito bene il tuo pensiero. Non avevo mai preso in considerazione questo aspetto, anche se lo ritengo certamente impossibile. Grazie dell'interessante suggerimento e della conferma. Marco P.S.: Non era mia intenzione scendere al livello del bar, ma solo capire una frase abbastanza complessa che avevi scritto. Se voglio sapere cosa pensa un premio Nobel, mi vado a leggere i testi. Citare i Nobel non conferisce automaticamente peso ad un'opinione. > — Beppe > > > On 12 Apr 2023, at 17:33, Marco A. Calamari <marcoc_maillist(a)marcoc.it> > > wrote: > > > > > > On mer, 2023-04-12 at 14:15 +0200, Giuseppe Attardi wrote: > > > > > > > On 11 Apr 2023, at 20:34, Antonio Casilli > > > > <antonio.casilli(a)telecom-paris.fr> wrote: > > > > > > > > > PS. I LLM sono tutt’altro che Stochastic Parrots: ripetere a > > > > > pappagallo i testi da cui sono stati allenati è proprio ciò che non > > > > > sanno fare. > > > > > > > > Beppe, "stochastic parrot" non è questo. > > > > Timnit Gebru et al. ne parlano nel senso di un dispositivo che > > > > "haphazardly stitch[es] together sequences of linguistic forms (...), > > > > according to probabilistic information about how they combine, but > > > > without any reference to meaning". L'accento è sullo "stochastic". > > > > > > Ma non è questo quello che fanno i LLM della serie GPT: non attaccano > > > affatto insieme “sequenze di forme linguistiche”. Questo riprodurrebbe > > > appunto pezzi di frasi a pappagallo. > > > Invece il loro meccanismo di base è quello del calcolo della distribuzione > > > di probabilità della prossima parola a seguire in una sequenza. > > > > > > Come spiega Giorgio Parisi nel suo libro In un volo di storni, il > > > funzionamento di un sistema complesso è il risultato dell’applicazione su > > > larga scala di semplici leggi probabilistiche. > > > I Large Language Models come GPT-3 fanno appunto questo: sono stati > > > allenati a stimare una distribuzione di probabilità. Da questa capacità > > > usata su larga scala (miliardi di parametri a rappresentare connessioni > > > tra neuroni) emergono, altre capacità, apparentemente scollegate, come > > > quella di rispondere a domande, riassumere testi, tradurre, scrivere > > > codice, generare immagini, compiere semplici ragionamenti, ecc. > > > > > > Il risultato più che altro esula dalla nostra capacità di “comprensione" e > > > tendiamo a concludere che non hanno capacità di “comprensione”, anche se > > > sono in grado di superare molti dei test che sono stati sviluppati proprio > > > per valutare la capacità di “comprensione" umana. > > > Se dicessero sempre sciocchezze, dovremmo solo farci una risata: in realtà > > > le risposte sono quasi sempre plausibili, e quindi coerenti col “meaning”, > > > anche se a volte inesatte. > > > > > > Scusa Giuseppe, ma hai usato la parola "emergono". > > > > Mi sembra di aver capito che intendi dire che GPT è diventato abbastanza > > complesso da manifestare, una proprietà "emergente", non prevista dal suo > > progetto. > > Dei comportamenti imprevisti che lo stanno portando ad essere, almeno > > statisticamente, in grado di "capire" la domanda e fornire la "risposta > > corretta", se la conosce? > > > > Perché in questo caso invece che GPT-4 chiamiamolo HAL9000 e siamo a posto! > > > > Perdonate la brutalità, è giusto per essere chiari. Marco > > > > > — Beppe > > > > > > > > > > C'è anche un altro senso sviluppato nell'articolo: gli LLMs sono dei > > > > pappagalli stocastici perché reiterano visioni del mondo egemoniche. > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > From: Enrico Nardelli <nardelli(a)mat.uniroma2.it> > > > > > > > > > > > > > > > > To: Nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it> > > > > Subject: [nexa] Statement from the listed authors of Stochastic > > > > Parrots on the “AI pause” letter > > > > Message-ID: <22c6ff05-a037-f3de-68c0-83548bc4a122(a)mat.uniroma2.it> > > > > Content-Type: text/plain; charset="utf-8"; Format="flowed" > > > > > > > > (mi pare non sia passato in lista) > > > > > > > > > > > > Statement from the listed authors of Stochastic Parrots on the “AI > > > > pause” letter > > > > > > > > Timnit Gebru (DAIR), Emily M. Bender (University of Washington), > > > > Angelina McMillan-Major (University of Washington), Margaret Mitchell > > > > (Hugging Face) > > > > > > > > March 31, 2023 > > > > > > > > /Tl;dr: The harms from so-called AI are real and present and follow from > > > > the acts of people and corporations deploying automated systems. > > > > Regulatory efforts should focus on transparency, accountability and > > > > preventing exploitative labor practices./ > > > > > > > > > > > [ https://es.sonicurlprotection-fra.com/click?PV=2&MSGID=20230411183424079346… > > > > > > > | https://es.sonicurlprotection-fra.com/click?PV=2&MSGID=20230411183424079346… > > > > ] >

April 13, 2023

Re: [nexa] Statement from the listed authors of Stochastic Parrots on the “AI pause” letter

by Giuseppe Attardi

Se vuoi saperne di più sulle capacità emergenti, ne parla Giorgio Parisi, citando l’affermazione “More is Different” di Philip Warren Anderson (premio Nobel nel 1977), oppure, nel caso dei LLM, puoi leggere i lavori di Jason Wei: Emergent Abilities of Large Language Models https://openreview.net/pdf?id=yzkSU5zdwD Poi se vuoi fare scadere una conversazione seria, che cita lavori di due premi nobel, in chiacchiere da bar, fai pure. — Beppe > On 12 Apr 2023, at 17:33, Marco A. Calamari <marcoc_maillist(a)marcoc.it> wrote: > > On mer, 2023-04-12 at 14:15 +0200, Giuseppe Attardi wrote: >> >>> On 11 Apr 2023, at 20:34, Antonio Casilli <antonio.casilli(a)telecom-paris.fr <mailto:antonio.casilli@telecom-paris.fr>> wrote: >>> >>>> PS. I LLM sono tutt’altro che Stochastic Parrots: ripetere a pappagallo i testi da cui sono stati allenati è proprio ciò che non sanno fare. >>> >>> Beppe, "stochastic parrot" non è questo. >>> Timnit Gebru et al. ne parlano nel senso di un dispositivo che "haphazardly stitch[es] together sequences of linguistic forms (...), according to probabilistic information about how they combine, but without any reference to meaning". L'accento è sullo "stochastic". >> >> Ma non è questo quello che fanno i LLM della serie GPT: non attaccano affatto insieme “sequenze di forme linguistiche”. Questo riprodurrebbe appunto pezzi di frasi a pappagallo. >> Invece il loro meccanismo di base è quello del calcolo della distribuzione di probabilità della prossima parola a seguire in una sequenza. >> >> Come spiega Giorgio Parisi nel suo libro In un volo di storni, il funzionamento di un sistema complesso è il risultato dell’applicazione su larga scala di semplici leggi probabilistiche. >> I Large Language Models come GPT-3 fanno appunto questo: sono stati allenati a stimare una distribuzione di probabilità. Da questa capacità usata su larga scala (miliardi di parametri a rappresentare connessioni tra neuroni) emergono, altre capacità, apparentemente scollegate, come quella di rispondere a domande, riassumere testi, tradurre, scrivere codice, generare immagini, compiere semplici ragionamenti, ecc. >> >> Il risultato più che altro esula dalla nostra capacità di “comprensione" e tendiamo a concludere che non hanno capacità di “comprensione”, anche se sono in grado di superare molti dei test che sono stati sviluppati proprio per valutare la capacità di “comprensione" umana. >> Se dicessero sempre sciocchezze, dovremmo solo farci una risata: in realtà le risposte sono quasi sempre plausibili, e quindi coerenti col “meaning”, anche se a volte inesatte. > > Scusa Giuseppe, ma hai usato la parola "emergono". > > Mi sembra di aver capito che intendi dire che GPT è diventato abbastanza complesso da manifestare, una proprietà "emergente", non prevista dal suo progetto. > Dei comportamenti imprevisti che lo stanno portando ad essere, almeno statisticamente, in grado di "capire" la domanda e fornire la "risposta corretta", se la conosce? > > Perché in questo caso invece che GPT-4 chiamiamolo HAL9000 e siamo a posto! > > Perdonate la brutalità, è giusto per essere chiari. Marco > >> — Beppe >> >> >>> C'è anche un altro senso sviluppato nell'articolo: gli LLMs sono dei pappagalli stocastici perché reiterano visioni del mondo egemoniche. >>> >>> >>> >>> >>> From: Enrico Nardelli <nardelli(a)mat.uniroma2.it <mailto:nardelli@mat.uniroma2.it>> >>> >>> >>> >>> To: Nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it <mailto:nexa@server-nexa.polito.it>> >>> Subject: [nexa] Statement from the listed authors of Stochastic >>> Parrots on the “AI pause” letter >>> Message-ID: <22c6ff05-a037-f3de-68c0-83548bc4a122(a)mat.uniroma2.it <mailto:22c6ff05-a037-f3de-68c0-83548bc4a122@mat.uniroma2.it>> >>> Content-Type: text/plain; charset="utf-8"; Format="flowed" >>> >>> (mi pare non sia passato in lista) >>> >>> >>> Statement from the listed authors of Stochastic Parrots on the “AI pause” letter >>> >>> Timnit Gebru (DAIR), Emily M. Bender (University of Washington), Angelina McMillan-Major (University of Washington), Margaret Mitchell (Hugging Face) >>> >>> March 31, 2023 >>> >>> /Tl;dr: The harms from so-called AI are real and present and follow from the acts of people and corporations deploying automated systems. Regulatory efforts should focus on transparency, accountability and preventing exploitative labor practices./ >>> >>> [ https://es.sonicurlprotection-fra.com/click?PV=2&MSGID=20230411183424079346… | https://es.sonicurlprotection-fra.com/click?PV=2&MSGID=20230411183424079346… ]

April 13, 2023