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Intelligenza artificiale

Lavori che non c'erano: istruire gli algoritmi di IA

Lavori che non c'erano: istruire gli algoritmi di IA
Per istruire l’intelligenza artificiale servono “annotatori di dati” ma anche filosofi, laureati in lingue ed esperti di robotica. Abbiamo incontrato tre donne al centro di una rivoluzione
2 minuti di lettura

Renata Yusupova ha 30 anni, è laureata in Studi internazionali e fa un lavoro che non esiste.
Non perché sia immaginario. Il problema, semmai, è descriverlo. Anche Google, a tal proposito, incontra una certa difficoltà. Renata è un annotatore di dati: in pratica, un'educatrice di intelligenza artificiale.
"È un po' come istruire un bambino - dice mentre apre il suo notebook - . Prima bisogna spiegargli cos'è un albero, poi si passa alla differenza tra un abete e un pino". Sullo schermo appare la foto di una strada: i veicoli sono all'interno di rettangoli colorati. "Quelli sono i bounding box - indica Renata - . Li applico per classificare gli oggetti e le persone. Ognuno ha un colore diverso. Ripetendo questa operazione su migliaia di immagini, aiuto il sistema a distinguere da solo le macchine dagli scooter, per esempio".

Nuove professioni

Dieci lavori che hanno (davvero) un futuro


Può sembrare un compito adatto a una macchina, appunto. In realtà ci vuole molto cervello. "Se usassi solo immagini diurne - argomenta Renata - il sistema non funzionerebbe di notte. Se prendessi in esame le foto di persone nella stessa posizione, con stature e stazze identiche, il software non imparerebbe a distinguerle da oggetti simili".
Senza dati, non esisterebbe alcun modello di intelligenza artificiale: più sono accurati, più il modello progredisce ed è affidabile.
"Esistono grandi team di annotatori in Cina o India - spiega Nicola Grandis, Ceo della startup Asc 27 per cui lavora Renata - . C'è chi sceglie di affidare loro pacchetti di diecimila immagini. Ma spesso gli oggetti vengono classificati senza alcuna logica o criterio".
Asc 27 è stata fondata nel 2020: oggi ha sedi a Roma, Milano, Chieti e Bologna. I dipendenti sono trenta, ingegneri ma anche laureati in filosofia. Virginia Grego, 35 anni, ha una laurea in Lingue e Civiltà orientali e mai avrebbe pensato, forse, di partecipare all'educazione di Asimov, l'intelligenza artificiale di Asc 27 che nel 2021 è stata premiata alla World Artificial intelligence conference di Shanghai. "Asimov usa 6.600 fonti di informazione in tutto il mondo per produrre, autonomamente, articoli inediti" spiega Virginia.
Chi si trova nel posto teoricamente giusto, invece, è Irene Bondanza, una laurea in ingegneria e un'altra in cantiere in IA e robotica. Irene lavora a stretto contatto con Renata: applica i dati ai modelli e segue il loro percorso fino all'interfaccia grafica. "Vedi? - dice la 24enne ingegnere, indicando l'immagine di una strada del centro di Roma - Possiamo delimitare un'area, per esempio, e sapere con esattezza quanti e quali veicoli transitano in quel punto".


La figura dell'annotatore di dati sarà sempre più ricercata in futuro. Questo non toglie che sia indispensabile già oggi. Non solo per monitorare il traffico o comporre un testo. L'intelligenza artificiale opera in situazioni insospettabili, cruciali per i consumatori quanto per le aziende. Vi siete mai chiesti come fa Netflix a capire quando passare all'episodio successivo? Renata lo sa bene, perché ha lavorato anche a questo: "Sembra un'azione scontata - dice - in realtà i titoli di coda non sono tutti uguali. A volte per esempio appaiono ancora delle scene, a sorpresa".
Le cose si complicano quando l'intelligenza artificiale va educata alla comprensione di un testo. La logica non basta più, occorre documentarsi. Per insegnare al sistema che il nome "Crotone", in una frase, appartiene a una città e non a un club di calcio. Oppure che "Su-24", citato in un determinato contesto, non può essere altro che un aereo militare. Renata non è chiamata a descrivere la tipologia di quel caccia, utilizzato dall'aviazione russa. Il suo compito, piuttosto, è etichettare le parole per impedire che venga confuso con un camion. Per farlo deve studiare: su un mese di lavoro, può capitare che tre settimane vengano dedicate alla documentazione.
"Chi vuole diventare un annotatore deve essere paziente e curioso - dice Renata - . L'ultima cosa che ho imparato è stata la "sentimental analysis", per educare l'intelligenza artificiale a riconoscere i sentimenti di chi scrive sui social".


Virginia, invece, consiglia di essere "caparbi e cocciuti, e di non credere a chi dice che non puoi farcela". Irene è ancora più esplicita: "Le persone danno per scontato che una donna in questo campo non possa essere all'altezza. Quando vado alle cene di lavoro con mio marito, spesso pensano che l'ingegnere sia lui".

Foto: Da sinistra, Irene Bondanza, Virginia Greco e Renata Yusupova.