OpenAI ha introdotto CriticGPT, un nuovo modello basato su GPT-4, progettato per aiutare a identificare errori nei suggerimenti di codice generati da ChatGPT. Questo strumento mira a migliorare l’efficacia degli sviluppatori nell’uso degli strumenti di intelligenza artificiale (AI) generativa, aumentando la precisione e l’affidabilità delle risposte di ChatGPT.

Introduzione di CriticGPT

CriticGPT è stato sviluppato per affrontare una delle principali sfide nell’uso di AI per la generazione di codice: la necessità di una revisione manuale accurata. Fino ad ora, il processo di miglioramento delle risposte di ChatGPT si è basato principalmente sul “Reinforcement Learning from Human Feedback” (RLHF), un metodo in cui i formatori AI valutano manualmente le risposte per migliorare le prestazioni del modello.

Funzionamento di CriticGPT

CriticGPT è stato addestrato facendo inserire errori intenzionali nel codice generato da ChatGPT e poi fornendo feedback da parte dei formatori. I risultati sono stati promettenti, con le critiche di CriticGPT preferite dai formatori nel 63% dei casi. Questo strumento è in grado di ridurre le piccolezze e le “allucinazioni” nelle risposte, migliorando la qualità complessiva delle revisioni.

Vantaggi e limitazioni

OpenAI riconosce che CriticGPT non è infallibile e che le sue suggerimenti non sono sempre corrette. Tuttavia, il modello ha dimostrato di aiutare i formatori a individuare molti più problemi rispetto a quando lavorano senza l’aiuto dell’AI.

OpenAI ha annunciato che continuerà a scalare il lavoro su CriticGPT e a metterlo in pratica, con l’obiettivo di migliorare ulteriormente la collaborazione tra AI e umani nel campo della revisione del codice.

La ricerca a cura di Giuseppe Aceto, Fabio Giampaolo, Ciro Guida, Stefano Izzo, Antonio Pescapè, Francesco Piccialli, Edoardo Prezioso, intitolata “Synthetic and Privacy-Preserving Traffic Trace Generation Using Generative AI Models for Training Network Intrusion Detection Systems” presenta un modello innovativo per generare tracce di traffico di rete sintetiche preservando la privacy, utilizzando modelli di intelligenza artificiale. Questo approccio risponde alle sfide di ottenere grandi quantità di dati etichettati necessari per l’addestramento efficace dei Sistemi di Rilevamento delle Intrusioni di Rete (NIDS).

Introduzione e Motivazioni

Con la crescente interconnessione di dispositivi eterogenei e l’uso pervasivo dei servizi Internet, i NIDS sono diventati fondamentali per proteggere le reti dai cyberattacchi. Tuttavia, l’addestramento efficace dei NIDS richiede grandi quantità di dati di traffico etichettati, che sono difficili da ottenere a causa dei costi e delle preoccupazioni sulla privacy.

Modello Proposto

L’approccio presentato utilizza un Conditional Variational Autoencoder (CVAE) per generare tracce di traffico sintetiche a partire da dati reali. Il CVAE è progettato per preservare la privacy introducendo rumore non reversibile nei dati durante la fase di pre-processing, eliminando indirizzi IP e porte di trasporto dai dati di addestramento.

Valutazione

La validità del modello è stata testata utilizzando tre dataset pubblicamente disponibili: Aposemat IoT-23, CSE-CIC-IDS2018 e Kitsune Network Attack Dataset. I risultati mostrano che i dati sintetici generati dal CVAE sono rappresentativi dei dati reali e che l’addestramento dei NIDS con questi dati preserva la privacy senza compromettere significativamente le prestazioni di classificazione.

Risultati

Il modello CVAE ha dimostrato di essere efficace nel generare dati sintetici che mantengono la qualità e la variabilità dei dati reali. Le metriche di valutazione, tra cui la Jensen-Shannon Divergence e lo score di overlapping, indicano che i dati sintetici sono simili ai dati reali senza ripetere pattern di dati originali.

L’approccio descritto nell’articolo rappresenta un avanzamento significativo nella generazione di dataset sintetici per l’addestramento dei NIDS, risolvendo problemi di privacy e scarsità di dati. La generazione di dati sintetici tramite CVAE offre un’alternativa efficace ai metodi tradizionali, garantendo una formazione robusta dei NIDS in modo privacy-preserving.

I ricercatori dell’Università del Surrey hanno sviluppato un’innovativa tecnologia di intelligenza artificiale (IA) capace di riconoscere i tuoi disegni a mano. Questa tecnologia, basata su algoritmi avanzati di machine learning, rappresenta un significativo passo avanti nella comprensione e nell’interazione uomo-macchina.

Dettagli della Ricerca

L’intelligenza artificiale è stata addestrata utilizzando un vasto dataset di schizzi, permettendole di riconoscere rapidamente e con precisione una varietà di oggetti e scene disegnate a mano. Questo sistema può essere applicato in diversi campi, dalla didattica all’arte, fino all’industria del design, migliorando l’efficienza e l’accessibilità delle tecnologie creative.

Applicazioni pratiche

1. Educazione: Gli insegnanti possono utilizzare questa tecnologia per migliorare le lezioni di arte e disegno, offrendo feedback immediato agli studenti sui loro schizzi.
2. Design: I designer possono velocizzare il processo di creazione, ottenendo suggerimenti in tempo reale basati sui loro schizzi preliminari.
3. Interazione Uomo-Macchina: Migliorare l’interazione con dispositivi smart, rendendo l’uso di assistenti virtuali e altre applicazioni più intuitivo e naturale.

Implicazioni Future

Questa tecnologia di IA che riconosce i disegni a mano apre nuove strade per l’uso dell’intelligenza artificiale nel riconoscimento visivo e nella creatività assistita. La capacità di un’IA di comprendere e interpretare i disegni umani potrebbe portare a sviluppi significativi nel campo dell’arte digitale, della progettazione interattiva e della didattica personalizzata.