La ricerca sull’IA sta affrontando una crisi di qualità senza precedenti. Il Guardian riporta il caso emblematico di Kevin Zhu, neolaureato che dichiara di aver supervisionato 131 paper accademici in un anno attraverso Algoverse, la sua azienda di mentoring per studenti liceali. Hany Farid, professore di informatica a Berkeley, definisce questa produzione un “disastro”, sintomo di una pratica diffusa che privilegia la quantità sulla qualità della ricerca.
Il problema si estende all’intero ecosistema della ricerca sull’IA. Le principali conferenze del settore, come NeurIPS e ICLR, sono sommerse da submission: NeurIPS è passata da 10.000 paper nel 2020 a oltre 21.000 quest’anno. Il processo di peer review viene ulteriormente compromesso dall’uso di dottorandi come revisori e, in alcuni casi, dall’impiego dell’IA stessa per valutare i contributi, dando luogo a feedback stereotipati e citazioni allucinatorie.
Ricercatori e pubblico faticano così a distinguere il lavoro di qualità dal rumore di fondo, mentre gli incentivi accademici continuano a premiare la produttività a scapito del rigore. La proliferazione di lavori su piattaforme come arXiv, privi di controllo qualitativo, aggrava ulteriormente la situazione. Come avverte Farid, chi vuole fare ricerca seria si trova “disarmato” in un sistema che favorisce la produzione rapida di contenuti mediocri.
Leggi l’articolo completo: Artificial intelligence research has a slop problem, academics say: ‘It’s a mess’ su The Guardian
Immagine generata tramite DALL-E. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (20/03/2025).
