
Le banche investono in AI, ma i loro modelli non funzionano. La colpa è dei dati
Dataset disomogenei, sporchi o scarsi rendono inefficace l’apprendimento degli algoritmi intelligenti. È un problema che pesa in particolare nei settori a elevata intensità di conoscenza, come quello finanziario Ecco perché e come i dati sintetici possono cambiare le cose A cura di Shalini Kurapati, Co-Founder e CEO di Clearbox AI Nel mese di luglio è rimbalzata sulla stampa mondiale la notizia di uno studio condotto da un gruppo di ricercatori di Stanford e Berkeley in cui emergeva che ChatGPT sta diventando sempre più “stupido”. “L'accuratezza delle risposte è inferiore e gli errori misurabili sempre più frequenti”. Perché? La ragione, per dirla in parole…