<< L’esaurimento pronosticato dei <dati reali> con cui addestrare l’intelligenza artificiale – a detta di molti – avvierà l’era della produzione dei <dati sintetici>, dati artificialmente generati che simulano quelli reali. La questione del <realismo> nei dati sintetici torna protagonista con un numero speciale dei Journal di ACM (*) uscito questo mese. Certamente, è una questione ingegneristica e strategica di business, naturalmente, ma è anche interessante dal punto di vista filosofico ed epistemico. Ne ho scritto lungamente nell’ultimo volume della mia trilogia, “Il mondo in sintesi. Cinque lezioni di filosofia della simulazione”). In che senso filosofico profondo, diciamo che i dati sintetici simulano i dati reali? Come si determina e si valuta questo nuovo <realismo sintetico> e la sua qualità? Come si misura il grado di realismo di un dato simulato artificialmente generato? E che relazione c’è tra produzione di realismo e misurazione della realtà? Il realismo è nell’esito di un processo simulativo (la caratteristica che dovrà possedere il dataset simulato) o è all’origine del processo simulativo (come proprietà del dataset originario che andrà preservata in qualche modo?) Che nuove metafisiche della quantità dovremo qui evocare (se dovremo evocare) per questi dati “del” mondo ma non “dal” mondo? >> (Accoto 2025, postilla a Il Pianeta Latente).
Per una introduzione filosofica potete leggere “Thinking About Statistics. The Philosophical Foundations” (2024) mentre per un approfondimento tecnico aggiornato è in uscita “Statistics By Simulation. A Synthetic Data Approach” (2025)
(*) Special Issue on Realistic Synthetic Data: Generation, Learning, Evaluation (ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, vol. 21, n. 1)Activate to view larger image,
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