Quanto e come cambierà la nostra quotidianità in breve con ChatGPT?
Abstract: L’avvento di ChatGPT e di altre tecnologie che appartengono al mondo dell’Intelligenza Artificiale generativa ha ridefinito il modo in cui interagiamo con le macchine, trasformando l’IA da una disciplina accademica a un fenomeno pop. Questo articolo esplora come la democratizzazione dell’IA, guidata da ChatGPT, ha reso accessibile tale tecnologia ad un pubblico vario ed eterogeneo, non necessariamente fatto di tecnici.
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Fiorenza Succu: ingegnere aerospazionale, master in business administration, ha lavorato per Eni, Bulgari, Gruppo Mediaset, ha contribuito al saggio “La magia della resilienza”.
Intelligenza artificiale generativa: è l’utilizzo dell’IA per la creazione di nuovi contenuti, come testo, immagini, musica, audio e video, sfruttando modelli di base (modelli IA di grandi dimensioni) in grado di eseguire più operazioni contemporaneamente e di eseguire operazioni pronte all’uso come domande e risposte, con un addestramento minimo i modelli di base possono essere adattati per ogni contesto.
In questo contributo si descrivono i Large Language Models (LLM) alla base dell’IA ed il suo processo di addestramento, con un focus sul Prompt Design & Engineering come chiave per ottimizzare le risposte. Inoltre, si esamina il ruolo cruciale della comunicazione nell’interazione con l’IA e come competenze “soft”, quali creatività e pensiero critico, si trasformino in asset preziosi da coltivare. Con l’integrazione di queste competenze nell’ambito dell’IA, si può aprire la porta al cambiamento strutturale del pensiero umano, dando vita a nuovi approcci creativi e innovativi. La riflessione si arricchisce poi del contributo della professoressa Guliman, psicologa e psicoterapeuta, che enfatizza l’importanza di considerare l’IA come uno strumento di crescita e cambiamento funzionale, in grado di trasformare non solo la nostra interazione con la tecnologia, ma anche il nostro modo di pensare.
L’AI GENERATIVA ED IL RUOLO DI CHATGPT
Da diversi anni si parla di Intelligenza Artificiale (le sue origini come disciplina scientifica risalgono agli anni Cinquanta), ma la prima release di ChatGPT a fine novembre 2022, con il suo primo milione di utenti in soli 5 giorni dal lancio, FB ci ha impiegato quasi 1 anno, ha profondamente modificato il rapporto dell’utente medio con le macchine.
ChatGPT, realizzato da Open AI, è l’esponente al momento più celebre di quella branca dell’Intelligenza Artificiale (AI) chiamata generativa; a seguire, per citare i player più famosi, sono arrivati Bard e Bing Chat, rispettivamente presentati da Google e Microsoft nel febbraio 2023. In realtà ad oggi sono numerosissime le aziende presenti sul mercato con prodotti in grado di “generare” contenuti di alta qualità; si pensi, ad esempio, a Midjourney con le fake-foto di Papa Francesco con un lungo piumino bianco o quelle del finto arresto di Donald Trump.
Il grande merito di ChatGPT e dei numerosissimi tool di AI generativa è stato ed è rendere il mondo dell’intelligenza artificiale accessibile ai più. Da disciplina confinata all’ambito accademico, patrimonio esclusivo di esperti e scienziati dei dati, l’AI è entrata a far parte della nostra quotidianità, dei nostri smartphone e dei nostri laptop, affermandosi come un vero e proprio fenomeno pop.
Il processo di democratizzazione in termini di accessibilità all’intelligenza artificiale di cui ChatGPT è stato indiscusso protagonista, si basa sull’adozione di un linguaggio di interazione colloquiale e discorsivo. Non è necessario aver alcuna, seppur basilare, competenza in termini di coding per dialogare con le macchine, il gap tra noi e loro è colmato esclusivamente dalle domande che facciamo.
TECNOLOGIA DI BASE E UTILIZZO DI CHATGPT
La tecnologia su cui si basa ChatGPT rientra nell’ambito dei più sofisticati modelli di elaborazione del linguaggio naturale, i cosiddetti Large Language Models (LLM). La fase di addestramento del modello si basa su un “apprendimento supervisionato” (supervised training) durante il quale vengono forniti enormi quantità di dati in input (testi) e i corrispondenti output desiderati. Nel caso di ChatGPT non è stato reso pubblico il numero preciso per motivi di proprietà intellettuale e concorrenziali, si sa però che il training è avvenuto su un corpus di testi provenienti da disparate fonti presenti su Internet, compresi libri, articoli e pagine web. Questo processo di training consente al modello di stabilire connessioni tra diversi elementi del testo, apprendere strutture grammaticali, relazioni semantiche, modelli di linguaggio, e generare poi in output risposte coerenti con contesto e struttura grammaticale, applicando un processo predittivo/probabilistico.
Il modello, quindi, è in grado di produrre risposte coerenti e pertinenti al contesto fornito, con una qualità e precisione che sono funzione della bontà dei dati forniti ma anche della complessità e chiarezza della domanda.
Sebbene non sia necessario essere esperti programmatori, porre le domande “giuste” diventa una competenza chiave per ottenere informazioni precise e puntuali, da utilizzare per supportare in maniera efficace il processo decisionale e quindi a condurre discussioni produttive.
Proprio per questa ragione una delle aree che sta guadagnando sempre maggiore visibilità è quella del Prompt Design & Engineering che fonda la sua essenza sull’interazione con i sistemi di intelligenza artificiale avanzati.
Il Prompt Design si concentra sulla creazione dell’istruzione da fornire alla macchina per avere in output i contenuti ricercati. Si tratta quindi di un processo creativo atto alla formulazione di prompt efficaci per ottenere le risposte desiderate.
Il Prompt Engineering mira invece all’implementazione di un approccio strutturato e strategico per ottimizzare la risposta del modello, ottenendo risultati specifici, ma, allo stesso modo, influenzandone il comportamento. Per tale ragione è necessario realizzare prompt che contengano informazioni di contesto alla domanda specifica, oppure, usare prompt multipli e/o condizionali, o ancora prompt che influenzino il ton of voice del contenuto che verrà generato.
La sapiente combinazione di Prompt Design e Prompt Engineering permette di formulare domande corrette, e, al contempo, di addestrare il modello stesso a rilasciare risposte adeguate.
Le regole generali della comunicazione valgono, quindi, anche nel campo dell’IA, dialogare, sebbene con una macchina, passa dalla capacità di fare delle buone domande e di “ascoltare” le risposte in modo da verificare la correttezza dell’output.
COMUNICAZIONE, SOFT SKILLS E CAMBIAMENTO STRUTTURALE
Vista la centralità della comunicazione nel rapporto uomo-macchina e le molteplici sfaccettature che lo caratterizzano, si vuole approfondire questo tema introducendo il punto di vista della professoressa Guliman, psicologa e psicoterapeuta.
La riflessione della professoressa prende avvio da una considerazione di fondo, lo scambio comunicativo tra uomo e macchina produce un cambiamento sistematico. Questo accade perché l’IA si basa su una forma di apprendimento profondo che include sia la robotica che la sua forma ad oggi più conosciuta, ovvero quella generativa.
In realtà la definizione di “intelligenza” risulta poco aderente al concetto rappresentato, poiché questa implica l’uso della coscienza e l’IA, non essendo in grado di produrla, non arriva a ciò che davvero fa la differenza tra le menti dotate e quelle costruite sulla frequenza dei dati, cioè la capacità di scegliere tra diversi concetti. Intelligenti sono certamente gli autori dell’automatismo che assembla le informazioni in entrata, gli utenti, che, a partire da queste ultime, usano la macchina per ottenere efficaci sintesi e utili insights, nonché i produttori di framing, ovvero dei linguaggi atti ad ottenere una visione del mondo diversa (Lakoff G.), i quali, probabilmente, si sono accorti che quest’ultima agisce sui circuiti cerebrali delle sinapsi pregresse (già consolidate) su ciò che viene riconosciuto come senso comune.
Muovendo da questa considerazione si può dire che l’IA ha davvero un senso se abbinata ad una variegata suite di soft skills, come ad esempio la capacità di risoluzione di problemi complessi, la creatività, il senso critico, l’innovazione, l’iniziativa operativa etc. Si tratta di uno strumento straordinario che può essere perfezionato attraverso sessioni di design thinking, o meglio thinking pilotato. La tecnologia, infatti, aumenta la velocità e la diversità delle domande utili ad innescare un cambiamento che spinge i soggetti proprietari di un pensiero lineare a diventare più riflessivi e più innovativi.
Il processo, quindi, è insito nelle domande, le quali prevedono in sé una riflessione preventiva che genera un output in grado a sua volta di pilotare la domanda successiva. Il modellamento attivo del pensiero non è necessariamente una cosa positiva ma certamente allarga la prospettiva con la quale si potrebbe modificarne la struttura interna. Questa penetrazione trasformante avviene con una straordinaria velocità riempiendo gli spazi non esauriti dalle domande dicotomiche proposte dal soggetto. Rimane comunque il giudizio umano a decidere la qualità dei percorsi; l’IA crea connessioni inedite mischiando variabili latenti e stimolando le espressioni interne nascoste piuttosto che clonare modelli di pensiero esterni. Modificando la struttura di pensiero si modifica anche la modalità operativa dei soggetti aumentando la velocità delle loro proposte. A tutto ciò però si arriva solo se si ha fiducia nella tecnologia, se non si ha paura di sbagliare e di perdersi nell’ignoto.
La forma di smarrimento più evoluta è la creatività, le domande creative portano il soggetto su un nuovo territorio che produce incertezze, innescando un viaggio in grado di proiettarlo nel futuro. L’IA di base è retrograda, soltanto abbinandola alle conoscenze umane si può arrivare a trasformare ciò che non è noto in qualcosa di conosciuto, portando a delle modifiche strutturali che trasformano gli automatismi in processi di ispirazione ed innovazione.
In questo senso i “prompt”, nella loro forma più variegata di espressione, servono come guida per il modello la cui precisione nella risposta è da rimandare proprio alla precisone della domanda.
Se però la risposta non corrisponde alle aspettative che il soggetto ha in mente il risultato non è necessariamente negativo, anzi, è proprio questa la maniera con la quale si entra in una zona dell’ignoto dove si possono cogliere sfumature che ci portano ad allargare la mente e persino a cambiarne la struttura neuronale.
In sintesi, se motivati, se curiosi, se coraggiosi, se organizzati e se propositivi possiamo usare l’intelligenza artificiale come grande strumento di crescita e di cambiamento funzionale.
CONCLUSIONE
Mettendo a fattor comune le osservazioni iniziali ed il prezioso punto di vista della professoressa Guliman, emerge con chiarezza l’importanza di utilizzare l’IA facendo leva su un pensiero/giudizio critico che si può esercitare ed ampliare proprio concentrandoci nell’arte di costruire domande. Domande chiare, ben poste, adeguate al contesto e allo scenario, cioè al momento storico e a quello spaziale, alle condizioni al contorno, anzi dette vincoli, e agli obiettivi sottesi, cioè i risultati oggetto del nostro lavoro.
Così facendo potremmo davvero migliorare noi stessi e le nostre capacità critiche e quindi guidare veramente le macchine senza perderne il controllo. L’esito di questo esercizio potrebbe tendere ad un dialogo integrato uomo-macchina, condotto nell’intersezione delle rispettive sfere operative.
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