I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come Chat GPT, sono una tecnologia innovativa che ha il potenziale di rivoluzionare il modo in cui un utente interagisce con i sistemi informatici. Tuttavia, per sfruttare appieno il potenziale di questi modelli, è importante saperli utilizzare nel modo corretto.

Una parte fondamentale dell’utilizzo corretto di LLM è la scrittura di richieste efficaci. I prompt sono le istruzioni che forniamo al modello per generare una risposta, dunque, una domanda perfetta è ciò che fornisce al modello informazioni sufficienti per generare una risposta pertinente e accurata.

I nostri 10 consigli

Ecco i 10 consigli utili elaborati dai nostri esperti:

1) Andare dritti al punto. Possiamo sfatare i falsi miti circolati negli ultimi mesi che suggerivano di essere “gentili” nei confronti di strumenti di AI generativa. Per ottenere le risposte desiderate basterà essere chiari e concisi nella richiesta.

2) Chiedi il modo in cui vuoi ricevere la risposta. Per ricevere risposte chiare e comprensibili a chiunque su un argomento specifico, è necessario utilizzare frasi come “Scrivi… in termini semplici” o “Spiega… come se fossi un principiante/esperto del settore”. Così facendo, lo strumento fornirà una spiegazione della risposta in base ai desiderata dell’interlocutore umano.

3) Utilizza degli esempi. Per formulare richieste specifiche, conviene fornire degli esempi di come vuoi ricevere le risposte. Per esempio, nel caso in cui la richiesta verso lo strumento sia quella di tradurre delle frasi in un’altra lingua, è consigliabile fornire un breve esempio di traduzione.

4) Stabilisci il Tone Of Voice (T.O.V.). Per quanto riguarda la stesura di testi, articoli e post, è necessario indicare quale sia il tone of voice desiderato. L’AI fornirà una risposta utilizzando termini e parole in base alla richiesta. Es. “crea un breve testo di auguri per un compleanno con tono di voce estremamente confidenziale e allegro”.

5) Evita gli stereotipi. Per ricevere risultati imparziali, bisogna assicurarsi che le risposte non si basino su stereotipi. Come? Chiedendolo direttamente allo strumento con frasi del tipo “Assicurati che la risposta sia imparziale” o “Assicurati che i risultati non si basino su stereotipi”.

6) Fornisci dettagli passo passo. Gli strumenti di AI apprendono automaticamente, per questo motivo è consigliabile fornire il numero maggiore possibile di informazioni. Per assicurarsi che sia così, è consigliabile domandargli se ha tutte le informazioni necessarie per rispondere nella maniera più precisa possibile al prompt.

7) Assegna un ruolo. Per facilitare le risposte e renderle più inclini al contesto, si può assegnare allo strumento un ruolo preciso attraverso frasi come “Se fossi un esperto in…” e procedere con la richiesta.

8) Sii ripetitivo. Più le richieste sono precise, più le risposte lo saranno. Ripetere il concetto da analizzare più volte all’interno della richiesta aiuta il LLM a sviluppare risposte focalizzate sul termine ripetuto.

9) Utilizza gli “output primers”. Questa tecnica consiste nel chiudere una richiesta con l’inizio dell’output desiderato, così da rendere il più chiaro possibile il tipo di risposta che si vuole ottenere su argomenti in cui lo strumento potrebbe far confusione.

10) Semplifica la richiesta. Nel caso la richiesta fosse complessa, come spesso accade nella generazione di codici software, è necessario semplificare il processo con cui l’AI arriva alla risposta, per esempio richiedendo di creare uno script per collegare file diversi.

È importante ricordare che, nonostante questi strumenti di intelligenza artificiale siano già in grado di comprendere la maggior parte delle richieste, essi non sono (ancora) nelle condizioni di interpretare qualsiasi informazione come farebbe un essere umano. Il prompt è, quindi, un vero e proprio strumento di comunicazione tra l’utente e l’IA, ma non è sempre facile ricevere delle risposte adeguate alle proprie richieste.

I consigli presenti in questo articolo sono solo alcuni degli accorgimenti necessari per imparare a comunicare nel modo corretto con le LLM, prestando particolare attenzione alla forma e alla chiarezza degli input.

L’intelligenza artificiale è una tecnologia in continuo aggiornamento. Sempre più strumenti di generazione di contenuti vengono testati e lanciati sul mercato a una velocità molto elevata. Per non farti sfuggire nessuna novità su questo tema, continua a seguici su synblog o sui nostro social media.

Scopri il programma dei Torino Digital Days 2023

Giovedì 13 aprile (ore 18:30), in occasione dell’evento d’apertura dei Torino Digital Days, presso il TAG – Talent Garden di Torino, sarà svelato il programma dell’edizione 2023. Dal 9 al 14 maggio il capoluogo piemontese ospiterà workshop, talk, eventi, mostre, performance e hackathon. Una ricca agenda per riflettere sul mondo dell’innovazione digitale a 360 gradi.

Synesthesia partecipa all’evento di lancio dei Torino Digital Days 2023

Durante l’evento di apertura Massimo Salso (Creative supervisor di BTREES), Davide Mantovani (Platform Leader Web di Synesthesia) e Simone Tallarita (UI Designer di Hinto) si confronteranno su come l’AI può essere utilizzata per migliorare la personalizzazione delle esperienze utente e quali sono le competenze che gli sviluppatori, i designer e i marketers devono acquisire per lavorare con l’Intelligenza Artificiale. Modera il nostro Presidente Francesco Ronchi. 

Informazioni utili

Quando e dove:

Giovedì 13 aprile 2023, dalle 18:30 alle 20:30, presso il TAG – Talent Garden 38 Via Giuseppe Giacosa 10125 Torino. 

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Evento realizzato in partnership con Talent Garden Fondazione Agnelli.

Conversa, risponde alle domande, scrive poesie, sa trovare gli errori di programmazione e inventa nuovi videogiochi: la piattaforma che sta suscitando enorme scalpore tra gli utenti del web, ChatGPT, è da un po’ di settimane disponibile a chiunque voglia anche solo provare per gioco le sue incredibili e molteplici funzionalità. 

Sul suo impiego, sui risvolti pratici ed etici si stanno, ogni giorno, interrogando esperti di intelligenza artificiale, i media e gli utenti di tutto il mondo: basti pensare che l’hashtag #ChatGPT ha ormai ampiamente superato le 2 milioni di conversazioni su Twitter e che dopo solo 5 giorni dal suo lancio, oltre 1 milione di persone si sono registrate per testare il software. 

Il fenomeno ChatGPT non ha coinvolto solo i singoli utenti, ma anche molte aziende e organizzazioni che, a livello worldwide, si stanno cimentando con questo software per capire come e se usarlo all’interno dei loro processi editoriali e produttivi. 

Ma che cos’è, dunque, ChatGPT? Quali sono i suoi limiti? E quali, invece, le opportunità che oggi l’Intelligenza Artificiale generativa può portare sul mercato? Scopriamolo insieme.

Cos’è ChatGPT?

L’acronimo GPT sta per Generative Pre-trained Transformer. In breve, la piattaforma intelligente ideata da OpenAI risponde a delle domande ed esegue dei compiti, anche di tipo creativo: è in grado di ri-elaborare una quantità enorme di testi, come conversazioni e parole che vengono utilizzate nel linguaggio comune, per fornire all’utente una risposta in linguaggio naturale, estremamente precisa e completa.

La tecnologia NLP (Natural Language Processing) che è alla base dell’elaborazione consente, infatti, alla piattaforma di comprendere i modelli e le sfumature del linguaggio umano, consentendole di rispondere in maniera coerente e pertinente al comando fornito.

Questo chatbot è quindi capace di generare testi, poesie, codice software e, perché no, anche intere conversazioni nel giro di pochi secondi, il tutto grazie a una semplice richiesta (chiamata “prompt”) formulata dall’utente via web o mobile.

Dietro ChatGPT troviamo l’organizzazione no-profit OpenAI, che si è occupata di sviluppare questo chatbot avendo come missione principale quella di “garantire che l’intelligenza artificiale avvantaggi tutta l’umanità”.

A partire dal 30 novembre 2022, milioni di persone hanno avuto accesso libero e incondizionato alla piattaforma. Visto il tema in hype ci sono stati diversi episodi di blocco del sistema e di out of service dovuti alla grande richiesta lato utente. 

Lo stesso Elon Musk (ideatore e finanziatore di OpenAI) ha contribuito a diffondere la notizia, elogiando la “bravura” di ChatGPT in alcuni suoi tweet (qui il CEO di Tesla tira in ballo l’argomento citando direttamente la piattaforma, mentre assistiamo un paio di giorni dopo ad alcuni suoi test del software).

La generative AI: prima e dopo

ChatGPT non è la sola piattaforma di questo tipo all’interno del panorama delle intelligenze artificiali, ma è la prima disponibile agli utenti finali in maniera gratuita (previo ottenimento dei dati personali) e risulta di facile utilizzo: è sufficiente interagire con un semplice form, esattamente come quello a cui siamo abituati nelle chat o nei sistemi di instant messaging. 

La piattaforma di Open AI rientra in un ecosistema molto più grande a cui appartengono tutte quelle che sono definite Intelligenze Artificiali Generative, applicazioni specifiche dell’AI che consentono la generazione di contenuti a partire da semplici comandi. Rientrano in questa categoria anche le piattaforme che non generano solo testo, ma anche audio, immagini e molto altro. Piattaforme come MidJourney, DALL-E, Stable diffusion sono capaci di creare delle vere e proprie opere d’arte, anche da zero. Il loro sistema di corrispondenza tra testo e immagine e il grado di realismo con cui vengono generate è davvero impressionante.

Questo tipo di applicazioni ovviamente non sono una novità per gli addetti ai lavori: Gartner nel suo prospetto annuale sulle tecnologie emergenti (Gartner Hype Cycle of Emerging Technologies) riportava il settore delle Intelligenze Artificiali Generative (Generative AI) già in tendenza nel 2020.

Per chi non lo sapesse, il modello Hype Cycle di Gartner è una metodologia che serve per rappresentare graficamente la maturità, l’adozione e l’applicazione di specifiche tecnologie: la curva indica quale tipo di tecnologia vale la pena adottare e la tempistica in cui occorre considerarla riportando le informazioni su due variabili, il tempo sull’asse x e le aspettative di utilizzo sull’asse y. Osservare le curve di hype nelle prime fasi dello sviluppo di una determinata tecnologia è molto importante, perché ci permette di capire a quale punto della curva ci troviamo e come identificare le tendenze e le tecnologie emergenti nel settore. Come possiamo vedere nell’immagine, la Generative AI era riportata all’inizio della sua curva di hype, con la previsione che avrebbe raggiunto il suo “Plateau of Productivity” (Altopiano della Produttività) tra i 2 e i 5 anni. Secondo Gartner, la Generative AI è una

«tecnologia dirompente in grado di generare artefatti che in precedenza si basavano sulla creatività dell’uomo, garantendo risultati innovativi privi di quei pregiudizi tipici dell’esperienza umana e dei suoi processi di pensiero».

Chat GPT, il nuovo Google? 

Il lancio di questo servizio alla portata di tutti produce senz’altro nuovo valore: ChatGPT si nutre dei dati personali e dei meccanismi di feedback degli utenti che si iscrivono al servizio e delle loro risposte, il che rafforza ulteriormente l’algoritmo, avendo modo di capire dai suoi errori e migliorare.

Questo snowball effect è lo stesso meccanismo con cui l’algoritmo di Google migliora le sue ricerche: all’aumentare dei dati in input, aumenta la qualità delle risposte. Ma perché accontentarsi di una semplice serie di risultati, quando la macchina può automaticamente elaborarli e anche in modo complesso? L’affermazione di un chatbot che fornisce una risposta non solo completa, ma anche già pronta per essere impiegata potrebbe, nel breve, mettere in difficoltà il noto motore di ricerca: a parità di servizio, quello che offre ChatGPT necessita di uno sforzo cognitivo di gran lunga minore.

C’è ancora molto da fare ma i grandi player si stanno già muovendo. Microsoft, per esempio, ha in mente di implementare il servizio all’interno dei suoi software, con la possibilità di inserire direttamente il testo prodotto artificialmente nei propri documenti e presentazioni.

Si tratta di una tecnologia ancora in gran parte da esplorare e da comprendere fino in fondo, ma il successo ottenuto con le sue prime sperimentazioni concrete ci porta ad avere fiducia sui suoi sviluppi: la sfida è comprendere come la macchina possa lavorare al nostro servizio  e non al nostro posto. 

Ed è soprattutto fondamentale capire quali sono i limiti del sistema. Diventerà sempre più intelligente? Sarà in grado di essere propositivo? Ci saranno limiti dovuti alla presenza di troppi contributi artificiali e un impoverimento di quelli generati da fonte umana? Che tipo di addestramento viene praticato e da chi? È possibile che qualcuno educhi queste piattaforme in modo distorto, producendo un rischio per l’opinione pubblica e per l’utente finale? Tante domande stimolanti, ma poche risposte disponibili e concordi al momento.

È importante, dunque, essere consapevoli di quello che ChatGPT ci fornisce e sfruttare le sue risposte in modo responsabile ed etico: i testi che la macchina produce non sono ancora del tutto accurati e i dati che gli vengono forniti possono contenere distorsioni che si riflettono nei risultati. Il controllo e il feedback, inoltre, non sono supervisionati, ma sono lasciati completamente al vaglio degli utenti finali del servizio.

Il rischio e le truffe sono sempre dietro l’angolo: la società di cyber security WithSecure ha scoperto che tramite l’intelligenza artificiale di ChatGPT si possono generare testi convincenti per email di phishing, falsi articoli di news, e altri contenuti potenzialmente utilizzabili per scopi malevoli. 

Sebbene l’Intelligenza Artificiale Generativa sembri oggi compiere tanti passi in avanti a livello di innovazione e velocità dei processi, occorre, tuttavia, considerare anche quali diritti mettiamo a rischio per permettere alla macchina di migliorarsi e di progredire.

Opere, video, audio e testi possono, infatti, essere plagiati: la macchina non genera contenuti completamente da zero, ma riformula e riutilizza materiali già presenti sul web. Ecco che ciò che viene generato da una macchina può violare il diritto di copyright di migliaia di autori, che vedranno le loro opere utilizzate senza consenso.  Ci sono già diversi artisti come Sarah Andersen e Karla Ortiz, ma anche agenzie come Getty Images, che in questi giorni hanno sporto denuncia nei confronti di piattaforme come Midjourney per violazione dei diritti di copyright.

La giurisprudenza, a volte, fatica a stare al passo con i tempi della tecnologia. Come si evince da queste riflessioni, il rischio di violazioni in materia di diritto d’autore e proprietà intellettuale permane. Non ci resta, quindi, che attendere nuovi sviluppi giudiziari sulle vicende che abbiamo visto.

Come è utilizzato oggi ChatGPT?

Gli utilizzi di ChatGPT e, più in generale, delle AI Generative, sono davvero molteplici: è difficile trovare un ambito in cui l’Intelligenza Artificiale non possa avere un ruolo. Questo è il motivo principale per il quale questa tecnologia desta anche la preoccupazione di molti professionisti. 

Qui vediamo raccolti alcuni dei possibili utilizzi che, in questo periodo,  sono stati proposti e che sono diventati oggetto di discussione (soprattutto sui social media) a livello globale.

Ci sono alternative a ChatGPT?

Sulla scia di ChatGPT le piattaforme già presenti sul mercato stanno implementando un sistema di intelligenza artificiale per la generazione di contenuti a partire da comandi testuali, simili alla piattaforma di OpenAI per l’interfaccia adottata: tra queste troviamo LaMDA (Language Model for Dialog Applications), il sistema sviluppato da Google che riesce a fornire una risposta inerente al contesto, coerente e naturale rispetto al linguaggio scelto dall’utente, utilizzando i dati che il motore già possiede e aggiungendo un’ulteriore livello di sicurezza agli output ottenuti. Ma sembra che sia imminente anche una risposta più corposa, che al momento nei laboratori di Alphabet ha il nome in codice di “Alfa” o anche di Apprentice Bard (il “bardo apprendista”). 

Anche Microsoft si sta muovendo nel mondo AI già da diverso tempo con il suo DialoGPT, chatbot presente dal 2019 e addestrato per gestire più conversazioni a distanza di tempo. Il suo database di addestramento si basa su 147 milioni di conversazioni multi-turno prese da conversazioni avvenute su Reddit nel periodo dal 2005 al 2017.

Sul fronte evolutivo di OpenAI, nonostante non sia ancora stato annunciato il lancio ufficiale, sono molte le voci che parlano della versione potenziata, ChatGPT-4, disponibile per la fine del 2023. Questa nuova versione utilizzerebbe trilioni di parametri e terabyte di dati, aumentando di 3 ordini di grandezza la “potenza” di elaborazione e risposta della piattaforma rispetto a quella attuale di ChatGPT-3, il modello ora in uso, e fornendo prestazioni di gran lunga superiori in termini di qualità della generazione dei contenuti. Il team di OpenAI sta lavorando per migliorare ulteriormente la piattaforma, ma sono ancora poche le informazioni che abbiamo a disposizione.

Concludiamo dicendo che… 

Sappiamo che questi sistemi non si limitano (e non si limiteranno) al testo o alle immagini. Se ChatGPT è capace di elaborare il comando dell’utente e produrre testi, parallelamente altri strumenti sono capaci di produrre immagini, infografiche, codice, illustrazioni, video, audio, voci di persone in maniera incredibile, realistica e in alcuni casi già utile per la messa in produzione in vari contesti.

L’elemento comune ai generatori di testo e di immagini è però la loro facilità di utilizzo. Essi, inoltre, imparano continuamente dai feedback che ricevono dagli utenti che li utilizzano, creando così un ciclo virtuoso di informazioni e di dati in costante evoluzione e miglioramento. Dobbiamo ancora vedere molte evoluzioni di questi sistemi e considerare che i motori di ricerca testuali (o per immagini) come Google sono in uso ormai da parecchi anni e che l’utente finale li conosce bene e si fida. Sa che possono sbagliare, ma sa anche come districarsi in mezzo a mille informazioni e siti web perché con l’esperienza ha imparato a farlo.

Occorre, quindi, fare esperienza anche con software come ChatGPT: siamo a un processo embrionale di integrazione delle Intelligenze Artificiali Generative nella quotidianità e sono ancora relativamente poche le persone a utilizzare questi strumenti. I risultati che stiamo ottenendo dall’utilizzo massivo di ChatGPT porteranno sicuramente a sviluppi infinitamente maggiori e molto più veloci rispetto alla ricerca condotta finora. C’è ancora molto da fare, questo sì, ma quello che possiamo vedere già oggi è sicuramente entusiasmante e apre scenari che torneremo presto a esplorare e raccontare.

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