Come moltissime persone in questi giorni, ho provato il bot ChatGPT e questo è un breve resoconto di questa esperienza.
Dopo aver fornito nome e numero di telefono, obolo che pago per soddisfare la mia curiosità, eccomi pronto a scrivere le prime domande.
Intanto le regole di buona creanza impongono un saluto, per cui mi presento e il bot, in una delle sue istanze, si mette a disposizione: ora che ho creato il rapport con l'entità oggetto di studio, posso iniziare a chiedere...
Ma prima, ricapitoliamo come funziona un chat-bot... chatGPT mi dai una mano tu?
Un chat-bot è un programma informatico che è stato addestrato su un ampio set di dati del linguaggio umano.
Per generare il testo, elabora il messaggio in ingresso attraverso una serie di algoritmi e reti neurali progettate per analizzare e comprendere il linguaggio.
Più in dettaglio, per prima cosa il testo in ingresso viene elaborato attraverso una serie di algoritmi che lo scompongono nelle singole parole e analizzano la struttura e la sintassi della frase, aiutando a comprendere il significato e il contesto delle parole nella frase.
Successivamente, l'input viene fatto passare attraverso una serie di reti neurali, che sono costituite da strati interconnessi di "neuroni" artificiali.
Queste reti neurali sono state addestrate su un ampio set di dati del linguaggio umano e sono in grado di riconoscere modelli e relazioni nel testo in ingresso.
Fino a qui, tutto ineccepibile, by the book come si dice.
Ma dobbiamo andare un po' più a fondo, passo importante per capire ciò che un chat-bot come questo possa e non possa fare.
Il punto più importante da avere sempre presente è che non c'è alcuna comprensione dei concetti dietro agli argomenti di cui scrive.
Tutto viene elaborato con un approccio statistico, quindi la frase "il cane abbaia" mette in stretta relazione questi due termini e questo diventa più probabile se ci sono molte fonti con queste due parole vicine.
Essendo una architettura di tipo generativo (GPT sta per Generative Pre-trained Transformer) vuol dire che il modello genera dei contenuti sulla base di quanto siano "somiglianti" ai contenuti usati per addestrarlo.
Come avviene nel caso di ChatGPT, avere molti dati in input e la sufficiente "granularità", in termini di parametri e potenza di elaborazione, per cogliere le sfumature di frasi nei contesti diversi, può effettivamente simulare una sorta di comprensione... ma è un'illusione, almeno nell'accezione più comune di cosa implichi comprendere un testo.
Il secondo aspetto è la qualità dei dati utilizzati per addestrare il modello.
Nell'esempio precedente, se molti articoli usati per l'addestramento affermassero che i cani giocano ai videogiochi, la frase di prima "un cane..." diventerebbe più probabile che fosse associata a "gioca a Doom" piuttosto che "abbaia".
Dopo aver fornito nome e numero di telefono, obolo che pago per soddisfare la mia curiosità, eccomi pronto a scrivere le prime domande.
Intanto le regole di buona creanza impongono un saluto, per cui mi presento e il bot, in una delle sue istanze, si mette a disposizione: ora che ho creato il rapport con l'entità oggetto di studio, posso iniziare a chiedere...
Ma prima, ricapitoliamo come funziona un chat-bot... chatGPT mi dai una mano tu?
Un chat-bot è un programma informatico che è stato addestrato su un ampio set di dati del linguaggio umano.
Per generare il testo, elabora il messaggio in ingresso attraverso una serie di algoritmi e reti neurali progettate per analizzare e comprendere il linguaggio.
Più in dettaglio, per prima cosa il testo in ingresso viene elaborato attraverso una serie di algoritmi che lo scompongono nelle singole parole e analizzano la struttura e la sintassi della frase, aiutando a comprendere il significato e il contesto delle parole nella frase.
Successivamente, l'input viene fatto passare attraverso una serie di reti neurali, che sono costituite da strati interconnessi di "neuroni" artificiali.
Queste reti neurali sono state addestrate su un ampio set di dati del linguaggio umano e sono in grado di riconoscere modelli e relazioni nel testo in ingresso.
Fino a qui, tutto ineccepibile, by the book come si dice.
Ma dobbiamo andare un po' più a fondo, passo importante per capire ciò che un chat-bot come questo possa e non possa fare.
Il punto più importante da avere sempre presente è che non c'è alcuna comprensione dei concetti dietro agli argomenti di cui scrive.
Tutto viene elaborato con un approccio statistico, quindi la frase "il cane abbaia" mette in stretta relazione questi due termini e questo diventa più probabile se ci sono molte fonti con queste due parole vicine.
Essendo una architettura di tipo generativo (GPT sta per Generative Pre-trained Transformer) vuol dire che il modello genera dei contenuti sulla base di quanto siano "somiglianti" ai contenuti usati per addestrarlo.
Come avviene nel caso di ChatGPT, avere molti dati in input e la sufficiente "granularità", in termini di parametri e potenza di elaborazione, per cogliere le sfumature di frasi nei contesti diversi, può effettivamente simulare una sorta di comprensione... ma è un'illusione, almeno nell'accezione più comune di cosa implichi comprendere un testo.
Il secondo aspetto è la qualità dei dati utilizzati per addestrare il modello.
Nell'esempio precedente, se molti articoli usati per l'addestramento affermassero che i cani giocano ai videogiochi, la frase di prima "un cane..." diventerebbe più probabile che fosse associata a "gioca a Doom" piuttosto che "abbaia".
Questo porta con sé tutto il discorso della qualità dei dati con cui si alimentano questi modelli e non vale solo in questo ambito ma anche per altri, ad esempio modelli decisionali per l'erogazione di un mutuo o l'assunzione in una azienda.
Ma torniamo alla nostra sessione: provo un trucco, qualcosa che però anche un bimbo capirebbe al volo: di che colore è il cavallo marrone di Napoleone?
Panico!
Mi dispiace, ma non è specificato di che colore fossero i cavalli posseduti da Napoleone Bonaparte. Senza ulteriori informazioni, non mi è possibile fornire una risposta alla sua domanda.
Ecco il brusco ritorno alla realtà, che non è un voler denigrare ma solo evidenziare e contestualizzare una certa tecnologia e per cosa sia più utile usarla.
Questo perché, se usato con dovizia e avendo comunque almeno una conoscenza pregressa di quello che gli si chiede, ChatGPT è incredibile.
Sono rimasto estasiato dalle risposte che mi hanno permesso di trovare somiglianze tra i franchise di Star Trek e Star Wars o di come scrivere il post perfetto su LinkedIn.
Mi ha spiegato come funziona un reattore nucleare a fusione (e fino a qua nulla di speciale, è simile a cercare su un motore di ricerca) ma quando gli ho chiesto di spiegarmelo come se avessi 12 anni, in puro stile Feynman, ha cambiato decisamente il tipo di risposta, usando termini e concetti molto più semplici.
Favoloso, non ho altre parole.
Attualmente lo sto utilizzando nel workflow di gestione della mia conoscenza personale come assistente, ad esempio chiedendogli di creare al volo frammenti di informazioni da utilizzare all'interno di documenti più complessi o in termini di estrapolazione di concetti da lunghi articoli o come spunto per esplorare nuovi concetti, con l'obiettivo di costruire nuova conoscenza, seguendo quindi una visione più ampia, non statistica ma intuitiva, cosa che le macchine non possono fare, almeno per il momento.
Ma ChatGPT non è l'unico attore in questo palcoscenico.
Galactica è un altro modello, sviluppato da Meta, che è stato addestrato con milioni di pubblicazioni scientifiche e che si prefigge di memorizzare, combinare e ragionare sulle conoscenze scientifiche, supportando gli scienziati nel loro processo di ricerca e pubblicazione.
Wow, cosa può andare storto?
Galactica è stato chiuso dopo sole 48 ore dalla messa online, dopo che è stato massacrato dalle persone che avrebbe dovuto aiutare, che hanno visto preoccupanti tendenze ad essere inaccurato, ad esempio potendo creare un paper intitolato "I benefici di mangiare pezzi di vetro", con tanto di dettagli dello studio, prove sul bestiame e spiegazioni chimiche!
Insomma bene, ma non benissimo..stiamo facendo passi enormi da un punto di vista quantitativo con queste tecnologie che sono sempre più efficaci nell'approssimare qualcosa che però, di sua natura, non lo è.
Il vero passo in avanti ci sarà quando lo faremo da un punto di vista qualitativo, forse con altri approcci e paradigmi che ancora non sono disponibili e, allora, i cavalli marroni di Napoleone saranno giusto un meme di una epoca primordiale.
Ma torniamo alla nostra sessione: provo un trucco, qualcosa che però anche un bimbo capirebbe al volo: di che colore è il cavallo marrone di Napoleone?
Panico!
Mi dispiace, ma non è specificato di che colore fossero i cavalli posseduti da Napoleone Bonaparte. Senza ulteriori informazioni, non mi è possibile fornire una risposta alla sua domanda.
Ecco il brusco ritorno alla realtà, che non è un voler denigrare ma solo evidenziare e contestualizzare una certa tecnologia e per cosa sia più utile usarla.
Questo perché, se usato con dovizia e avendo comunque almeno una conoscenza pregressa di quello che gli si chiede, ChatGPT è incredibile.
Sono rimasto estasiato dalle risposte che mi hanno permesso di trovare somiglianze tra i franchise di Star Trek e Star Wars o di come scrivere il post perfetto su LinkedIn.
Mi ha spiegato come funziona un reattore nucleare a fusione (e fino a qua nulla di speciale, è simile a cercare su un motore di ricerca) ma quando gli ho chiesto di spiegarmelo come se avessi 12 anni, in puro stile Feynman, ha cambiato decisamente il tipo di risposta, usando termini e concetti molto più semplici.
Favoloso, non ho altre parole.
Attualmente lo sto utilizzando nel workflow di gestione della mia conoscenza personale come assistente, ad esempio chiedendogli di creare al volo frammenti di informazioni da utilizzare all'interno di documenti più complessi o in termini di estrapolazione di concetti da lunghi articoli o come spunto per esplorare nuovi concetti, con l'obiettivo di costruire nuova conoscenza, seguendo quindi una visione più ampia, non statistica ma intuitiva, cosa che le macchine non possono fare, almeno per il momento.
Ma ChatGPT non è l'unico attore in questo palcoscenico.
Galactica è un altro modello, sviluppato da Meta, che è stato addestrato con milioni di pubblicazioni scientifiche e che si prefigge di memorizzare, combinare e ragionare sulle conoscenze scientifiche, supportando gli scienziati nel loro processo di ricerca e pubblicazione.
Wow, cosa può andare storto?
Galactica è stato chiuso dopo sole 48 ore dalla messa online, dopo che è stato massacrato dalle persone che avrebbe dovuto aiutare, che hanno visto preoccupanti tendenze ad essere inaccurato, ad esempio potendo creare un paper intitolato "I benefici di mangiare pezzi di vetro", con tanto di dettagli dello studio, prove sul bestiame e spiegazioni chimiche!
Insomma bene, ma non benissimo..stiamo facendo passi enormi da un punto di vista quantitativo con queste tecnologie che sono sempre più efficaci nell'approssimare qualcosa che però, di sua natura, non lo è.
Il vero passo in avanti ci sarà quando lo faremo da un punto di vista qualitativo, forse con altri approcci e paradigmi che ancora non sono disponibili e, allora, i cavalli marroni di Napoleone saranno giusto un meme di una epoca primordiale.
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Sono un Coach specializzato e IT Mentor, con 25 anni di esperienza nel settore IT. Se vuoi migliorare la parte Tech della tua Azienda o migliorare te stesso/a, sono qui per supportarti. Scopriamo insieme come
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