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Il nuovo ChatGPT

Durante il workshop del 7 dicembre che ho tenuto per Fondazione Golinelli, parlando dei chatbot abbiamo introdotto il nuovissimo ChatGPT 3, uno straordinario strumento di OpenAI (gli stessi di Dalle e, di cui ho parlato qui), in grado di utilizzare l’IA per costruire conversazioni complesse con l’utente. Dato che è un po’ che volevo scrivere un articolo per spiegare in parole semplice, per i miei lettori docenti e studenti, cosa sia l’IA e perché sia così importante trattarla a scuola, mi è venuta l’idea di chiedere a ChatGPT se potesse scrivere l’articolo per me. Inoltre, l’Intelligenza Artificiale è argomento di uno dei corsi per le scuole del mio nuovo catalogo di formazione. Pertanto, ecco un articolo sull’Intelligenza Artificiale secondo l’Intelligenza Artificiale.

OpenAI e ChatGPT 3

Prima di proporti la trascrizione della mia richiesta e la risposta della chat, vorrei spiegarti cosa sia ChatGPT e perché sta destando tanto clamore, tanto da far dire a qualcuno che rivoluzionerà il mondo del lavoro e spaventando altri per la possibilità di perdere occupazione umana. Ovviamente i chatbot già esistono, sono uno strumento utilissimo che ha rivoluzionato il concetto di customer service  e permettono di risparmiare molto tempo. Io stesso ne ho sviluppati due pensati appositamente per le scuole, proprio allo scopo di aiutare l’utenza interna ed esterna a reperire informazioni (trovi l’articolo dedicato qui), anche attraverso la sentiment analysis, che come vedremo è una delle caratteristiche di ChatGPT.

Partiamo dai creatori: OpenAI è un’azienda statunitense senza scopo di lucro, fondata da Elon Musk, che ha lo scopo di fare ricerca e sviluppo sull’Intelligenza Artificiale affinché l’IA possa essere di beneficio all’umanità. Almeno questo è quello che si legge sul loro sito. Ha diversi finanziatori, tra cui Microsoft, Amazon e lo stesso Musk, che si è dimesso dal CdA nel 2018 per dedicarsi all’IA per la guida autonoma di Tesla. I brevetti e le ricerche di OpenAI sono aperti al pubblico, ma questo non vuol dire che tutto il codice sorgente sia a disposizione. A differenza di quanto sostiene Musk, che ritiene che per neutralizzare la pericolosità di un uso dannoso dell’IA basti renderla accessibile a tutti, OpenAI permette sicuramente di utilizzare le API, ma il codice sottostante le sue applicazioni non è pubblico. Nel caso di GPT-3, il modello di ChatGPT, Microsoft possiede una licenza di uso esclusivo.

Ma cosa significa GPT?

Innanzitutto dobbiamo distinguere il modello GPT dallo strumento ChatGPT, di cui parleremo a breve. GPT sta per Generative Pre-trained Transformer ed è un modello che utilizza la Natural Language Processing (Elaboratore di Linguaggio Naturale) per produrre del testo quanto più simile al linguaggio umano. Come fa? Utilizza una quantità enorme di testi scritti da esseri umani per addestrare il modello, che attraverso il deep learning impara a comprendere e rispondere alle domande su una vasta gamma di argomenti, considerando anche le sfumature del linguaggio umano e la Sentiment Analysis (che si occupa di identificare ed estrapolare le opinioni dai testi).

Una versione modificata di questa tecnologia è utilizzata da Dall e per produrre immagini a partire da una descrizione testuale.

É bene notare che il modello ha dei limiti: per quanto la quantità di dati fornita sia abnorme non comprende tutto lo scibile umano o potrebbe conoscere solo superficialmente alcuni argomenti. Ciononostante, con la versione 3 di GPT, i passi avanti sono veramente impressionanti.

Come funziona ChatGPT?

Veniamo allo strumento: ChatGPT 3, come avrai compreso, è un chatbot che utilizza il modello GPT-3 (ad essere pignoli il modello 3.5) per costruire conversazioni complesse con l’utente. La quantità e il tipo di conversazioni che può sostenere è strabiliante: oltre a chattare, può scrivere codice in linguaggi come Java, Python, ecc., può risolvere problemi, fare traduzioni, scrivere testi creativi, articoli e tanto altro. Attenzione a non confondere ChatGPT con un motore di ricerca: questo strumento si basa unicamente sul database con il quale è stato addestrato, non fa ricerche online per rispondere, ma cerca di estrapolare le informazioni basandosi sul contesto.

Cerco di spiegarlo in maniera semplice: se hai seguito il mio workshop del 7 dicembre, avrai visto che ad un certo punto ho chiesto alla Teachable Machine di Google di riconoscere immagini di cani e gatti sulla base di 16 immagini di cani e 16 immagini di catti che avevo precaricato e con le quali avevo addestrato il modello. Lo strumento è riuscito a riconoscere molto facilmente alcune immagini di cani e di gatti fornite in input, mentre ha avuto difficoltà con altre immagini più complesse, ad esempio un gatto di peluche. Ovviamente 16 immagini per dataset sono veramente poche, ma il mio esperimento era proprio dimostrare che i modelli di machine learning hanno necessità di essere addestrati con un’enorme quantità di dati.

Ora, ChatGPT fa più o meno la stessa cosa, ma con il linguaggio testuale. Tu gli proponi qualcosa in input, la tua domanda, il modello ricerca tra i miliardi di testi con i quali è stato addestrato e riconosce quelli che più si avvicinano alla tua domanda. Qui, però, compie un passo ulteriore rispetto alla Teachable Machine (che può solo riconoscere immagini o testi), in quanto utilizza quei testi anche per generare a sua volta un testo in un linguaggio più simile possibile al linguaggio naturale. Il risultato è, la maggior parte delle volte, strabiliante. Questo è lo schema di addestramento:

Ora, come puoi vedere dall’immagine, è tutto molto più complesso di quanto ho provato a spiegare sopra, non voglio entrare in tecnicismi, ma il concetto è che per addestrare il modello è stato utilizzato il Machine Learning supervisionato, quindi la chat ha avuto degli addestratori umani che hanno fornito “ricompense” e “punizioni” alla macchina a seconda delle sue risposte, in modo che imparasse cosa fosse giusto e cosa no, in termini di simulazione del linguaggio umano, per le prossime volte, iterando il processo tante volte. Può sembrare strano ma è proprio così che funziona il Machine Learning e vale per i robot educativi che usiamo in classe quanto per i chatbot. In particolare, hanno usato il modello PPO (Proximal Policy Optimization), una classe di algoritmi in grado di ridurre il costo in maniera più efficiente ad ogni iterazione. In pratica, si tratta di ottimizzare l’algoritmo affinché “costi” sempre di meno e fornisca risultati di apprendimento migliori. PPO è un modello sviluppato, neanche a dirlo, dalla stessa OpenAI.

Se hai letto fin qui, spero senza annoiarti (da grande lettore di fantascienza da quando ero un bimbo, avendo visto decine di film e serie TV, sono estremamente affascinato dall’IA, che è anche oggetto dei miei studi universitari), adesso vorrai sicuramente vedere lo strumento all’azione. Prima di andare sul sito (ti lascio il link, insieme ad un glossario con dei collegamenti utili, in fondo all’articolo), ti invito a leggere l’esperimento che ho fatto. Ho chiesto a ChatGPT di scrivere un’articolo su IA e scuola, un esperimento che potrei chiamare di “meta-IA”, in quanto ho chiesto all’IA di parlare di se stessa. Vediamo come ha risposto…

Articolo scritto dall’IA

Lorenzo: Ciao

ChatGPT 3: Ciao! Come posso aiutarti?

Lorenzo: Potresti scrivere un articolo per il mio blog?

ChatGPT 3: Sì, certamente posso scrivere un articolo per il tuo blog. Tuttavia, per farlo avrei bisogno di ulteriori informazioni sulla tematica che vorresti trattare nell’articolo e sullo stile che preferiresti. Potresti fornirmi qualche dettaglio in più?

Lorenzo: Se ti fornisco l’indirizzo del mio blog, sei in grado di ricavare il mio stile?

ChatGPT 3: Mi spiace, ma non sono in grado di accedere ai tuoi siti web o a qualsiasi altra risorsa esterna. Sono solo un’intelligenza artificiale progettata per rispondere alle domande e fornire informazioni all’interno dei miei limiti di conoscenza. Per scrivere un articolo per il tuo blog, avrei bisogno di maggiori informazioni da parte tua.

Lorenzo: Ok, ho bisogno su un articolo che spieghi in parole semplici cosa sia l’Intelligenza Artificiale, perché sta cambiando le nostre vite, quali siano i diversi tipi di Machine Learning e le varie applicazioni. Poi l’articolo dovrebbe spiegare come possa essere utile l’Inteliggenza Artificiale a scuola, con una panoramica sulle applicazioni didattiche. Infine, una discussione sulle implicazioni etiche dell’Intelligenza Artificiale.

ChatGPT 3: Certo, posso scrivere un articolo sull’Intelligenza Artificiale che spieghi in parole semplici cosa sia, perché sta cambiando le nostre vite e quali siano i diversi tipi di Machine Learning. Ecco una bozza di un possibile articolo:

L’Intelligenza Artificiale, o IA, è una tecnologia che sta cambiando il modo in cui viviamo e lavoriamo. Si tratta di un campo dell’informatica che si occupa di creare modelli matematici in grado di simulare il comportamento umano. L’obiettivo dell’IA è quello di creare sistemi che possano svolgere compiti che richiedono intelligenza umana, come il ragionamento, la risoluzione di problemi e l’apprendimento.

Ci sono diversi tipi di IA, ma uno dei più diffusi è il Machine Learning. Si tratta di una tecnica di IA che si basa sull’utilizzo di algoritmi per analizzare i dati e imparare automaticamente da essi. I sistemi di Machine Learning possono essere addestrati su enormi quantità di dati per riconoscere pattern e prendere decisioni in modo autonomo.

L’IA ha molte applicazioni pratiche nella vita quotidiana. Ad esempio, viene utilizzata nei sistemi di riconoscimento vocale e nei motori di ricerca per fornire risultati più accurati. Inoltre, viene utilizzata in campo medico per diagnosticare malattie e in finanza per prevedere i mercati.

L’IA può anche essere utile a scuola. Ad esempio, può essere utilizzata per fornire feedback personalizzato agli studenti sui loro compiti, per aiutarli a superare difficoltà specifiche e per valutare il loro apprendimento. Inoltre, l’IA può essere utilizzata per creare programmi di studio personalizzati in base alle esigenze individuali degli studenti.

Tuttavia, l’uso dell’IA solleva anche alcune preoccupazioni etiche. Ad esempio, c’è il rischio che l’IA sostituisca gli esseri umani in alcuni lavori, creando disoccupazione. Inoltre, c’è la preoccupazione che l’IA possa essere utilizzata per violare la privacy delle persone o per fare discriminazioni ingiuste.

In conclusione, l’Intelligenza Artificiale sta cambiando il modo in cui viviamo e lavoriamo, e offre numerose opportunità per migliorare la nostra vita. Tuttavia, è importante affrontare le preoccupazioni etiche sollevate dall’uso di questa…

Purtroppo il finale dell’articolo si interrompe così, a dimostrazione che lo strumento non è ancora affidabile al 100%. Ho approfondito facendo delle domande più specifiche che non ti riporto, affinché possa sperimentare tu stesso (chiedigli di più su IA e scuola…). In generale, se provi a chiedergli di comparare qualcosa, la maggior parte delle volte risponderà in modo politicamente corretto, dicendo che nessuna delle due cose è migliore dell’altra, ma dipende dal contesto. Questo dipende proprio da mondo in cui è stata addestrata.

Il risultato è strabiliante e direi che senza ombra di dubbio supera il test di Turing, ossia quel criterio che stabilisce se una macchina sia in grado di esibire un comportamento intelligente, indistinguibile da uno umano. Direi che chatGPT scrive meglio di molti umani e diverrà sempre più brava, ma possiede ancora alcune importanti limitazioni.

Conclusioni

In sostanza, benché i passi in avanti siano notevoli ed impressionanti, ChatGPT risente ancora dei problemi legati all’attuale stato dei fatti in merito all’Intelligenza Artificiale:

  • In primo luogo stiamo ancora parlando di supervised learning, pertanto il sistema non è autonomo, ma ha bisogno di supervisione per imparare.
  • I dati forniti sono tanti ma potrebbero contenere dei bias (pregiudizi). Leggi questo mio articolo per saperne di più.
  • Non sempre è in grado di comprendere appieno il contesto e l’analisi del sentimento e delle emozioni è ancora in uno stato non soddisfacente, pertanto questo tipo di IA non è pronta a fornire prestazioni complesse come supporto psicologico, nemmeno ad un cliente arrabbiato.

Queste e altre limitazioni sono ovviamente note agli sviluppatori, che le hanno indicate a questa pagina. Notevole l’uso di una Moderation API per evitare conversazioni inappropriate.

Di certo sono interessanti, anche se scontate, le opinioni che l’assistente ha dato circa l’utilizzo dell’IA a scuola, che riprendono alcuni dei motivi che avevo già indicato quando ho presentato i miei chatbot (feedback personalizzato, aiuto nello studio, programmi personalizzati), anche se io avevo aggiunto anche la motivazione, il coinvolgimento e il reperimento interattivo delle informazioni e tante altre cose si potrebbero aggiungere sui benefici di studiare l’IA a scuola, come la capacità di lavorare in maniera efficiente con i dati e il problem solving.

Il fatto, infine, che l’IA sollevi problemi circa la disoccupazione e la privacy, lascia interessanti spunti di riflessione, ricordandoci di non abbassare la guardia circa le nuove tecnologie, per quanto affascinanti esse siano. Ma ripeto, non siamo ancora al punto in cui un bot possa sostituire pienamente il lavoro umano. Superare il test di Turing non vuol dire essere più bravi degli umani nel fare una cosa (il cervello positronico di R. Daneel Olivaw è ancora lontano…).

Ma quindi sono soddisfatto della resa? Beh, direi che l’IA non è abbastanza creativa né preparata per sostituirmi nella scrittura dei miei articoli, ma sicuramente la utilizzerò per pezzi di articolo, anzi non è detto che nei prossimi contenuti possa chiedere ai lettori di individuare le parti scritte con ChatGPT 3…

Glossario e Approfondimenti

Per comprendere bene i concetti espressi in questo articolo, ti consiglio di approfondire i seguenti argomenti:

Alcune letture interessanti, anche per ragazzi:

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