GPT 4, torniamo sul tema dell’AI generativa sempre insieme a Maurizio de Gregorio per analizzare i più recenti avvenimenti e scenari. La cronaca dice che è arrivato GPT 4, lo si attendeva con ansia, molti erano scettici sulla sua capacità di essere veramente più potente di GPT 3, altri invece speravano di vedere qualcosa di molto evoluto. Siamo più o meno nel mezzo: il salto evolutivo c’è, ma ci sono ancora una serie di elementi che pongono anche questa versione dell’intelligenza generativa di OpenAI, ancora lontana dalla perfezione.
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Meno trasparenza
Un punto importante è che OpenAI è sempre meno open, con GPT 4, diversamente da quanto avvenuto con le versioni precedenti, la società, che ormai ha abbandonato anche la sua forma di no-profit, ha apertamente dichiarato che non intende più rendere disponibili informazioni relativamente alla tipologia di addestramento e alle fonti sulle quali GPT forma le sue capacità. Il motivo di questa scelta è chiaro solo in parte, sapevamo che GPT 3 era addestrato sui contenuti di internet e su quelli dei libri privi di diritto d’autore, ma non sappiamo su cosa è stato addestrato GPT 4, tutto fa pensare che siano state usate anche fonti che violano qualche diritto d’autore o qualche privacy, ma è una congettura, resta però il fatto che OpenAI ha deciso di non rivelare i dettagli come in passato.
La scelta di non essere più trasparenti sulle basi dati usate per l’addestramento, diversamente da quanto avviene con il codice e con i filtri dei quali si è saputo sempre poco, è comprensibile da un punto di vista di mercato visto che in questi ultimi mesi la concorrenza si è fatta intensa e OpenAI teme i rivali, sia domestici, come le altre big tech a partire da Google, sia internazionali e in particolare i cinesi, e quindi la riservatezza consente di mantenere, almeno per un po’, il vantaggio competitivo.
Approccio statistico e prompt engineering
Un secondo elemento che fa comprendere come anche GPT 4 è ulteriormente migliorabile, benché divenuto multimodale, è il fatto che segue un modello basato sul metodo statistico che consente, almeno in questa fase di evoluzione, di comprendere meglio dove sono i punti deboli della tecnologia. È un approccio che va molto bene quando si tratta, per esempio, di scrivere un testo su un argomento che non richiede elementi precisi come per esempio le date, e quindi può risultare ottimale anche se non preciso, ma che non va più bene quando, appunto, si cerca una informazione molto precisa: per esempio la data di nascita di un personaggio noto, ma non notissimo, lì il rischio è che l’informazione risulti non corretta.
Per compensare questo limite interviene quella che ormai è stata battezzata come ‘prompt engineering’ ovvero la capacità di porre a GPT le domande nel modo corretto al fine di ottenere le risposte volute, va da sé che più la domanda è posta in modo preciso, più è facile che la risposta sia altrettanto precisa, e quindi si compensa l’approccio statistico con la precisione della domanda. A livello di sviluppatori, quindi una funzione disponibile solo se si accede alle API, è anche possibile impostare il livello di ‘temperatura’ della domanda, un livello che sta tra il valore di 0 che indica il massimo della creatività, al livello di 1 che indica il massimo della precisione. Impostando il valore massimo il sistema risponde con le informazioni essenziali scegliendo quelle che sono maggiormente probabili ed elimina tutte le informazioni di contorno e aggiuntive.
Gli esami all’università
GPT 4 ha dimostrato di essere uno studente modello e di essere in grado di superare ampiamente gli esami universitari, almeno quelli di alcune facoltà. Il miglioramento più evidente, rispetto alla versione precedente, sempre manifestarsi quando l’argomento è il diritto. GPT 4 ha dimostrato di essere molto brava a interpretare e comprendere i testi giuridici e le leggi, ottiene buone prestazioni anche quando si tratta di altre materie come biologia o chimica o altre materie STEM, mancano invece informazioni relativamente alla sua capacità quando si tratta di conoscenza rispetto alla medicina. Qui però non è forse solo una questione di capacità ma entra in gioco un elemento di opportunità al fine di evitare che la gente inizia a considerare GPT come un medico, a seguirne i consigli, a curarsi sulla base delle risposte che riceve senza invece ricorrere alla conoscenza ed esperienza di un medico umano. Questa è una domanda che non ha risposta, non si può sapere se sia un limite effettivo o se sia un filtro che è stato posto, di certo però c’è che se GPT 4 è in grado di superare gli esami universitari significa che studia sui libri che quegli esami richiedono agli studenti e molti di quei libri sono soggetti a copyright, altro elemento che fa pensare ai diversi motivi per cui OpenAI è ora meno trasparente come si diceva all’inizio dell’articolo.
Impatto sul mondo del lavoro
Questa riflessione sulla capacità di passare gli esami da parte di GPT 4 ci porta dritto all’impatto che essa ha sul mondo del lavoro. Qui emerge un elemento che porta all’attenzione come questa tecnologia possa avere maggiore impatto in quegli ambiti dove è richiesto un titolo di studio maggiormente specifico, è stato recentemente pubblicato uno studio che mette appunto in luce questo fenomeno. In generale ognuno di noi può fare una valutazione di come l’AI generativa impatta sulla propria professione, il metodo più efficace è di provare a utilizzarla per scopi professionali e valutare quanto tempo essa ci possa fare risparmiare, va da sé che più è il tempo che riusciamo a risparmiare maggiore è l’impatto che potenzialmente questa tecnologia può avere sul nostro lavoro quotidiano. Ciò considerando gli elementi legati all’informazione e non quelli legati all’esperienza, alla competenza maturata con la pratica, alla creatività, alla capacità di applicare il senso critico, quindi di analizzare la veridicità di ciò che si apprende ed eventualmente contestarla, e quella di risolvere problemi in modo innovativo che ogni professionista matura con l’esercizio e l’attività quotidiani.
Etica e produttività
Come per ChatGPT3, anche GPT 4 ha dei filtri che impediscono al sistema di fornire risposte riguardo a temi pericolosi, tali filtri però, in linea con l’approccio di limitata trasparenza, non sono noti, o meglio non è noto quali sono i criteri, le politiche, le scelte che vengono applicate e questo vale non solo per i testi ma anche per le immagini perché GPT 4, a differenza della versione precedente, è multimodale, è quindi in grado di rispondere non solo con testi ma anche con la generazione di immagini ed è pure capace di interpretare le immagini come input, quindi di rispondere a domande, o meglio a prompt, generati dagli utenti usando immagini: per esempio mostrando un’immagine di un bimbo che tiene in mano un palloncino e chiedendo a GPT 4 cosa accade se il bimbo lascia andare il palloncino la risposta sarà quella che ci attendiamo, ovvero che il palloncino vola via.
C’è poi un’altra evoluzione in GPT 4 ed è legata al numero di token. Un token corrisponde circa a una parola (dipende dalla lunghezza delle parole, in linea di massima si conta che 100 token sono circa 75 parole) e nel caso di GPT 3 era possibile inserire un testo di massimo 4mila token per richiedere, per esempio che il sistema facesse un riassunto, mentre con GPT 4 questo numero è diventato 32mila, è quindi possibile inserire un testo molto lungo e chiedere a GPT 4 di analizzarlo, riassumerlo, estrarne i punti più significativi.
Infine vi è una ulteriore cosa da dire e riguarda l’integrazione di GPT con gli strumenti di Microsoft Office e qui l’innovazione è di grande portata. La AI è in grado di fornire un effettivo supporto al lavoro di tutti i giorni: può sintetizzare un thread di email molto lungo e mettere in evidenza i punti che ci riguardano direttamente, può trascrivere in tempo reale i contenuti di una conversazione che avviene tramite video-call, può trasformare agilmente un testo in un set di slide. Il livello di integrazione e l’efficacia di tale strumento rappresenta un passo avanti strutturale per strumenti che utilizziamo tutti i giorni e che fino a ieri si sono evoluti in modo incrementale ma non sono stati protagonisti di grandi evoluzioni, fino a ora.
GPT 4 è certamente una tecnologia straordinaria che con il passare del tempo verrà sempre più sviluppata e compresa nelle sue potenzialità, analizzarne i punti ancora migliorabili e gli effetti di tipo economico e sociale come l’impatto sul mondo del lavoro e l’elemento etico così come conoscere meglio le strategie delle aziende che la stanno sviluppando per comprendere quali saranno le dinamiche di mercato che ne condizioneranno lo sviluppo è fondamentale per conoscere al meglio questa rivoluzione della intelligenza artificiale generativa e per comprendere in quali direzioni si svilupperà. (Foto: GPT 4)
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