Intelligenza Artificiale con Lucio Bragagnolo

Benvenuti all'episodio 57 di A2, in cui potete scoprire come ottenere il

massimo dalla vostra tecnologia Apple.

Io sono Roberto Marin e sono il vostro ospite, assieme all'amico Filippo

Strozzi.

Di cosa parliamo in questo episodio, caro il mio Filippo?

In questo episodio, caro il mio Roberto, parleremo di intelligenza artificiale.

Ma prima di parlare di questo, abbiamo anche un ormai un ospite

ricorrente perché non possiamo neanche dire un ospite, basta.

Il nostro amico e cocommentatore in questa puntata è Lucio Gragnolo.

Per cui benvenuto troppo gentile, troppo gentile ospite ricorrente, sembra un po'

che c'è una festa che ha compieglianni o succede qualcosa.

Per l'occasione, credo di aver portato qui, visto che parliamo di intelligenze

artificiali, anche qualche amico immaginario con cui chiacchierare quando mi sento solo

e cose così.

Buonasera a tutti.

Benvenuto tra di noi, Lucio.

Sei qua tra di noi, perché, ovviamente, tra i tre, sei quello

che tira più su, diciamo, il livello dell'intelligenza umana, per competere con

l'intelligenza artificiale.

Io, come sapete, sono l'uomo della strada, e avrò, diciamo, poco a

che fare con l'intelligenza artificiale.

Ma per fortuna, come dicevamo, c'è Lucio che tira su la nostra,

diciamo, media dell'intelligenza umana, e poi abbiamo il nostro simpatico Filippo, che

voi non lo sapete, ma ci ha bombardato come se fossimo praticamente

sotto attacco con tutta una serie di articoli, di video.

Sapeva più lui di intelligenza artificiale che probabilmente l'intelligenza artificiale in se

stessa.

Perché se l'intelligenza avesse voluto cercare qualcosa sull'intelligenza artificiale, avrebbe fatto prima

chiedere a Filippo cosa ne pensa, perché ha trovato tutto lo scibile,

praticamente.

Diciamo, e poi dopo facciamo partire la sigla perché non l'abbiamo ancora

fatta partire.

Che effettivamente è la puntata nasce da vari spunti, dalle chiacchierate precedenti

che abbiamo fatto quando ci siamo organizzati per fare form.

Però, effettivamente, negli ultime 3-4 settimane, adesso, parte live, a parte tutto,

ci sono tante novità, tante cose interessanti da un certo punto di

vista, probabilmente anche tante cose che vengono raccontate in maniera non corretta

o comunque esatto.

Per cui

la puntata che ha già fagiolo, probabilmente quello che vi raccontiamo oggi

tra due o tre settimane potrebbero essere già cambiato di nuovo perché

in pochissimo tempo.

Diciamo che adesso tutti stanno spingendo sul concetto di intelligenza artificiale, che

poi è più propaganda che altro, però adesso vedremo come.

Tuttavia, sicuramente questo è l'argomento del momento e soprattutto stanno andando in

ballo investimenti e novità interessanti da un certo punto di vista, perché

dopo ne parleremo.

Veramente quotidianamente.

Appunto, vi ho mandato un articolo, e già oggi pomeriggio c'era una

cosa che integrava la cosa, che è veramente interessante.

Quindi non ce n'è altro da dire che è un momento di

grosso fervento fermento di questa attività.

Ma prima di entrare nel vivo della puntata facciamo partire la nostra

sigla.

A2 Podcast.

Scopri come ottenere il massimo dalla tua tecnologia apple.

Due professionisti Filippo e Roberto, te lo spiegano con argomenti monotematici ed

ospiti che raccontano il loro flusso di lavoro.

Eccoci, e potete comprare in commoderate la nostra enciclopedia del MEC.

Su primo poi non sarebbe male.

Soltanto con le note dell'episodio, e le mappe mentali, Filippo potrebbe farci

tranquillamente un paio di libri, penso.

Così a naso, è proprio a naso.

Io fossi un po' in Aogeo, ci penserei a questa cosa a

prenderlo sotto il braccino e iniziare a metterlo sotto torch per farlo

lavorare un po'.

Io sono molto tanto qui non mi sente nessuno, o quasi, a

parte quei 64.000 che ci ascoltano, ma nessuno di Apogeo.

Sono un po' arrabbiato con Apogeo perché vorrei che facessero qualcosa.

Invece sono fermi.

Il guaio è che in un certo senso hanno ragione, perché Apogo

ha prodotto un sacco di prodotti, di libri, di corsi e quant'altro

su big data, machine learning e tecniche di apprendimento meccanizzato da parte

del computer.

E tutto quello di cui parliamo oggi non è altro che di

big data, machine learning, apprendimento meccanizzato via software programmabile, Python, Ruby o

cose di questo tipo.

E così mi scoccia perché Apogo non pubblica libri sull'intelligenza artificiale, ma

di fatto quelli che sta pubblicando sui big data da 4 o

5 anni coprono esattamente l'argomento.

È solo che un grande marketing ha cambiato la terminologia.

Sono perfettamente d'accordo, anche perché ricordiamo che tutto sommato si tratta di

mole di dati che vengono processati in qualche modo per riuscire a

dare una risposta.

Io adesso la faccio subito dall'uomo delle caverne, come sono, io sono

l'uomo della strada e quindi la metto subito sul piatto.

La questione è che l'intelligenza artificiale ci viene venduta come intelligenza artificiale,

ma in realtà se proprio andiamo a vedere bene bene, non lo

è a tutti gli effetti.

E essenzialmente quello che parleremo, tratteremo in questa puntata, essenzialmente da quello

che ho capito, correggimi Filippo se sbaglio, tratteremo di chat GPT, dico

bene, lasciando fuori diciamo le altre derivazioni.

Questa è una cosa che volevo precisare perché, ad esempio, una di

queste derivazioni sarà molto utile nel mondo dell'architettura, ma ne parleremo magari

se ci abbiamo tempo verso la fine della puntata o in altra

sede.

Ma in ogni caso, quello che è chiaro è che questa intelligenza

artificiale, per adesso, è più un tool, in realtà, per noi umani,

piuttosto che una persona fatta e finita di tipo informatico.

Nella fattispecie, quello che stiamo usando adesso, che è il chat GPT,

può diventare un comune tool per molti aspetti della nostra vita, questo

non bisogna nasconderlo, nel senso che può aiutare soprattutto chi produce tantissimi

contenuti, può diventare utile in vari aspetti, contenuti di qualsiasi tipo.

Le cose che vengono per primo a me in mente sono, ad

esempio, fare delle scalette oppure creare un testo partendo da delle nozioni

che magari noi conosciamo, ma abbiamo bisogno di tagliare un po' i

tempi e questo ci aiuta a trovare delle informazioni generaliste, in questo

caso, che poi possono essere approfonditi con varie iterazioni.

Ma forse stiamo andando un po' avanti e io a questo punto

lascerei un po' la parola a Filippo e a Lucio che ci

raccontano un po' meglio in realtà che cos'è questo famoso chat GPD

di cui parlano praticamente tutti quanti, e non nascondo probabilmente qualche articolo

che abbiamo letto qua e là nel nostro mondo o nella nostra

blogosfera o nella nostra sfera internet, probabilmente sono stati scritti da Chat

GPT.

Io una cosa che ho notato quando ho usato Chat GPT è

che spesso e sovente usa una locuzione che è, tuttavia, se cominciate

a cercarlo nei vari articoli, cominciate ad avere già un'idea che questo

articolo in effetti potrebbe essere stato generato da un'intelligenza artificiale o presunta

tale, come dicevamo.

Caro nostro Filippo, allora ci racconti un po' questo Chat GPT che

non è nient'altro che un modello semantico?

Esatto, cioè alla fine di tutta la vicenda, quello di cui stiamo

parlando in questi ultimi periodi, e quello che viene proposto un po'

a tutti, è una versione, diciamo, con gli steroidi, però, del sistema

di autocorrezione di iPhone e compagnia bella.

Non perché è quello dell'iPhone, tenendo a precisare, ormai in quasi tutte

le tastiere virtuali c'è un sistema che, se tu inizi a digitare

del testo, ti suggerisce del testo conseguente, chiamiamolo in questo termine.

E di fatto questo è il principio su cui si basa la

chat GPT, che non è altro che una chat, appunto, dobbiamo distinguere,

diciamo che chat GPT è un sistema di interfaccia chat sostanzialmente istruito

in maniera molto avanzata, per cui alla fine è molto verosimile.

Quindi, se io faccio delle domande, conseguentemente lui mi può dare delle

risposte, che però, non sono risposte non so come definirle vere, chiamiamole

in questo termine.

Sono risposte verosimili.

Che è complicato da capire se non facciamo degli esempi.

Per esempio, adesso un mio collega che è molto bravo sull'informatica ha

creato questa utilizzando chat GPT, ha creato sostanzialmente una chat o meglio

un sistema su Telegram per fare delle domande a chat GPT, e

tra le varie cose, appunto, ha chiesto non so quanti professionisti erano

iscritti all'albo e così via.

E la cosa interessante di questa domanda è che ti dà una

risposta: non so, ci sono 100.000 avvocati, 200.000 architetti, 300.000 ingegneri e

così via.

Se le riformuli la stessa domanda

ti cambia la risposta.

Quindi provo subito primo step di tutta la vicenda, attenzione, perché chat

GPT appunto non sa le cose, le inventa, che è una cosa

abbastanza diversa.

Poi, avendo dietro un sistema, di fatto hanno fatto scraping da quello

che si è capito di buona parte di internet, mettiamoli in questi

termini, è ovvio che dice delle cose sensate proprio perché tutte le

pagine Wikipedia, tutti gli articoli anche giuridici, per esempio.

Vabbè, ovviamente era un ambito prettamente da legali quindi abbiamo fatto domande

anche da legali.

Certe cose hanno senso perché comunque c'è una mole di dati che

gli è stata in pasto e quindi crea delle frasi che sono

verosimili in parte, ma non perfette, su questi argomenti.

L'altra cosa interessante è che cambiando, per esempio, ho fatto una domanda:

parlami, indicami gli articoli di Avocato e Mac su Pando e la

Tech.

Siccome io sapevo esattamente quali erano questi articoli, Chat GPT sì, ma

mi ha inserito tutti gli Word degli articoli che non erano che

non esistevano.

Però.

E anche lì è ovvio che dipende molto dall'interazione, diciamo, con questi

sistemi, cioè, che percorso, chiamiamolo così, e quindi che formulazione tu fai

la domanda, è il percorso più o meno verosimile che poi prende.

Quindi, se sei molto attento a quello che gli dici e se

ovviamente riesci a estrappolare questi dati dal diciamo, dal back-end che ha,

perché poi apriamo e chiudiamo una parentesi, ma attualmente chat GPT 3.5

credo che sia l'ultimo, anche se è uscito il 4.

È stato istruito in gergo in quell'inglesismo tremendo: è stato trainato, qualcuno

direbbe: è stato istruito su un materiale fino al 2020 o 2021.

Quindi ovviamente, comunque non è neanche aggiornato, non so come spiegarlo: esatto.

E aggiungo che in diretta io ho fatto la prova per verificare

la questione degli scritti e gli ordini.

In effetti, ho chiesto come prima domanda: quanti architetti ci sono in

Italia?

Me l'ha fatta un po' lunga, ma poi ha risposto: 194.000 erotti.

Poi ho chiesto: in Italia quanti architetti ci sono?

E la risposta è 180.000 erotti.

Citando comunque una fonte che è quella dell'ordine degli architetti, pianificatori, passaggi

e conservatori italiani al 31 dicembre 2021.

Quindi, come potete capire, il dato scosta niente meno che di 14.000

iscritti, che è circa il 10%.

Quindi potete capire già la precisione di questo modello semantico che ricordo

in parole povere che cosa fa?

Ha questa grossa mole di dati, di testo essenzialmente, di cui praticamente

cerca di capire quali sono le parole che si avvicinano di più

per rispondere a una domanda, cioè quelle che sono più consecutive alla

domanda che è stata posta.

Quindi si fa per dire in questo caso si fa un giro

per internet.

Nel primo caso ho trovato X fonti che hanno la probabilità, hanno

la più alta probabilità, perché alla fine si tratta di questo, di

essere più vicino alla frase che gli ho digitato io.

E cambiando giustamente la frase, loro ha cambiato la probabilità di informazioni

che sono più vicine alla frase cambiata.

Quindi capite che dal punto di vista tecnico è molto interessante sotto

certi punti di vista, ma deve essere in effetti guardato con un

occhio attento.

E questo occhio attento penso che anche il nostro Lucio abbia potuto

mettere con mano vedere e verificare quanto deve essere attento questo occhio.

Mi è capitato di tenere un corso nelle settimane scorse di formazione

di personale per un ufficio stampa in cui praticamente in diretta, dentro

i materiali, abbiamo inserito la trattazione di ChatGPT e dei suoi compagni

di cosiddetta intelligenza artificiale.

Una delle persone che hanno frequentato questo corso, dopo la seconda volta

che parlavamo, mi ha detto: Ma tu lo vuoi ammazzare a tutti

i costi, ChatGPT.

Io ho detto: No, bisogna capire bene quali sono gli spazi di

utilizzo convenienti e opportuni di questa cosa, che è bellissima se tu

la usi per lavorare su dati che hai già, per esempio, per

creare bozze che poi devi riempire o correggere o sistemare o integrare,

se devi fare elaborazioni per trasformare cose che hai già in altre

cose che hai già, ma di diverso formato, in tutte queste situazioni,

chat GPT fa delle cose molto carine, molto interessanti e consente di

risparmiare una quantità di tempo siderale, tanto che tra molti programmatori è

già diventato un must, ma very much nice to have.

Cioè fa grande comodo.

In tutte le circostanze in cui viene usato come sistema per recuperare

dati, a leggere qualche settimana fa, state pretendendo da un sistema statistico

di andare a fare a interrogare un database in modo deterministico.

Chat GPT ti dà la risposta corretta solo in un valore percentuale

delle volte, ma by design è fatto apposta per funzionare in questo

modo, non è un difetto.

Lui potrà trovarti delle cose esatte al 99, al 90, all'85%, non

ti troverai mai una cosa esatta al 100% e se succede perché

l'informazione è molto piccola o perché abbiamo avuto un gran colpo di

fortuna.

Basterà prolungare un po' la sessione e prima o poi, by definition,

by design, lui comincerà a inserire errori ad avere allucinazioni, come dicono

adesso in gergo i tecnici, a inventarsi cose perché è basato su

una modalità di elaborazione del modello che è detta regressiva.

Siccome lavora su base probabilistica e parola dopo parola le mette insieme

estraendo sorte con un peso percentuale,

se io moltiplico 0,9 per 0,9 ottengo 0,81, ottengo un valore sempre

più lontano da 1, che nella probabilità significa la certezza, e sempre

più vicino a 0, che nel linguaggio della probabilità è l'impossibilità.

Quindi più si va avanti a usare il sistema durante una sessione,

più il sistema introdurrà degli errori.

Qui mi diverto un attimo, poi lascio la palla a Filippo che

ha studiato tantissimo e ne sa molto più di me, e a

Roberto che fa finta di non saperne, e in realtà ha già

capito tutto.

Dico: la cosa che più mi meraviglia è vedere la gente che

è rintronata come alla festa del liceo da questa grande novità.

Perché adesso abbiamo detto che parliamo solo di ChatGPT, però non posso

tacere di un certo Miche Paola che in questo momento fa trending

topic su Twitter e compagnia, perché lui prende dei dipinti celebri, non

so, la Gioconda, chiede a ChatGPT di descrivere quello che vede.

ChatGPT fa un resoconto del dipinto, e poi lui dà in pasto

questa descrizione a

un altro di questi sistemi generativi che fa un dipinto nuovo sulla

base della spiegazione di ChatGPT.

Ora, non so chi di voi ha frequentato delle scuole medie, si

è mai trovato a una festa, ha mai giocato al telefono senza

fili, oppure ha ascoltato delle storie tese che facevano tradurre in inglese

il testo in italiano e poi facevano tradurre in italiano il testo

inglese che avevano appena tirato fuori.

Si tratta di giochini che sono veramente terra a terra, ma passano

per idee geniali, grandi conquiste, unicamente perché c'è di mezzo un sistema

di chat che fa finta di essere un'entità, tanto che qualche imbecile

si è già mosso per avviare un discorso sui diritti dell'intelligenza artificiale,

i diritti umani, i diritti legali, come se queste cose fossero senzienti,

qualche altro imbecile sostiene che siano senzienti, e fortunatamente alcune persone di

buonsenso hanno avanzato una proposta a livello etico di viet

are, insomma, di mettersi d'accordo in modo che questi sistemi non parlino in

prima persona, perché generano un effetto psicologico.

Probabilmente tante persone abituate al soliloquio o ormai alla solitudine dei social,

sono contente di avere qualcosa che risponde e sembra rispondere a tono,

e in realtà non è niente, è un trucco.

Scusate se mi sono dilungato, avevamo detto che finiamo a luna, no,

giusto, sì, tra l'altro, ti voglio ringraziare, perché sono ovviamente osservazioni interessantissime.

Quello che volevo solo aggiungere così prima di lasciare la parola a

Filippo è che forse parte del problema è proprio il nostro insito

umano, sotto il punto di vista della nostra psicologia, tendiamo un po'

a umanizzare un po' tutto.

A partire dagli animali, nel senso che tendiamo a renderli umani, ad

aspettarci, cioè, vediamo in loro qualche comportamento che per noi è umano.

E quindi tendiamo a umanizzare le cose e probabilmente stiamo facendo anche

questa cosa verso l'intelligenza artificiale.

Cerchiamo di dargli una parvenza di umanità, perché il nostro istinto è

quello di dare, non so, un atteggiamento umano più o meno a

quello che incontriamo nella nostra vita, anche perché probabilmente, essendo umani, è

proprio il nostro interno, cioè una cosa che facciamo senza pensarci.

Potrebbe anche essere questo un grosso problema che forse è da affrontare

sotto tanti punti di vista, ma in maggior ragione appunto dare una

parvenza umana o di intelligenza artificiale, in realtà ha un algoritmo.

Luca Sofri ha scritto di recente: Io non mi preoccupo che com'era.

Io non mi preoccupo che l'intelligenza artificiale scriva meglio delle persone.

Ma mi preoccupo che le persone scrivano peggio dell'intelligenza artificiale.

Normalmente lui è uno che cerca di tenere delle posizioni equilibrate, anche

se poi differiamo abbastanza nelle conseguenze del ragionamento.

Ma abbiamo mai fatto caso a come scrive ChatGPT?

ChatGPT è noioso, ampolloso, pedistequo, quasi petulante, a volte, sussiegoso, è una

lettura pesante.

C'è un quotidiano che in questo periodo mette in tutti i numeri

un articolo scritto con chat GPT e sfida i lettori di trovarlo.

Chi trova gli articoli scritti con chat GPT, vince un abbonamento, una

bottiglia di spumante, qualcosa del genere.

E c'è sempre qualcuno che lo trova, ma perché quando si è

davanti allo schermo e si fa il giochino, scrivi la Divina Commedia

come se fosse una scimmia che ha appena visto Star Trek ed

è vestita col costume da pagliaccio e chat GPT tira fuori delle

cose che sembra divertentissimo, sembra sofisticatissimo, ma guarda come ci prende, e

poi, in realtà, messo per esempio su una pagina stampata è veramente

noioso e non cambia mai stile, in realtà non riesce in modo

pessimo a imitare qualche voce celebre di autori, ma non ci riesce

davvero, proprio perché non ha la minima idea di che cosa sta

facendo, e mette una parola dietro l'altra su base probabilistica.

Quindi non so che cosa stavi dicendo, però penso di averti risposto.

È proprio di sì, nel senso che penso che in effetti uno

dei grossi problemi è anche questo.

Leggendolo in effetti è pesante e spesso è anche pieno di errori

di ortografia.

E tra altre cose, si vede che è un sistema probabilistico perché

le frasi tendenzialmente sono molto corte e tendenzialmente sono slegate una con

l'altra.

Se ci state un attimo a vedere, nel senso che sicuramente chi

si è trovato in mezzo a utilizzare chat GPT per tirare fuori

un testo di qualsiasi tipo, sicuramente l'ha dovuto rivedere dall'inizio alla fine,

e sicuramente ha dovuto aggiungere della punteggiatura come la virgola, che spesso

non viene utilizzata su Chat GPT.

È difficile vederla con una virgola, viene usata spesso un punto per

delimitare le frasi e i concetti.

E quindi, per questo motivo, diventa veramente una lettura molto pesante.

Come dicevi, giustamente, hai fatto una serie di aggettivi che probabilmente ne

conoscevo il 30%, ma me li segno che così poi me li

vado a cercare, giusto?

Esatto.

Quindi, sapete, io ho anche i miei strumenti da uomo della strada.

Adesso metto lì a su Lux GPT e mi cerco tutte le

mie cosine che mi sono perso.

Ma in ogni caso, quello che sono sicuro è che in effetti

non è in questa fase semplice riprendere il testo così come l'ha

scritto, prenderlo così e usarlo, perché diventa di difficile lettura.

Si capisce subito che c'è una certa pesantezza, giustamente semantica, ma non

può anche essere diversamente, perché se fosse un'intelligenza artificiale, probabilmente l'avrebbe scritto

meglio.

In realtà è un modello semantico.

Sì, io mi ricollego in parte a quello che ha detto Lucio.

Cioè, vi ricordate quando girava, probabilmente due o tre anni fa ormai,

girava questa applicazione che ti faceva più giovane o più vecchio, tutti

erano lì, che bello!

Guarda, io sono fatto così

a te.

Poi si scopre che questa applicazione era russa, ma non per il

concetto che i russi sono cattivi.

Ma è una società russa che, ovviamente, quando accettavi di farti una

foto, sempre fatta con l'intelligenza artificiale, ricordiamocelo bene, e ringiovanirti o invecchirarti,

aveva diritto a trattenere tutte queste immagini che di fatto ho acquisito

gratuitamente e per scopi di cui nulla si sa ad oggi in

maniera chiara, certa e quantomeno discutibile, mettiamoli in questi termini.

A me ChatGPT attualmente ricorda tanto questo, nel senso che anche gli

strumenti più interessanti di ChatGPT e io adesso ne parleremo anche, perché,

per esempio, come avvocato, la possibilità di riassumere testi, la possibilità di

fare tante cose è interessante e potenzialmente utile per la mia attività

senza voler fare l'avvocato, non so se mi spiego.

Il problema, però, è un altro è che tutto questo sistema ruota

dietro non dei server, delle server farm, cioè delle cose di dimensioni

inumane, tra virgolette, dei veri edifici pieni di computer che fanno girare

questo sistema.

Perché tra i dati che mangia, tra virgolette, e l'energia per creare

tutte queste risposte.

Attualmente fa fatica a rispondere non perché non riesca, ma perché ci

sono così tante richieste in contemporanea.

Quindi è come se questa

intelligenza artificiale parlasse a milioni di persone in contemporanea.

E quindi è ovvio che la potenza di calcolo è comunque limitata,

anche se sembra infinita e oltre, ma anche il consumo di energia.

La gestione, nessuno si sta rendendo conto che dietro tutta questa cosa

c'è un dispendio inutile per modo di dire di energie, e dall'altro

sta acquisando dati degli utenti, di cui non si sa anche qui

che cosa venga fatto e come verrà utilizzato.

Venendo a noi i capcia, credo che siano l'esempio più

noto di utilizzo degli umani per istruire intelligenza artificiale, perché alla fine

è un servizio stranamente gratuito che non si sa come mai, ma

ti farà trova le biciclette, trova i ponti.

Trova le linee sulla strada, trova i tetti, trova il SU.

Cos'è questo?

È un sistema per far lavorare a gratis sugli uomini.

Affrontiamo l'argomento e non le intelligenze artificiali.

Difatti, mi chiedo il modello economico dietro all'intelligenza a questa presunta intelligenza

artificiale.

Prima questo parliamo di una non la chiamerei truffa, però di un

bel volta faccia.

Chat GPT è stato messo a punto da una società che si

chiama OpenAI, che ha dichiarato nel momento in cui è stata costituita

di non esagero troppo rispetto ai comunicati ufficiali, lavorare per l'umanità, mettere

a disposizione la conoscenza, sviluppare dei progressi nell'ambito dell'intelligenza artificiale.

Non so se si vede che sto muovendo di team quando dico

intelligenza artificiale.

Insomma, fare una gran cosa per il bene della scienza, per il

bene della collettività, e poi da condividere con il mondo perché tutti

dobbiamo poter beneficiare di questi strumenti e di queste cose.

Dopodiché, nel giro di pochi mesi il codice è stato completamente chiuso

e nessuno sa che cosa ci sia dentro.

La società è una società che ha un modello di business.

Adesso ci chiediamo quale, ma ha un modello di business e non

lavora gratis set amore dei.

Ha avuto finanziamenti molto importanti da multinazionali molto importanti, una delle quali

non vedeva l'ora negli anni 90 di come motto mettere un computer

sopra

?

E adesso 30 anni dopo non le sembra vero di poter mettere,

oltre al computer su tutte le scrivanie, anche l'utente su tutte le

scrivanie, perché ce n'è uno solo.

Lo governa lei e viene addestrato da milioni di umani che si

mettono lì a chiedergli i sonetti in stile manga giapponese, tanto fare

ricerche pensando che sia Google, a farsi profilare e a farsi sfruttare.

Quindi, la domanda sul modello, ecco, questa, queste erano le premesse.

Adesso cerchiamo pure le risposte.

Esatto, diciamo che ormai possiamo dirlo e Microsoft che ha investito tantissimo,

anzi, ha iniziato investendo neanche tantissimo, ma negli ultimi mesi, mese e

mezzo, ci ha messo dentro adesso, non mi ricordo più le cifre,

ma cifre che iniziano a diventare significative, anche se è una grossissima

multinazionale e così via, sta buttando fuori

, è una parola grossa prodotti, però comunque sta buttando fuori diciamo dei

sistemi collegati a chat del GPT, ma qui probabilmente ormai è tantissima

gente che lo sta facendo, ormai è un po' ovunque attacca questo

con chat del GPT, fai quello con chat di GPT e così

via.

Effettivamente bisogna dare atto a Microsoft.

Per la prima volta, credo ormai una decina d'anni, Google ha avuto

un lieve calone come motore di ricerca e Bing.

Sumento che credo non abbia quasi nessun tipo di utilizzo, se non

chi utilizza Windows e non ha cambiato le impostazioni di sistema per

andare su Google, perché edge, credo che sia di default.

Con Bing appunto.

Adesso c'è addirittura gente che chiede di partecipare alla beta o comunque

di.

Tra l'altro, ovviamente piccola nota, sul discorso del modello di business, ero

anche interessato originariamente a dire proviamolo, sono curioso.

Poi praticamente devi utilizzare esclusivamente Edge di Microsoft, che già questo mi

fa prudere, in più ti devi anche registrare.

Quindi ulteriore profilazione sulla profilazione per poter accedere alla lista d'attesa, poi

eventualmente avere la disponibilità di questo sistema.

Ora, come facevano vedere anche grossi youtuber e così via, attualmente Bing

con l'intelligenza artificiale è interessante, ma fino a un certo punto, mettiamoli

in questi termini, per mille motivi.

Sicuramente, una parte del modello di business è questa pubblicità, è anche

semplicemente scalzare il gigante della ricerca.

E effettivamente Google, quello possiamo dire, ha fatto anche dei passi falsi

attualmente, perché la conferenza, diciamo che probabilmente anche un po' improvvisata, ha

fatto un mesetto fa ormai, credo mi ricordo più le tempistiche.

Perché poi ormai è una notizia ogni giorno, se non due o

tre notizie ogni giorno: con Bard, che dovrebbe essere la loro eventuale

intelligenza artificiale, ha fatto nella presentazione, che non è sicuramente in stile

Apple, degli errori grossolani ed evidenti.

Tant'è vero che anche lì,

dopo questa presentazione, avevano perso svariati punti percentuali nella quotazione azionale di

Google, o meglio, di Alphabet, che è la società che gestisce poi

tutto il cappello delle consociate, tra cui anche Google e compagnia bella.

Per cui effettivamente bisogna dire la verità, Microsoft da tanto non faceva

parlare di sé, chiamiamola così, è ormai la predominante forza nel personal

computer, chiamiamola così, nel mondo office ovviamente.

Ma progressivamente, per esempio, sta perdendo terreno.

I Mac stanno recuperando recentemente terreno in vari ambiti per mille motivi

che oggi non ha neanche senso specificare.

Effettivamente, però questa mossa ha dato una visibilità, soprattutto, nella nostra bolla

tecnologica, chiamiamola così.

Ma credo anche nella bolla meno tecnologica di chi adesso non so

se perché non seguo i telegiornali, però non so se anche sui

telegiornali, comunque se ne parli un minimo.

Quindi sicuramente c'è una maggior chiacchiera, una maggior sicuramente alla radio, perché

me ne ha parlato anche mia moglie, quindi questo è l'esempio tipico.

Infatti, mi fa: Oh, ma ne parla un po' troppo per i

miei gusti, ma cos'è tutta questa cosa?

Sì, sì, alla radio, DJ qualunque nazionale popolari che dicono: Ah, questa

cosa, l'intelligenza artificiale.

Ho parlato con Bill Clinton e ho parlato con Pablo Neruda.

Ah, che figata!

Io sono proiettata nel futuro.

Era una DJ donna e quindi ce l'ho proiettata, cosa bellissima che

certamente cambierà la nostra vita, eccetera.

Il paradosso di tutto questo è che Google in realtà è tecnologicamente

molto più avanti di Microsoft, e degli altri, perché adesso ormai si

stanno muovendo naturalmente in molti, Google, ripeto, come tecnologia di sistemi generativi,

grandi modelli linguistici addestrati a fare machine learning, bla bla bla, è

molto più avanti di Microsoft.

Però, che cosa è successo?

Siccome questi sistemi sono statistici, quando tu li colleghi al motore di

ricerca, intanto come diceva Filippo, aumenti mostruosamente i costi di gestione, perché

chat GPT mi pare abbia 175 miliardi di punti di informazione.

Poi, se ci sarà tempo, vi farò il pippone su quello che

è veramente l'intelligenza artificiale.

Tuttavia, per il momento mi limito a dire che c'è stato un

momento negli anni 90 quando andavano di moda i sistemi esperti in

cui si riteneva che tutti i difetti dell'intelligenza artificiale e le sue

mancanze sarebbero stati risolti aggiungendo conoscenza.

E oggi si ragiona nello stesso modo.

Chat GPT3 aveva le sue magagne, ma noi le risolveremo con chat

GPT-4, che sarà molto più grande, avrà molta più conoscenza.

Le magagne naturalmente restano semmai si nascondono un po' meglio, entrano in

modi più subdoli e così via.

Quindi, che cosa ha fatto Microsoft che nel campo dei motori di

ricerca è un perdente di fatto in questo momento?

Ha detto: tranquilla, ma ha tratto le conclusioni, io non ho niente

da perdere.

Metto in piedi un'operazione di marketing straordinaria, aggancio questa roba che poi

è perfetta per il mio profilo di utenza, perché è una cosa

che, alla fine, a livello di produzione di contenuto produce medium menci

fa la media di tutto è quello che si dice, che si

scrive, che si canta su internet, mescolata, e da lì si prende

quello che è il consenso così detto, il minimo comune, denominatore, proprio

la cosa che va più bene per la maggior parte delle persone.

Voi sapete bene che se sulla tavolozza cominciate a mescolare tutti i

colori, alla fine viene il marrone, è un marrone

schifezza,

non c'è più traccia dei colori originali.

Chat GPT alla fine non fa altro che prendere tutto quello che

c'è su internet in modo compresso, sacrificato, togliendo informazioni, è stato paragonato

a un grande JPEG del web.

Cosa vuol dire JPEG?

Vuol dire che pesa molto meno, ma perché?

Perché tu hai tolto un sacco di informazioni che non sono subito

necessarie.

Appena vai a zoomare, il sistema in qualche modo deve mettere qualcosa

al posto di quelle informazioni che mancano e inventa.

E in questo modo tu riesci ad avere delle grandi immagini che

pesano pochissimo, ma che dentro non hanno tutto quello che c'era veramente.

Quindi, insomma, riassumo, Microsoft ha detto io: certo, la aggancio a Bing,

ma poi l'aggancio a Office, quale cosa migliore per un utente World

produrre cose uguali a quelle di qualunque altro utente World.

Nessuno verrà mai più licenziato per avere fatto una relazione di merda,

la fa chat GPT.

È perfetto per il suo mercato questo prodotto.

E così facendo, si è caricata di costi bestiali di gestione, perché

fare andare questa cosa insieme a Bing è costosissima.

Ma tanto Bing fa numeri piccoli e Microsoft si può permettere tutto.

In più, secondo me, tra l'altro, lo buttano su Azure.

Quindi, alla fine c'è un ritorno economico in qualche maniera.

Ma certo, ma Google, che è il gigante della ricerca web, perché

non è uscito prima o anche più avanti tecnologicamente, perché non ha

fatto lui il sistema intelligente da affiancare al motore di ricerca?

Perché Google ha visto benissimo che si sparava nei piedi, che era

una cosa che portava solo costi assurdi e nessun vero beneficio sulla

ricerca.

Poi, se tu hai un programma scritto in Python e gli dici

scusami, mi servirebbe scritto in Rust, ChatGPT te lo fa ed è

una figata.

Cioè, tu, programmatore, ci passeresti una giornata e lui ci passa dieci

minuti.

Quindi ci sono dei punti dove ChatGPT è stupendo.

Affiancato al motore di ricerca è veramente puro marketing, è illudere la

gente.

Un mio amico ha cercato informazioni sul sottoscritto.

Bing gli ha restituito informazioni che sono nella pagina

del mio blog, cose di pubblico dominio.

Dopodiché mi ha attribuito la paternità di due libri che io non

ho mai scritto e non so neanche se avrei mai voluto scrivere

o saputo scrivere più probabilmente, inventando di sana pianta, chat GPT è

l'antitesi della ricerca sull'antitesi della ricerca e questo si spiega tutto.

Adesso Google ha dovuto mettere in piedi Bard in fretta e furia,

perché ovviamente si parla solo di ChatGPT.

Tra l'altro mezz'ora fa Google mi ha scritto e mi ha detto

adesso puoi usare bar anche tu, non da italiano, ho usato una

VPN.

Però, usando una VPN, sono entrato nel programma Beta e dopo una

giornata mi è arrivato, non ho fatto in tempo a provarlo prima

di entrare in trasmissione, ma

posso.

Tuttavia, insomma, Microsoft ha dovuto sì, ciao, Google, ha dovuto correre come

una pazza perché il rumore del marketing in questo momento è potentissimo.

Per Google perdere un punto di percentuale sul mercato della ricerca significa

perdere miliardi.

Quindi, anche se questa cosa è una martellata alla tafazzi, Google la

deve fare.

Stavo appunto leggendo i dati di Google con tracciata GPT.

Secondo i dati raccolti da Similar Web, che condivide analisi e dettagli

sulle visualizzazioni e altri parametri dei siti web riportati da Reuters dal

7 febbraio, cioè dall'annuncio dell'integrazione di Chat GPT in Bing al 20

marzo, le visualizzazioni di pagine di Bing sono cresciute dal 15,8%, mentre

quelle di Google nello stesso periodo sono calate dell'1%.

Quindi in effetti c'è stato un movimento grosso calibro perlomeno per Google

i numeri sono piccoli, ma le cifre sono altissime.

Per Bing ha anche piccoli movimenti percentuali, ma in questo caso sono

due cifre.

Per Bing, è veramente tantissimo, anche perché io penso fino a prima

della pandemia, giusto per dare un ordine di grandezza, nessuno sapeva a

momenti cos'era Bing perché non utilizzava nessuno, tra le altre cose.

Invece aggiungo solo una cosa, poi lascio la parola a Filippo.

Che stavo osservando che incominciamo già a vedere.

Io lo sapete che tutti quanti qua stiamo tenendo un po' su

Apple, ma quello che mi fa e mi ha dato da pensare

proprio in questo momento perché ho letto l'articolo adesso, mentre stava parlando

Lucio, mi è capitato sotto gli occhi.

Che attualmente Open AI ha consentito fare a chat GPT tramite l'utilizzo

di plugin, la possibilità di cercare informazioni su siti esterni.

Tra i siti esterni che mi hanno dato molto da pensare, sono

almeno tre circa, che sono Milo, Open Table, Slack e Wolfram Alpha,

tanto per farci capire, e anche Zapia, che conta fino a un

certo punto.

Però capite che quello che volevo anche accennare come problema di questa

simpatica intelligenza artificiale è che la base dati è la nostra e

la usa senza chiedere permesso.

E praticamente, se noi avessimo qualcuno come la SIAE, ad esempio, che

ci fa mettere tasse sui dispositivi informatici perché ha paura che facciamo

una copia privata di qualsiasi cosa che viene cantato, a questo punto,

se questo è vero, potremmo addirittura cercare di fare una mega causa

a questo motore di intelligenza artificiale, chiamiamolo così, perché sta prendendo tutti

i dati di tutto il mondo senza chiedere il permesso.

E questo è sicuramente una di quelle cose che abbiamo visto cadere

più di più e più volte, soprattutto quando si parla di dati

informatici.

Quello che secondo me potrebbe essere interessante dal punto di vista di

un governo.

Non faccio nome in questo momento perché capirete che ci arriverete anche

voi a cosa mi sto riferendo.

Sappiamo benissimo tutti quanti che qualche anno fa, per i più giovani

magari non se lo ricordano, ma c'era stato un piccolo tusto quando

abbiamo scoperto che in effetti il Grande Fratello esiste.

E questo è un altro esempio di Grande Fratello che raccoglie i

dati, però, alla luce del sole e lo sfruttiamo anche, cioè noi

siamo consapevoli che stanno usando i nostri dati, quello che scriviamo, le

nostre opere di intelletto.

Lucio scrive un articolo al giorno.

Lui è un esempio, qualcuno che butta parole a diversi ordini di

grandezza rispetto a me, un po' meno perché Filippo scrive tantissimo.

Però, nel mio caso, scrive veramente a diversi ordini di grandezza e

nel suo caso, Chat GPT si appoggia per diare fuori delle informazioni.

Però non ha chiesto il permesso, non dà i diritti d'autore, niente

di tutto questo.

Noi gli lo stiamo lasciando fare e nessuno dice niente.

Questo è una tipica operazione di chi mette, ad esempio, un raccoglitore

di dati sulle dorsali per riuscire a capire più quante informazioni ci

sono, passando la liscia e magari alla fine facendo anche un po'

di spionaggio industriale che non fa mai male.

Insomma, per riuscire a portarsi avanti, anche questo può essere utile all'interno

di una nazione.

Chi lo sa, magari vedremo che adesso Microsoft è a questo punto

e magari tra un paio d'anni vedremo che la situazione sarà ben

diversa perché ha una base dati decisamente più ampia su cui poter

appoggiare le sue economie.

Perché poi alla fine, ridendo e scherzando, di questo si tratta, di

riuscire a capire dove va il soldo.

Dico sempre a tutti quanti, in tutte le situazioni, guarda dove va

il soldo e capire qual è l'effettiva verità.

E qua un po' su chat, GPT e compagnia cantante, bisogna un

po' capire qual è il flusso economico.

In momento ha una nuova feature più che praticamente

alzare l'asticella, puoi avere esattamente.

Puoi pagare esattamente quello che stavi pagando prima, ma in più puoi

avere la grande intelligenza artificiale, e allora vieni a comprare da me

il mio prodotto, perché il mio prodotto è dentro l'intelligenza artificiale.

Poi chiaramente ancora emergere un modello economico serio, nel senso che c'è

un sistema che disegna immagini che si fa pagare un dollaro a

immagine.

OpenAI vuole 20 dollari al mese.

Nel momento in cui ci saranno 50 sistemi come lui, non so

che cosa succederà.

Secondo me, a parte che tra tre anni o cinque anni non

se lo fiderà più nessuno, perché ci sarà il secondo inverno dell'intelligenza

artificiale dovuto alla mancanza assoluta di mantenimento delle promesse, però sarà una

commodity esattamente come abbiamo l'autocorrettore, o le mappe dentro gli smartphone.

Le mappe costano un patrimonio a chi lo fa.

Però come fai a vendere uno smartphone se non hai le mappe,

quindi fai le mappe per vendere gli smartphone.

Io credo che diventerà un po' questo tipo di prodotto e questo

tipo di non modello economico.

Sì, effettivamente.

I rischi ci sono tutti, secondo me, anche perché da quello che

ho visto io sempre là fuori, ma sempre questo mio amico, che

effettivamente ha delle capacità informatiche abbastanza elevate, ha fatto il training su

argomento deontologico degli avvocati, chiamiamolo così, e in questo caso le risposte

che riesce a dare ChatGPT dopo aver avuto il training, diciamo, quindi

avere studiato, chiamiamola così, anche se non è il termine corretto, ma

avere digerito è forse più giusto, tutta una serie di testi legati

appunto alla deontologia, riesce a dare anche delle risposte più sensate, non

perfette, ovviamente, ma più sensate su quell'argomento.

Quindi c'è anche un'ulteriore fronte donda, diciamo.

Cioè noi dobbiamo, ci sarà anche chi legittimamente da un certo punto

di vista farà training, quindi spenderà anche poi dei soldi.

Perché tutto questo training, diciamo, poi richiede capacità computazionali, richiede ovviamente di

preparare dei dati specifici per l'assimilazione e per la comprensione di queste

intelligenze artificiali.

Effettivamente è un sistema abbastanza dispegno.

A questo punto, visto che siamo intorno all'ora e probabilmente potremmo andare

avanti molto di più, farei una lieve deviazione su invece l'approccio Apple,

chiamiamolo così, alla vicenda.

E io partirei invece da una cosa che è recentissima che vi

ho girato, che adesso volevo di cui volevo accenare brevemente, perché è

ancora veramente sul nascere.

Però è qualcosa che mi ricorda molto l'approccio di Apple alle intelligenze

artificiali in quest'ottica qui: cioè avere la possibilità di avere un'intelligenza artificiale

sul computer e non invece distribuita, chiamiamolo così, o come sarebbe meglio

dire nelle server farm di altri, con tutti i problemi del caso.

Recentemente è appunto, è una cosa che io ho scoperto tre giorni

fa, secondo me, perché ho iniziato a approfondire l'argomento.

E sempre grazie ad algoritmi, perché deve essere stato YouTube, visto che

avevo fatto varie ricerche sull'intelligenza artificiale, mi ha fatto passare questa cosa,

ed effettivamente è molto molto interessante, che si chiama Alpaca.

Alpaca è praticamente un motore semantico, quindi la stessa cosa di Chat

GPT, per intenderci.

La particolarità di Alpaca, però, è che a livello di training è

stato fatto un trusto, chiamiamolo così, cioè, parte del training è stato

fatto fare a chat GPT, quindi spendendo pochissimo, tra l'altro, quindi utilizzando

un'altra intelligenza artificiale, chiamiamoli in questi termini, e avendo dietro dei modelli

che sono stati fatti da niente che meno che Meta, cioè Facebook,

MetaEI, che appunto, adesso non se ne parla attualmente, ma è un

altro grosso competitor, diciamo, del sistema.

La cosa interessante qui è che a prescindere dal fatto che tutto

questo sistema di alpaca non è perfettamente open source, chiamiamoli in questi

termini, è ibrido.

Nigliore delle ipotesi, la cosa interessante è che però si possono scaricare

i modelli sul computer.

Si può avere, io la semplifico molto anche perché anch'io non ho

le capacità tecniche per capire tutto.

Però, in estrema sintesi ci sono già su GitHub dei progetti che

possono essere fatti girare su un Mac Mini, quindi voglio dire, senza

avere cose particolari.

E questo motore linguistico adesso è prevalentemente ha imparato prevalentemente dall'inglese.

Quindi, sulla nostra lingua, per esempio, ha più difficoltà, ma appunto sto

sguenzagliando gli amici informatici e gli sto chiedendo se riescono a fare

cose.

Tuttavia, effettivamente è possibile avere una sorta, chiamiamola così, di chat.

Quindi, ecco un'altra cosa che secondo me non abbiamo detto di Chat

GPT, la particolarità, diciamo, rispetto a altri sistemi di chat preesistenti, è

che Chat GPT riesce per almeno 3, 4, 5 interazioni a ricordarsi,

chiamiamola così, anche se hai sbagliato il termine.

A ricordarsi di quello che è stato detto prima.

Quindi si può fare riferimento a cose dette prima facendo un accenno,

ma non ripetendo la stessa domanda.

Non so se mi spiego.

Ecco, alpaca sostanzialmente riesce a fare le stesse cose però direttamente sul

computer.

Questo è molto interessante perché sappiamo come Apple negli ultimi dispositivi comunque

ha messo dei sistemi appunto di rente rurali e quant'altro.

Proprio per permettere ai Mac e agli iPhone e agli iPad di

gestire meglio dei modelli già creati, perché qui si parla di modelli

già creati, ma che lavorino direttamente sul dispositivo.

E quindi, ovviamente, questi modelli che già esistono, chiamiamolo così, non hanno

bisogno di telefonare a casa, quindi di andare sul server Mama Microsoft

di Open AI, di Google o chi per esso, ma possono anche

lavorare sul dispositivo.

E tutta questa roba qua, adesso, giusto per fare degli esempi veloci,

poi casomai Lucio ne ricorda di più.

Però la possibilità di riconoscere del testo direttamente dalle foto, quello che

si chiama live text, anche la riduzione del rumore nelle conversazioni, o

anche l'effetto sfocato, secondo me, sono tutti modelli di machine learning, cioè

cosiddetta intelligenza artificiale, che Apple però fa lavorare direttamente dal dispositivo e

quindi che, per esempio, non richiedono il collegamento di internet.

Per cui appunto oggi non si sa nulla a parte del sito

dove Apple parla dei suoi sistemi di chiamiamo così machine learning, perché

Apple li chiama col nome giusto, ma non perché siamo tutti qua

a fare Apple e così via.

Però effettivamente sono abbastanza precisi sul punto e non hanno mai creato

degli hyper assurdi, ma stanno utilizzando tutte queste tecnologie per fare cose.

Perché tra l'altro adesso lo possiamo dire perché abbiamo coinvolto l'amico Alex

Racuglia che su questi giochi informatici, diciamo, ci sta lavorando.

Diciamo, poi ne parleremo in una puntata apposta, ma Apple ha creato

tutta una serie di strumenti per cui ci sono dei modelli, chiamiamoli

così, di base, già quelli chiamiamoli così di grosse dimensioni, che richiedono

ovviamente un lavoro impegnativo, di predisposizione, su cui però i singoli programmatori

possono fare un training specifico, che poi è anche quello che appunto

sembrerebbe dall'ultimo video che ho visto, giusto oggi alpaca riesca a fare,

cioè questo programmatore tedesco, siccome appunto

alpaca funziona bene con l'inglese, ma non funziona bene con le altre

lingue, ha cercato spendendo il minimo possibile 3 euro, fare appunto, ovviamente

con tutta una serie di competenze informatiche notevoli, tendo a precisare, perché

io ho capito il concetto, ma riprodurlo non sarei in grado.

Ha fatto il training, appunto di alpaca con la lingua tedesca, e,

seppur non perfetto, ovviamente, anche perché ha cercato veramente di tirare col

minimo possibile sindacale, riusciva a dialogare in maniera abbastanza sensata, diceva lui

perché io non conosco il tedesco: con questo sistema poi di sintesi

testuale.

Perché poi chiamarlo sempre intelligenza artificiale è lunga.

E probabilmente è questo il vero, cioè almeno dal mio punto di

vista, è questa la cosa più interessante e più promettente di questi

sistemi.

Perché appunto, io, come avvocato, per esempio, non posso sparare, non so,

i contratti di 100 clienti per farli imparare a scrivere un contratto.

O addirittura quello che a me, per esempio, interesserebbe da morire: è

una volta che bene o male il partner è abbastanza simile, estrapolare

i dati del cliente dai contratti in automatico.

Quindi puoi permettermi di lavorare quei dati eventualmente per fare, non so,

un atto.

E quindi io devo sapere cose, o addirittura gli chiedere, per esempio,

di cercarmi quella specifica clausola, ma quel testo in una mole grossa

di documenti, ecco lì sì.

Che trovo ovviamente sul dispositivo o comunque su un computer strutturato per

fare queste operazioni, quindi anche eventualmente potente, lì sì, che vedo veramente

qualcosa di concreto, utile, meno per la mia professione, perché poi ovviamente

ognuno lavora per i fatti suoi.

Dici bene sul fatto che Apple già usa il machine learning in

un sacco di campi, alle cose che hai già detto tu, aggiungo

poche banalità, macOS è in grado da tempo di riassumere testi lunghi,

e questo si fa con

il machine learning.

Le mappe usano chiaramente il machine learning.

Tutto l'ecosistema fotografico si basa su dosi pesantissime di machine learning di

foto, l'applicazione, l'app che

riconosce i volti, raggruppa luoghi, mette insieme i momenti salienti, prepara le

collezioni in automatico, alla fotografia computazionale di iPhone.

Tutto questo dietro il machine learning.

Se si va sulla pagina citata da Filippo

di Core ML, sul sito sviluppatore Apple, c'è la possibilità di trainare

e creare modelli di sintesi testuale sul device, non fuori, in locale,

perché tutti gli M1 e gli M2 hanno una neural engine interno,

riescono a fare questo tipo di lavoro che è computazionalmente molto importante.

Gli sviluppatori possono convertire modelli indipendenti in versione adeguata per farlo andare

su Mac, e c'è una galleria di modelli già pronti che si

possono compulsare, sfogliare e decidere di usare per fare i propri progetti

e così via.

In fin dei conti, per esempio, esistono sistemi come Obsidian.

Che se tu gli dai in pasto una base dati, una base

di conoscenza di testi in Markdown, che possono essere i testi del

mio blog, piuttosto che tutto quello che sta sul Mac, Obsidian fa

una ricerca full test, una gestione intelligente di tutti i testi che

ci sono sul mio Mac, senza bisogno di mettermi a usare Git,

fare altre robe più complesse.

Se io a un sistema come Obsidian aggiungo delle caratteristiche di machine

learning a questo punto potrei chiedergli: non so, senti, abbozzami un pezzo

sulla sintesi vocale dentro iOS 17 perché mi serve da pubblicare la

prossima settimana.

Lui mi tira fuori una cosa assolutamente una cosa che ho già

scritto di fatto: trova il mediuman che è dentro nei miei testi

e tira fuori il bagagnolo medio, che deve essere una cosa terrificante.

A quel punto il bagagnolo umano ci mette qualcosa di suo, aggiunge,

sistema, riccia e però ha risparmiato qualche tempo, e allora si vede

bene una possibile evoluzione davvero utile di queste cose.

Diverso è il caso di chi dice appunto: io i comunicati stampa

li scrivo con chat GPT e risparmio un sacco di tempo.

Nel famoso ufficio stampa che ho formato qualche settimana fa, abbiamo fatto

questa cosa.

Io ho dato in pasto a ChatGPT la locandina del PDF che

annunciava l'evento X ho detto: Generami il comunicato stampa.

Lui lo ha fatto con qualche ingenuità, ma al 90%

era decente, era un tranquillissimo comunicato stampa.

E ho chiesto ai formandi: voi pubblichereste questo come vi sembra?

E dopo un po' tutti hanno detto: Ma sì, beh, io pubblicherei.

E io ho chiesto: e allora a che cavolo servite visto che

è bastato un click.

Il problema vero, la preoccupazione che ho io, non è tanto il

discorso, non so, si fanno discorsi sull'occupazione.

Un gran numero di sciocchezze, secondo me, perché tutti gli zombi che

usano World Excel e PowerPoint useranno World Excel e PowerPoint con dentro

chat GPT.

Da questo punto di vista cambia abbastanza poco.

Che cosa succede?

Succede che, come detto, questi sistemi non tirano fuori il meglio di

una base di conoscenza, non tirano fuori neanche il peggio, tirano fuori

la mediocritas, tirano fuori il consenso generale, la via di mezzo, il

traduccio vino della conoscenza.

Ciò detto, operano su una scala planetaria.

Quindi gli input e gli output di questi sistemi si misurano in

già oggi miliardi di unità, se non decine o centinaia di miliardi.

C'è una quantità di contenuto ingerito e rimasticato da chat GPT e

compagnia che è spaventosa.

Qual è il problema, vero?

Tutto questo contenuto che è stato prodotto da ChatGPT rientrerà dentro ChatGPT

e farà parte della sua base di conoscenza di ChatGPT verrà addestrato

su cose che ha fatto lui.

Ora facciamo finta che io sia uno che sa cucinare solo l'uovo

o tegamino, non so fare neanche quello, ma facciamo finta.

E io so fare l'uovo o tegamino, saprò fare l'uovo voltegamino.

La cosa grave è che se una volta mi viene l'impeto della

creatività, butto il pepe sull'uovo voltegamino?

L'uovo voltegamino che genera l'intelligenza artificiale, il pepe non ce l'avrà mai?

Perché rappresenta una variazione, un picco, una stranezza rispetto alla mediocrità.

Che cosa succederà al comunicato stampa, all'articolo, all'atto giudiziario, a tutte queste

articolo di giornale, qualcuno li vuole automatizzare.

Cioè, già adesso ha GPT più o meno, parola più parola meno,

scrive tutto allo stesso modo perché ha un tono monocorde.

Diamogli un anno di tempo che lui impari a scrivere in base

a quello che scrive lui, ma non può andare che peggio, magari

avete in casa una vecchia nonna, un vecchio nonno che ripete un

po' passati gli 85, tende a ripetere un po' sempre le stesse

cose.

Lui è un vecchio nonno è un chat GPT che ha raggiunto

la piena maturità, si nutre di se stesso.

Ricordiamoci che è un sistema che prende parole a caso e le

mette a caso una dietro l'altra basandosi su un peso percentuale.

Quindi la qualità di quello che sarà il suo output da qui

a tre anni, cinque anni.

Questa è la cosa che a me preoccupa, perché poi milioni di

persone ci sideranno sopra e accetteranno tranquillamente quello che esce da questi

sistemi senza la minima variazione, senza la minima obiezione.

Ecco, ricordiamolo: tra l'altro, è vero che chat GPT è uno strumento,

ma spesso gli strumenti, e come sono stati anche pensati involontariamente dai

loro creatori, influenzano chi lo strumento lo utilizza.

Il detto americano: se tu hai un martello, tutto sembrare un chiodo

è esemplificativo di questa mentalità, e quindi, soprattutto di chi non conosce

bene questi strumenti che sono trasparenti per l'utente finale, diciamo così, sempre

medio.

Per cui non conoscere come funziona lo strumento, avere addirittura quell'effetto magico

alla Harry Potter, per cui tu fai una frase lui automaticamente, magicamente,

senza che tu sappia cosa c'è dietro, la cosa compare, è ovvio

che si crea un loop potenzialmente anche pericoloso.

Diciamo che si profila un abbassamento totale della qualità, perché come dicevi

prima, giustamente Lucio, una volta che fai sempre la percentuale in riduzione

di un numero prima o poi arrivi a zero, e la situazione

lì è completamente degenerata.

Non ci arriverai mai a zero zero zero.

Però arrivi molto vicino.

Però vicino, molto vicino, e sarà un bel disastro.

Nel senso che, in effetti, questa è una possibilità che questo tipo

di intelligenze artificiali, probabilmente si auto-annulerà da sola, nel senso che a

un certo punto arriverà a un livello medio, chiamiamolo così così basso,

non verrà più accettato neanche a livello medio degli esseri umani.

Ma il problema vero è un altro vero rischio, e di fatto

lo vediamo già adesso: nel gioco della standardizzazione, chiamiamoli in questi termini.

Il livello scende sempre.

E quindi se il livello di base dell'utente è sceso progressivamente nel

tempo.

No, io spero sempre, do una diciamo, spero sempre che il livello

umano rimanga almeno a un certo livello.

Mia personale impressione è che stiamo per mille motivi e non collegati

sicuro, stiamo abbastanza scendendo.

Più che altro, proprio perché c'è molta informazione, ma al contrario è

difficile da digerire.

Quindi anche solo, per esempio, oggi la scaletta era abbastanza disorganizzata dal

mio punto di vista, ma proprio perché anch'io non ho delle chiare

idee.

Anzi, ormai ci sono più notizie di quelle che, secondo me, umanamente,

almeno dal mio punto di vista, è tutta attività che faccio a

tempo perso e nei miei momenti di relax e di divertimento, è

più difficile da digerire, non ne ho la capacità di digerire tutto

quello che attualmente viene prodotto, o è presumibile che sia stato prodotto,

perché poi anche per dividere i pane dai pesci, ovviamente devi avere

il tempo di capire, leggere, ragionare e tutto il resto.

Sono del parere che si aprano delle grandi opportunità lavorative per chi

riesca a rappresentarsi a presentarsi come un vinile nel suo campo.

Il mondo della musica si è a completamente svalutato la musica stessa.

I pezzi non valgono più nulla, valgono pochi centesimi quando passano su

Spotify.

Il singolo non ha più nessun valore.

Da diverso tempo, come mercato di nicchia, i vinili non fanno altro

che crescere.

Che cos'è il vinile?

Non è meglio del digitale super campionato, raffinato, sintetizzato alla grandissima, è

semplicemente un porsi fuori dall'omologazione.

Diventare vinili

del giornalismo, dell'architettura, dell'avvocatura, della ricerca scientifica, della programmazione, secondo me, inizierà

a pagare e ripagare.

L'alternativa, ovviamente, è quella invece di andare a scavare, arrivare alle radici

dell'albero e diventare maestri, essere non quelli che subiscono i modelli, ma

quelli che li creano, non essere quello che addestra i modelli da

cavia, ma quello che addestra i modelli da padrone dei modelli.

Ci sarà una grande richiesta di modelli e di addestramento di persone

che sanno domare questi meccanismi che oramai hanno dimensioni tali di codice

e di complessità interna che sfuggono in gran parte agli stessi creatori.

Chi programma

questi sistemi non ha realmente idea completa di quello che ci sarà

come output.

Ed è questo che alimenta l'idea fallace che è un certo punto

da questa roba emerga l'autocoscienza, non ci sarà mai tempo di fare

pippone sull'intelligenza artificiale vera.

Tuttavia, il punto è questo: dal machine learning, l'autocoscienza non arriva, non

importa quanto sia grande e immenso il modello, quanti punti di informazione

abbia, quanti neuroni abbia la rete neurale, non ce n'è, non è

un sistema in grado di diventare padrone di se stessi direi ottime

osservazioni da parte di tutti.

Ovviamente ce ne sarebbe ancora da raccontare per un po'.

Filippo, se ho letto bene le tue impressioni, direi di andare verso

la chiusura, abbiamo fatto di reza, andiamo verso un'ora e mezza di

registrazione.

Quindi

, io vi chiedo ancora una cosa prima che chiudiamo, però andate verso

la chiusura, basta che me ne lasciate una.

Vai tranquillo, hai carta bianca, Lucio.

Ah va bene.

Allora, allora approfitto, perché una delle cose da leggere, anzi, ce ne

sono due, in realtà.

Quella da leggere per imparare è la spiegazione di Steven Wolfram su

come funzionano questi sistemi qui dentro sul sito di Volfram Alfa, ha

praticamente scritto un libro anche se è pubblicato in forma di pagina,

è molto lungo, però è molto comprensibile e molto completo.

E questa è una cosa.

L'altra cosa è un post che è uscito recentissimamente sul blog di

Bill Gates che parla dell'avvento dell'era dell'intelligenza artificiale, di Age of AI.

E dunque, c'è una disamina assolutamente completissima di quello che sta succedendo.

Perché signora mia è Bill Gates che scrive, un minimo di nozione

ce l'ha.

Ci sono un sacco di cose molto interessanti da leggere, c'è un

pessimo tentativo di insegnare

: insegnare i gatti a arrampicarsi, insegnare ai ladri a rubare, qualcosa del

genere.

Perché a un certo punto lui dice che sì, questi sistemi sono:

intelligenze artificiali.

Perché l'intelligenza artificiale è la capacità di risolvere problemi, punto e virgola.

E questo è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale generale, che è la capacità

generica di risolvere problemi e non la capacità specifica di risolvere problemi,

che è quello che hanno queste intelligenze artificiali.

Allora c'è la truffa e la uber truffa, la metatruffa, la truffa

sulla truffa.

Perché chiaramente chiunque sappia dell'esistenza degli scultori, dei cantanti, delle guide turistiche,

sa benissimo che l'intelligenza non ha a che vedere solo con la

risoluzione dei problemi.

Ci sono un sacco di attività completamente ludiche, completamente fine a se

stesse, completamente inutili, che denotano invece un grado altissimo di intelligenza.

Seconda cosa da dire su questo: quindi questi non sono sistemi, non

sono intelligenze artificiali, ma neanche la definizione di Gates è intelligente, è

astuta, serve a rubare il campo agli scienziati.

L'intelligenza artificiale, qui sarebbe partito il pippone, ma non c'è tempo.

Comincia a basarsi su riconoscimento di pattern, formazione di analogia, elaborazione parallela

di microprocessi che navigano sotto la soglia di introspezione e mano a

mano si agglomerano in macro processi che superano la soglia di introspezione

e viaggiano a velocità diverse di selezione.

Ma questo sarebbe stato il pippone al podcast numero 58.

Vi ringrazio molto per avermi concesso quest'ultima arrabbiatura, sono tutte osservazioni corrette.

Che credo che anche Filippo condivida.

Io almeno lo condivido, e stavo pensando che comunque tutte queste cose,

queste operazioni che ha accennato verso la fine del tuo pensiero, sono

tutte cose che facciamo normalmente noi e non ci rendiamo nemmeno conto.

E forse continuiamo ad associare questa facilità per noi in fare queste

operazioni.

Le associamo a altri oggetti inanimati o ad animali che possono fare

lo stesso tipo di operazioni.

In effetti, è un'ottima osservazione, and secondo me, questo podcast in particolare

è stato veramente un bel podcast riflessivo con tanti punti di vista,

e soprattutto molto informativo, che è una cosa molto difficile anche da

trovare in questo momento, ma soprattutto la cosa importante è il punto

di vista critico.

Nel podcast che faremo, il numero 58, insieme o quello che sarà,

bisognerà però poi anche spezzare una lancia sulla possibilità di utilizzare questo

tipo di tool in alcuni settori che possono in effetti migliorare, diciamo,

lo sviluppo di un'idea.

Ma questo è argomento per un altro podcast.

Come sentite, con Lucio ce n'è sempre da raccontare, è veramente un

pozzo di idee.

Lo ringraziamo entrambi, a nome di tutti gli ascoltatori, dei due conduttori,

Filippo e Roberto.

Grazie Lucio per quello che fai, per le parole che ci hai

dato, e soprattutto per il tempo che ci hai donato.

Grazie, Lucio, per la tua presenza in questo podcast.

Grazie a voi, invece, che è sempre un piacere.

Guardiamo il mondo dell'intelligenza artificiale con gli occhi del bambino che riconosce

un gatto dopo averlo visto due volte, mentre il modello linguistico ha

bisogno di vederne milioni.

Poi gli ne mostri uno fatto di cartone e due non capisce.

Esatto, perfetto esempio di quello che è la situazione attuale.

Diciamo che il riassunto del riassunto: questo qui è proprio il riassunto

totale dell'intelligenza artificiale, l'esempio perfetto che spiega tutta la puntata.

Grande luce Lux GPT, come si diceva esattamente, Lucio, dove ti troviamo

di bello per farci quattro cacchiere assieme su Macintelligence.org

nel mio blog e per chi vuole i pochi intimi nel mio

gruppo slack.

Ci si arriva, basta lasciare un commentino dentro nel blog.

Si viene invitati subito.

Ci sono anch'io.

È vero, è vero, infatti.

Io non sono un amante di Slack, non ci sono, ma ci

sono nello spirito, come se soldi.

Ma io ti voglio amo i tuoi difetti, Filippo.

E se voi amate i nostri difetti come noi amiamo i nostri,

allora dovete semplicemente andare a fare una bella recensione su Apple Podcast,

lasciare belle 5 stelline, così fate capire l'intelligenza artificiale che comandano ancora

gli umani in questo momento.

E quindi, se volete anche essere più bravi, scrivete anche due belle

righe in modo tale che così aumentate la base dati per Chat

GPT per capire chi sono questi tre simpatici amici che vi hanno

tenuto compagnia fino adesso.

Se invece volete parlare con noi, potete usare questa via preferenziale che

è quello di iscriverci una bella mail a scrivi.a chiocciola a due

podcast.it.

Come sempre, di tutto quello che ci siamo raccontati, troverete le note

all'interno del nostro episodio, che il nostro grandissimo Filippo si occuperà di

fare, questo sarà veramente un lavoro che non vi invide, perché con

quello che abbiamo parlato, ce n'è di roba da mettere, che sarà

almeno una sessantina di righe ad occhio e croce.

Ma in ogni caso, se volete divertirvi con noi, mi raccomando, seguiteci,

abbonatevi al vostro feed, RSS o quello che è per ascoltare i

podcast.

Noi siamo su A2 Podcast.

Ci trovate anche all'indirizzo a due podcast.it

.

Se la luce non mi arriva in faccia, ho letto bene il

numero.

Per quanto mi riguarda, potete trovarmi nella mia casa digitale, chiamiamola così,

perché sennò Filippo, poi mi impassona.

Che sono troppo lungo per le cose che dico e faccio nel

mondo digitale.

Mi trovate al mio blog personale, Mac Architettura.

Che potete trovare all'indirizzo markdonnet.wordpress.com.

Invece, Filippo, lo troviamo dove?

AvocateMac.it e secondo me questo mese andiamo male col podcast.

Però vediamo, siamo a fine mese, ma ho dei dubbi di riuscire

a registrare.

Dai, forza e coraggio, Filippo, che sono tutti con te.

E anch'io non so se registrerò la prossima puntata di snap che

tornapchat Imperfetta, ma fa lo stesso.

In ogni caso, ci siamo divertiti e ci setteremo, come sempre, tra

due settimane.

Alla prossima!

Alla prossima!

Ciao a tutti, grazie,