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!
Ciao a tutti, grazie,