Perché l’intelligenza artificiale non ha il concetto di consequenzialità e ha ancora bisogno del cervello umano per r-esistere?
Molti pensano che ChatGPT possa sostituire gli esseri umani, è davvero così?
Se volessimo sintetizzare una risposta, forse la migliore sarebbe “Ci stimiamo così poco?”. Gli approcci a questa tecnologia sono stati molteplici, c’è chi ha pensato e pensa tuttora che sia un oracolo e rimane deluso quando non è possibile farne quest’uso: avere aspettative sbagliate porta da un lato persone ad allontanarsi per eccessivo scetticismo o timore, dall’altro iper entusiasti che peggiorano la qualità del proprio lavoro utilizzando in maniera inappropriata uno strumento tecnologico.
Mi è capitato di leggere più volte persone che dicono che secondo l’intelligenza artificiale una squadra famosa vincerà da qui al 2100 o commenti in cui la gente pensa che una tecnologia non possa, in maniera assoluta, sostituire l’essere umano. Preoccupati da una tecnologia che rifiutano di conoscere. Gli LLM, Large Language Model, i modelli di Ai come Chat GPT o anche Gemini e Claude e gli altri simili. Sono una straordinaria invenzione di questi ultimi anni e che ad ogni annuncio delle aziende fornitrici del servizio ci fa esclamare un “Uao” ma è importante capire quali sono le reali capacità di un LLM, come misurarle per capire se quella caratteristica si adatti, o non adatti al nostro business.
La questione della consequenzialità
Una delle capacità spesso attribuite, erroneamente, agli LLM è quella della consequenzialità, ossia la capacità di prevedere eventi futuri basandosi su tre elementi chiave:
- Capacità di memoria a lungo termine
- Capacità di astrazione: saper estrarre un concetto da un contesto e applicarlo in un altro.
- Capacità di giudizio critico
Sebbene gli LLM possano simulare queste abilità, lo fanno in modo limitato, in maniera fortemente dipendente dalla progettazione del modello e dall’abilità del prompt designer. Per esempio, è possibile fare in modo che un Assistente Ai abbia caricato nella sua memoria i Pensieri di Marco Aurelio ed è possibile realizzare un chatbot che risponda con saggezza stoica. Tuttavia, il software realizzato non potrebbe mai generare un pensiero stoico originale o addirittura un pensiero autonomo, neanche disponendo di tutta la letteratura filosofica esistente.
Non è neanche una questione superabile con il tempo dello sviluppo tecnologico. In questi anni si è visto come questa tecnologia abbia avuto uno sviluppo esponenziale, questo è stato possibile poiché gli LLM sono stati addestrati, poi vedremo qualche dettaglio su ciò, facendoli leggere tutti i testi disponibili nelle banche dati, poiché questi testi sono finiti lo sviluppo che si può ottenere con questa strategia è finita. La seconda problematica per cui ci spinge a dire che un LLM non potrà mai essere una intelligenza consequenziale è come effettivamente questi strumenti sono stati progettati e occorre fare un’attimo un passo indietro per capire la differenza tra il modo in cui un umano comunica e come invece lo fa una macchina. Un modello di comparazione
Jorge Luis Borges immaginò nella sua opera la “Biblioteca di Babele”, come questa contenesse tutti i possibili libri di 410 pagine composti da 40 righe di 80 simboli ciascuna, i 22 caratteri dell’alfabeto spagnolo. Questa biblioteca è una metafora utile per comprendere il concetto di “spazio delle frasi”: l’insieme di tutti i possibili messaggi che un mittente – umano o artificiale – può inviare a un destinatario, anch’esso umano o artificiale.
L’orientamento nello spazio delle frasi
A differenza della Biblioteca di Babele, dove i libri sono ordinati in modo casuale e quindi la biblioteca è di fatto inutile per le persone che ci vivono, che sono eternamente alla ricerca di un libro che abbia un qualche senso, nel nostro “spazio delle frasi” immaginiamo come i nostri messaggi in qualche modo di avvicinano e hanno una sorta di struttura in cui è possibile orientarsi.
Iniziamo a distinguere prima le due parti di un messaggio, il significante, ossia la forma della comunicazione e il significato ossia il concetto espresso mediante il significante, facciamo un esempio la parola la parola quyllur potrebbe non avere senso per molti lettori e rimane un significante, ma chi conosce la lingua quechua sa che significa “stella” ossia il significato associato nella lingua Quechua del significante quyllur. Questo inoltre ci mostra come lo spazio delle frasi sia suddiviso in sottospazi, ognuno legato a una lingua, un codice o un linguaggio specifico. Mittente e destinatario devono condividere la conoscenza di uno stesso sottospazio per comunicare efficacemente.
Chi ha studiato meccanica classica avrà riconosciuto una certa assonanza, voluta, tra lo spazio delle frasi e lo spazio delle fasi.
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La flessibilità della lingua
Un’altra caratteristica del linguaggio è la loro flessibilità. Per esempio la frase:
“Mario, nel suo sedicesimo compleanno, mentre andava a scuola, vede Roberta che lo abbracciò e lo baciò.”
Questa frase crea un’immagine mentale anche senza specificare chi siano Mario e Roberta, quale scuola frequentano o dove si trovino. Chi legge riempie i dettagli mancanti con la propria immaginazione, per esempio vedendosi in uno dei due ragazzi della frase, vedendoli davanti alla scuola che frequentavano da ragazzi, attingendo quindi alle proprie esperienze e al proprio bagaglio culturale.
In sostanza, quando un essere umano comunica, il messaggio inviato non è solo una sequenza di parole con un qualche senso, ma include anche le esperienze, le emozioni e la cultura del mittente. Chi riceve il messaggio lo interpreta a sua volta attraverso il proprio filtro personale, perdendo parte del significato originario e aggiungendo qualcosa di nuovo.
Un esempio di questo processo è la lettura di un libro: ogni lettore crea immagini personali di ciò che legge, immagini che sono presenti nella mente del lettore e che sono estranea all’autore che ha scritto il libro. Ed è il motivo per cui quando poi si va al cinema a vedere il film dell’opera letteraria chi ha già letto il libro rimane quasi sempre deluso, poiché è stato violato di un immaginario e sostituito con quello del regista.
Lo spazio delle frasi d’una AI generativa
Lo spazio delle frasi di un’AI generativa è molto diverso. Non include esperienze, cultura o emozioni, ma opera basandosi su un’analisi statistica su come i vari significanti si correlano tra di loro, per cui magari la parola “gatto” è molto distante dalla parola “dog” non perché appartengono a lingue differenti ma semplicemente perché non vengono mai usati nello stesso testo. L’addestramento che viene fatto sui testi di una Ai generativa non viene fatto affinché l’Ai acquisti una qualche coscienza delle informazioni contenute su di esse ma per definire dei paramenti per, approssimando oltremodo, calcolare la “vicinanza” tra le parole. In questo senso una Ai non conosce chi ha vinto Sanremo nel 1992 ma possiamo verificare se questa informazione possa emergere dal modello di LLM addestrato. Qualsiasi abilità di Chat GPT prima di essere utilizzata va testata. Qui sotto proponiamo uno dei nostri test.
Test di abilità
L’expert review è un check che viene effettuato con una persona non coinvolta nello sviluppo di una soluzione che fa uso di IA Generativa affinché possa valutare l’output della lavorazione in confronto alla sua aspettativa se questa fosse realizzata da un umano e non per velocizzare una fase di sviluppo. Questo check permette di affinare prompt e algoritmi in maniera da renderli estremamente affidabili senza una supervisione. Il test viene talvolta effettuato “in cieco” in maniera tale che l’esperto non indirizzi con i suoi desideri il team di sviluppo ma valuti solamente l’output come farebbe il cliente o l’utilizzatore finale del servizio.
L’uomo è misura di tutte le cose
Per questi motivi, l’AI non ha cambiato la massima di Protagora che vuole che l’essere umano, in quanto individuo, da significato alla realtà che gli circonda. Stando alle attuali tecnologie non è possibile realizzare una macchina in grado di sostituire l’intelligenza umana, piuttosto dovremmo dedicare riflessioni su come integrare l’intelligenza umana con le nuove macchina, in una sfida, questa volta umanistica che è stata già fatta nella metà del secondo scorso dalle discipline tecnico scientifiche con l’arrivo dei computer e che sicuramente è stata una vittoria per il progresso delle discipline stesse.
Questo è il punto di vista del nostro AI Expert, Valerio. Tu cosa ne pensi?
Digital Strategist | Content Designer | Copywriter
1 meseValerio Vozza hai fatto un'analisi intelligente e sottile, grazie! Rudy Bandiera mi piacerebbe conoscere la tua in proposito! e anche Ivano Di Biasi e Carmine Di Donato