Recensione de 'In principio era ChatGPT'
Una panoramica ampia e non solo tecnica su quello che è il panorama dei sistemi attuali che adottano i modelli linguistici attuali: i due autori raccontano il “dietro le quinte” di strumenti come ChatGPT e simili, e fanno qualche ipotesi su ciò che possiamo (e non possiamo) aspettarci da questi strumenti, dati alla mano.
Recensione
“Queste sono tecnologie di collaborazione, non di scrittura o di creazione. Sono assistenti, non concorrenti. Generano semilavorati, non contenuti finiti.”
Con questa frase che è possibile leggere nelle primissime pagine del libro, il mio naso inizia a storcersi, ma non per disappunto: capisco già che ci saranno moltissimi spunti di riflessione utili e che, molto probabilmente, dovrò mettermi in discussione con il punto di vista.
Mi spiego subito: per via del lavoro che faccio, per via di questo blog, pensare che un sistema come ChatGPT o simili possa un giorno sostituire la scrittura e la divulgazione è per me impensabile e sono generalmente contraria alla generazione di contenuti perché non frutto dell’esperienza personale e professionale.
Questo, almeno, in linea generale era il mio pensiero fino ad aver letto questo libro. Per me era un qualcosa di indiscutibile, di cui sono sempre stata fermamente convinta. Poi mi sono resa conto che non è questione di mancanza di creatività o di competizione con sistemi di questa tipologia, ma paura che la qualità dei contenuti non venisse curata a sufficienza, piuttosto che chi usa questi sistemi non abbia le competenze di dominio sufficienti per mettere in discussione quanto generato e correggerlo o rivederlo se necessario.
Già solo queste due riflessioni fanno parte della serie di lezioni che i due autori sono stati in grado di regalarmi con questa lettura: ho evidenziato gran parte del materiale riportato dal secondo capitolo in poi (il primo è più un’introduzione al tema -comunque estremamente importante) e ho scoperto tool e casi d’uso di cui non sapevo l’esistenza.
Uno di questi è CommonCrawl, uno spazio di condivisione dei dati raccolti tramite crawling messo a disposizione da Amazon S3; un altro ancora è Lamini AI, uno strumento che permette di usare (quasi) qualsiasi LLM o di addestrarli usando la libreria fornita.
Questi sono solo alcuni degli esempi riportati, ma il bello di questo libro è che è scritto a due mani da due persone non strettamente tecniche che hanno lavorato, testato e studiato questi strumenti per scovarne e raccontarne le potenzialità, così come rischi, proprio come in una vera e propria inchiesta giornalistica: arte, medicina e videogiochi, il campo di azione è veramente sconfinato.
Insomma, manuale consigliato per chi vuole non solo avere una panoramica chiara del mercato attuale e di strumenti come questi, ma per chi vuole comprenderne i rischi, le leggi che attualmente li regolano (se lo fanno e in che caso) e come usarlo in pratica. Sì, perché anche la pratica è importante, e contestualizzare un prompt o avere la pazienza di dialogare con un sistema (ancora) inesperto, è fondamentale.
Lezione imparata
- That’s always an AI for that, come il plugin di ChatGPT per controllare se esista già un sistema per un certo compito che sfrutta l’intelligenza artificiale per automatizzarlo.
## Quotes
“Più sai di un argomento, più ChatGPT ti aiuta.”
Se questa recensione ti ha messo curiosità, trovi il libro qui!