ChatGPT sta causando il panico, ma presto diventerà uno strumento banale come Excel

Quindi il modello di elaborazione del linguaggio ChatGPT è esploso in un mondo attonito e l’aria è stata lacerata da strilli di gioia e grida di indignazione o lamento. Quelli deliziati erano quelli pietrificati scoprendo che una macchina poteva apparentemente eseguire un incarico scritto con competenza.

L’indignazione è stata innescata dai timori di licenziamento da parte di persone il cui impiego richiede la capacità di scrivere una prosa a regola d’arte. E le lamentele provenivano da persone serie (molte delle quali insegnanti a vari livelli) i cui lavori quotidiani comportano la valutazione di saggi scritti fino a quel momento dagli studenti.

Finora, così prevedibile. Se sappiamo qualcosa dalla storia, è che generalmente sopravvalutiamo l’impatto a breve termine delle nuove tecnologie di comunicazione, mentre sottovalutiamo grossolanamente le loro implicazioni a lungo termine. Così è stato con la stampa, i film, le trasmissioni radiofoniche e televisive e Internet. E sospetto che siamo appena saltati sulla stessa giostra cognitiva.

Prima di premere il pulsante antipanico, però, vale la pena esaminare la natura della bestia. È ciò che la folla dell’apprendimento automatico chiama un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) che è stato potenziato con un’interfaccia conversazionale.

Il modello sottostante è stato addestrato su centinaia di terabyte di testo, la maggior parte probabilmente scartati dal web, quindi si potrebbe dire che ha “letto” (o comunque ingerito) quasi tutto ciò che è stato pubblicato online.

Di conseguenza, ChatGPT è piuttosto abile nell’imitare il linguaggio umano, una struttura che ha incoraggiato molti dei suoi utenti all’antropomorfismo, ovvero a vedere il sistema come più umano che simile a una macchina. Da qui i suddetti strilli di gioia – e anche lo strano utente fuorviante che apparentemente crede che la macchina sia in qualche modo “senziente”.

L’antidoto più noto a questa tendenza all’antropomorfizzazione di sistemi come ChatGPT è Talking About Large Language Models, un recente articolo dell’illustre studioso di intelligenza artificiale Murray Shanahan, disponibile su arXiv. In esso, spiega che gli LLM sono modelli matematici della distribuzione statistica dei “token” (parole, parti di parole o singoli caratteri inclusi i segni di punteggiatura) in un vasto corpus di testo generato dall’uomo.

Quindi, se dai al modello un suggerimento come “La prima persona a camminare sulla luna è stata…” e lui risponde con “Neil Armstrong”, non è perché il modello sa qualcosa della luna o della missione Apollo, ma perché noi in realtà gli stanno ponendo la seguente domanda: “Data la distribuzione statistica delle parole nel vasto corpus pubblico di testo [inglese], quali parole hanno più probabilità di seguire la sequenza ‘La prima persona che ha camminato sulla luna è stata’? Una buona risposta a questa domanda è “Neil Armstrong”.

riferisce di aver passato il Natale a sperimentarlo come assistente alla programmazione, concludendo che: “È incredibilmente efficace nell’aiutarti a iniziare un nuovo progetto. Ci vuole tutta la ricerca, il pensiero e la ricerca delle cose e lo elimina … In 5 minuti puoi avere il mozzicone di qualcosa che funziona che in precedenza avrebbe richiesto alcune ore per essere installato e funzionante. Il suo avvertimento, tuttavia, era che prima dovevi conoscere la programmazione.

Questo mi sembra essere l’inizio della saggezza su ChatGPT: nella migliore delle ipotesi, è un assistente, uno strumento che aumenta le capacità umane. Ed è qui per restare. In questo senso, mi ricorda, stranamente, il software per fogli di calcolo, che colpì il mondo degli affari come un fulmine nel 1979, quando Dan Bricklin e Bob Frankston scrissero VisiCalc, il primo programma per fogli di calcolo, per il computer Apple II, che fu poi venduto principalmente nei negozi di hobbisti. Un giorno, Steve Jobs e Steve Wozniak si sono resi conto che molte delle persone che acquistavano il loro computer non avevano barba e coda di cavallo ma indossavano abiti. E quel software vende hardware, non viceversa.

La notizia non è stata persa su IBM e ha spinto l’azienda a creare il PC e Mitch Kapor a scrivere il programma per fogli di calcolo Lotus 1-2-3 per esso. Alla fine, Microsoft ha scritto la sua versione e l’ha chiamata Excel, che ora funziona su ogni macchina in ogni ufficio del mondo sviluppato.

È passato dall’essere un intrigante ma utile aumento delle capacità umane all’essere un banale accessorio, per non parlare del motivo per cui Kat Norton (alias “Miss Excel”) presumibilmente guadagna somme a sei cifre al giorno insegnando trucchi di Excel su TikTok. Le probabilità sono che qualcuno, da qualche parte, stia pianificando di farlo con ChatGPT. E usando il bot per scrivere gli script.