Intelligenza Artificiale? Meglio dire Automazione Avanzata

Quando sentiamo parlare di Intelligenza Artificiale (IA), ci immaginiamo spesso qualcosa di simile a HAL 9000, il leggendario computer senziente di 2001: Odissea nello Spazio di Stanley Kubrick (del 1986). Un’intelligenza che pensa, prende decisioni autonome e, nel caso del film, sviluppa perfino una propria coscienza.

Ma la realtà è ben diversa. Il termine "intelligenza artificiale" è una trovata di marketing che enfatizza il concetto, probabilmente anticipando il futuro più di quanto la tecnologia attuale consenta. In realtà, ciò che oggi chiamiamo IA non è altro che un’evoluzione sofisticata dell’automazione, specialmente nel campo del linguaggio. Non c’è coscienza, non c’è volontà, non c’è "pensiero" nel senso umano del termine. Solo algoritmi statistici che analizzano enormi quantità di dati per prevedere le risposte più probabili.

Eppure, questa falsa percezione ha un impatto reale sul modo in cui utilizziamo e ci affidiamo all’IA. Per questo motivo, è fondamentale comprendere cosa sia davvero l’Intelligenza Artificiale e come utilizzarla correttamente, evitando aspettative errate o decisioni sbagliate.

Conoscere l'IA: da Siri a GPT

Il primo assistente IA di massa: Siri

Il primo modello linguistico ampiamente diffuso tra il pubblico fu Siri, l’assistente virtuale di Apple, lanciato nel 2011 con l’iPhone 4S. Siri fu rivoluzionario perché consentiva di interagire con un dispositivo tramite la voce, fornendo risposte e azioni basate sul linguaggio naturale. Tuttavia, il suo sistema era ancora limitato: le risposte erano basate su un set di comandi predefiniti piuttosto che su una vera capacità di comprensione del contesto.

Da allora, la tecnologia si è evoluta enormemente, passando da semplici assistenti vocali a modelli linguistici avanzati come GPT (Generative Pre-trained Transformer), in grado di comprendere e generare testi in modo molto più sofisticato.

I Modelli Linguistici (GPT) e la Previsione del Linguaggio

I modelli GPT sono modelli di previsione del linguaggio basati su reti neurali con architettura Transformer. Analizzano le domande in linguaggio naturale (prompt) e prevedono la risposta più coerente basandosi su enormi quantità di dati.

Per farlo, questi modelli vengono addestrati su miliardi di parametri provenienti da testi scritti. Grazie all’architettura Transformer, riescono a gestire in modo dinamico il contesto di una conversazione, generando risposte coerenti e fluide, non solo prevedendo la parola successiva.

Ad esempio, se viene chiesto di scrivere un testo nello stile di Shakespeare, il modello analizzerà gli elementi linguistici caratteristici e genererà un contenuto che li rispecchia.

Esistono diverse tipologie di reti neurali:

• Reti neurali ricorrenti (RNN)
• Reti neurali convoluzionali (CNN)
• Transformer, l’architettura alla base di GPT

I Transformer utilizzano un meccanismo chiamato self-attention, che consente al modello di concentrarsi su parti diverse del testo per migliorare la comprensione e generare output più precisi.

Percezione dell'IA: come evitare i bias cognitivi

I bias cognitivi sono automatismi mentali che influenzano le nostre decisioni quotidiane, spesso portandoci a conclusioni errate. Sono scorciatoie del pensiero che permettono di prendere decisioni rapide, ma che possono distorcere la realtà.

Il concetto di bias cognitivo nasce dalle ricerche degli psicologi Amos Tversky e Daniel Kahneman negli anni ’70. I loro studi, che valsero a Kahneman il Premio Nobel per l’Economia nel 2002, hanno dimostrato che le decisioni umane sono spesso irrazionali e influenzate da schemi mentali predefiniti.

Quando applichiamo questi bias all’uso della tecnologia, in particolare all'Intelligenza Artificiale (IA), possiamo facilmente cadere nell’errore di sovrastimare o sottovalutare le sue capacità. Ecco perché è fondamentale capire come interagire correttamente con l’IA, evitando di riporre cieca fiducia nei suoi output o, al contrario, di respingerne i benefici.

Usare l’IA: errori e best practice

Nonostante le capacità avanzate dei modelli GPT, è fondamentale imparare a gestire correttamente le richieste (prompt engineering) per ottenere risultati pertinenti e affidabili.

Errori Comuni nell’uso dell’IA

1. Aspettative irrealistiche → Credere che l’IA abbia una "coscienza" o una "volontà" propria, quando in realtà è solo un sistema statistico che genera testi basati su dati pre-esistenti.
2. Fidarsi ciecamente → Accettare le risposte senza verificarne l’attendibilità, dimenticando che l’IA può generare errori o "allucinazioni" (informazioni non vere).
3. Prompt poco chiari → Una richiesta mal formulata può portare a risposte imprecise o fuori contesto.

Come formulare un buon prompt?

• Essere chiari e specifici → Un prompt vago produce una risposta vaga.
• Fornire contesto → Maggiori dettagli aiutano il modello a generare risposte più precise.
• Chiedere output strutturati → Ad esempio, "Dammi una lista di 5 punti" aiuta a ottenere risposte organizzate.