ChatGPT spiegata facile.

Come funziona, su cosa si basa e perché è così potente

È passato circa un anno da quando Sam Altman, CEO di Open AI, presentò al mondo ChatGPT. Un evento per certi versi epocale, perché ha scatenato una serie di reazioni che raramente si vedono nel mondo della tecnologia. Ne parlavano tutti: telegiornali, radio, carta stampata, persino gli anziani del bar al mio paesello che tra una briscola e un bianchino borbottavano robe tipo “la televisiun l’ha dic c’a je un chat gipiti che l’e bun a parlà e scrivi mej che mi e ti!”.

Mi ricordo la sensazione che ho provato quando ho iniziato a giocare con ChatGPT. Diffidenza (ehi, dev’esserci un trucco), incredulità (come diavolo è possibile?), seguita subito dopo da una irrefrenabile curiosità (chissà se puo’ fare questo… e come funziona), con un leggero retrogusto di pensieri apocalittici (wow, questo coso mi renderà obsoleto e conquisterà il mondo).

vecchietti giocano a carte
Anche loro hanno sentito parlare di ChatGPT.

E anche la reazione da parte dell’opinione pubblica è stata piuttosto varia e complessa: un mix di entusiasmo, preoccupazione, e curiosità, fino ad arrivare al pessimismo estremo di chi dipinge scenari apocalittici tipo Terminator o Matrix.

Forse hanno ragione loro, o forse no, ma una cosa è certa: questa tecnologia è in grado di cambiare profondamente la nostra società e di stravolgere completamente il nostro rapporto con le macchine. 

E allora proviamo a capire meglio di cosa si tratta e perché è una tecnologia così rivoluzionaria.

Cos’è un chatbot?

Un chatbot è un programma informatico che utilizza l’intelligenza artificiale per condurre conversazioni con gli utenti, imitando il dialogo umano. Usa il processamento del linguaggio naturale (NLP – Natural Language Processing) per comprendere e rispondere a testi o comandi vocali.

Quelli più potenti (come ChatGPT o Google Bard) si basano su un LLM, cioè un “Large Language Model”, una tecnologia addestrata su miliardi di testi diversi, e per questo estremamente efficace nel generare testo che appare naturale e coerente.

Tra un attimo proverò a spiegarti meglio come funzionano gli LLM, ma prima togliamoci di mezzo la questione filosofica, e passiamo alla domanda fondamentale: i chatbot sono DAVVERO intelligenti?

I chatbot sono davvero intelligenti?

Prima dobbiamo capire cosa intendiamo per “intelligenza”, visto che nei secoli ancora studiosi e ricercatori non si sono messi d’accordo su questo concetto.

Se per “intelligenza” intendiamo la capacità di organizzare le informazioni, analizzare e comprendere problemi e fornire soluzioni, allora sì, i ChatBot sono intelligenti, e per certi versi molto più di un essere umano. 

Se invece pensiamo a un concetto più ampio, che include anche la creatività, l’emotività e la coscienza di sé, allora no, un chatbot non è davvero “intelligente”. Ma sto semplificando, e mi sto lanciando in questioni filosofiche piuttosto profonde, che lascio volentieri a quei signori con la barba, la giacca in tweed e gli occhiali rotondi che sicuramente ne sanno più di me. 

filosofo si interroga sull'intelligenza dei Chatbot
Questo tizio sta lavorando fortissimo per capire se ChatGPT è davvero intelligente oppure finge in modo spudorato.
Lui è sicuramente super intelligente, perché ha decorato il suo laptop con dei geroglifici.

Quel che è certo è che se ci mettiamo a chiacchierare con ChatGPT ci sembra di interagire davvero un’entità dotata di intelligenza. Risponde, capisce, ci fornisce suggerimenti e arriva addirittura a fare cose “creative” come scrivere un sonetto in endecasillabi sciolti. 

Insomma, ChatGPT ci sembra intelligente proprio per questa sua incredibile capacità di interagire con gli esseri umani utilizzando il linguaggio naturale. E su molte attività i chatbot, oggi, sono già anni luce avanti agli esseri umani per precisione e velocità. Tuttavia, ci sono dei limiti ben precisi. 

Ad esempio, a oggi un LLM non ha una conoscenza profonda di ciò che sta elaborando, perché la sua “intelligenza” si basa principalmente su modelli statistici e associazioni di parole. E poi oggi i chatbot sono estremamente dipendenti dal contesto, e hanno bisogno di informazioni fornite da noi per “leggere” la situazione e fornire una risposta corretta.

Insomma, semplificando potremmo dire che i chatbot basati su LLM fanno finta di essere intelligenti, ma ci riescono molto bene. 

Cos’è un LLM

Un LLM, o Large Language Model, è una tecnologia basata sull’apprendimento automatico che utilizza algoritmi avanzati per analizzare grandi quantità di testi, identificandone le strutture linguistiche.

Attraverso un processo di addestramento “impara” la grammatica e la sintassi, elabora il significato delle singole parole e scopre come metterle in relazione tra di loro, fino a produrre testi sensati e coerenti. 

Semplificando all’estremo, un LLM è il “cervello” del ChatBot: nel caso di ChatGPT, il modello linguistico è GPT (Generative Pretrained Transformers), mentre Google Bard si basa su un LLM chiamato PALM2 (acronimo di Pathways Language Model). 

In che modo un LLM è diverso da un normale software?

Un software è basato su un algoritmo, cioè una sorta di “ricetta” che lo istruisce su cosa fare in determinate situazioni.

Pensa a un software di fatturazione: quando clicchi su “mostra fatture non pagate”, parte un algoritmo che agisce passo dopo passo per recuperare le fatture all’interno della banca dati, sulla base dei criteri che gli abbiamo dato. 

Verificherà le fatture in stato “inviato”, e cercherà solo quelle che non abbiamo marcato come “pagate”, dopo di che le mostrerà sullo schermo. 

Un algoritmo può essere estremamente raffinato e complesso, ma avrà sempre un limite: non può agire al di fuori dei suoi schemi predefiniti. 

Un Large Language Model (LLM) differisce significativamente da un algoritmo o da un programma software tradizionale in quanto è un tipo di modello di intelligenza artificiale (IA) che apprende da dati piuttosto che da essere esplicitamente programmato. 

Ad esempio, se il software di fatturazione dell’esempio precedente fosse basato sull’intelligenza artificiale, probabilmente non avrebbe bisogno di mostrarci pulsanti predefiniti come “mostra fatture non pagate”. Potremmo semplicemente chiedergli “ehi, guarda un po’ chi non mi ha ancora pagato quest’anno?” oppure “mi hanno pagato tutti quest’anno o qualcuno è scappato in messico coi miei soldi?”, e ci restituirebbe le informazioni che stiamo cercando.

L’altro fattore chiave che differenzia un LLM da un software tradizionale è la capacità di automiglioramento. I Large Language Models (LLM), grazie alla loro natura avanzata, offrono la possibilità di essere ulteriormente perfezionati e addestrati su nuovi set di dati per migliorare le loro prestazioni. Questo processo di aggiornamento non necessita di una riscrittura sostanziale del codice sottostante, consentendo ai modelli di adattarsi facilmente a nuovi compiti e sfide. 

Al contrario, gli algoritmi tradizionali spesso richiedono una completa riprogrammazione per implementare cambiamenti o miglioramenti significativi. E per fare tutto questo solitamente bisogna fare i conti con dei team di programmatori che potrebbero essere aggressivi almeno quanto le macchine ribelli di Terminator (scherzo, vi voglio bene! <3 ).

Ma anche se potentissimi, gli LLM non sono la risposta a tutto: ci sono campi in cui gli algoritmi tradizionali sono ancora la scelta migliore proprio per la loro precisione e prevedibilità. Per esempio, nell’elaborazione di dati numerici complessi o nelle operazioni finanziarie, dove ogni calcolo deve essere eseguito con estrema precisione, gli algoritmi tradizionali sono insuperabili. 

Come si crea un LLM?

Con tanti soldi, tanto tempo e tanta potenza di calcolo. Quanti soldi? Per farti un’idea, si stima che l’addestramento di ChatGPT 3.5 sia costato circa 4 milioni di dollari – senza considerare i costi per i datacenter, l’hardware, e ovviamente tutto il personale specializzato.

E l’addestramento dipende in buona parte dalle fonti, che nel caso di un LLM sono un’enormità di dati:  è più o meno come leggere e immagazzinare tutto il contenuto di Internet (compresi i siti dei terrapiattisti), migliaia e migliaia di libri cartacei, giornali, articoli. 

Quindi no, non puoi fartene una in garage. È più probabile che tu riesca a costruirti una DeLorean che viaggia nel tempo. 

Il LLM su cui è basato ChatGPT è stato addestrato partendo da diverse fonti, tra cui: 

Non solo Chatbot

I chatbot hanno fatto scoprire al grande pubblico le potenzialità degli LLM, ma non sono l’unica applicazione possibile di questa tecnologia. Tra gli ambiti di utilizzo più importanti troviamo la programmazione, il marketing e l’analisi dei dati.

Sviluppo codice

Chi sviluppa codice poi conoscerà benissimo CoPilot, un assistente virtuale che ha cambiato la vita di migliaia di programmatori. 

Marketing

Uno degli usi dove gli LLM sono più efficaci è quello dell’analisi del sentiment: valutare le opinioni e le emozioni espresse nei testi. Questo può essere applicato in ambito di social media, customer feedback e monitoraggio dell’opinione pubblica. 

Analisi dei dati e generazione dei report

Un LLM può interpretare dei dati grezzi (ad esempio, da un foglio di calcolo) e produrre un testo in linguaggio naturale. Questo semplifica e velocizza tantissimo la creazione di report per l’interpretazione e la presentazione delle statistiche.

ChatGPT ci ucciderà tutti?

No, solo quelli che si ostinano a fare grafiche e testi in Comic Sans. Gli altri verranno risparmiati.

Però sicuramente avrà un impatto gigantesco sul mondo del lavoro. Quello che posso dire per certo è che mi sta aiutando moltissimo in alcuni compiti ripetitivi, nella scrittura del codice, e a volte anche come spalla creativa per piccoli brainstorming.

È uno strumento straordinario di cui ho già parlato in questo articolo, ed è probabilmente l’inizio di una rivoluzione. L’unica cosa che possiamo fare è tenere occhi e mente sempre aperta, e cercare di adattarci nel modo migliore possibile a questo cambiamento epocale che sta già trasformando le nostre vite.

Davide Ghione
Davide Ghione
Web designer freelance
Natale 1985, il mio primo computer: scopro che i tasti fanno un bel rumore, e che se premo quelli giusti succedono cose incredibili. Da allora non ho mai smesso di esplorare e sperimentare. Oggi mi occupo di web design e comunicazione online.
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