Eleva il tuo utilizzo dell'AI con tutti i segreti acquisiti in un anno di ChatGPT
AI, oh my!
November 3, 2023
15 Min Lettura
Il 3 novembre 2022 è stato reso pubblico GPT-3.5, uno strumento che ha rivoluzionato il modo in cui pensiamo alla creazione di contenuti e ha lanciato la tendenza dell'IA generativa tra i professionisti, diventando una pietra miliare della produttività moderna.
Ciononostante, a distanza di un anno, molti ancora faticano a comprendere il suo pieno potenziale, sia per scetticismo che per semplice mancanza di comprensione.
Per sfruttarlo adeguatamente è necessario padroneggiare tecniche specifiche di prompt engineering ed il talento nella capacità di analizzare, trasformare ed estrarre le informazioni che la macchina può fornirci.
Essendo una persona che ha praticamente sostituito Google con ChatGPT nella mia routine quotidiana, ho pensato di dover condivdere ciò che ho imparato in quest'anno di utlizzo.
Il mio obiettivo è quello di fornire a chiunque, dai principianti assoluti agli utilizzatori più avanzati, gli strumenti per essere abili con ChatGPT.
La guida è progettata per essere gradualmente più complessa, cercando di avvicinare tutti all'uso quotidiano che faccio della macchina.
Per questo motivo ci saranno molte semplificazioni e omissioni, per mantenere questa risorsa il più possibile user-friendly.
Voglio rendere la potenza dell'IA accessibile a un vasto pubblico senza sopraffare i nuovi arrivati.
Tutti gli approfondimenti contenuti in questa guida sono validi per la versione gratuita di ChatGPT.
Detto questo, però, consiglio vivamente di investire nell'account premium a 20 dollari al mese.
Nel mio lavoro quotidiano, utilizzo molti strumenti a pagamento, ma l'investimento in queste funzioni premium è di gran lunga il meglio speso.
Tenete presente che tutte le informazioni presenti sono state scritte a partire da novembre 2023.
Sebbene possa aggiornare questa guida o creare contenuti aggiuntivi in futuro, è fondamentale rimanere informati sul panorama in rapida evoluzione dell'IA generativa.
C'è una premessa fondamentale: la ChatGPT non è "intelligente". Non possiede alcuna capacità di ragionamento.
Si tratta di un Large Language Model (LLM), addestrato su una vasta quantità di testo, progettato per generare la risposta più probabile alle nostre domande.
Data la sua natura probabilistica, GPT non è infallibile, può produrre errori o risposte banali.
Poiché è addestrato su un insieme di dati esteso, ma ancora finito, GPT non è nato per essere considerato un oracolo onnisciente.
GPT cercherà sempre di dare una risposta, ma l'arte di creare la domanda giusta è fondamentale per ottenere la risposta giusta.
Sin dal suo rilascio, ChatGPT è stato utilizzato per una miriade di scopi:
è un assistente di scrittura, un validatore e generatore di idee, uno strumento di brainstorming, un insegnante, uno strumento per riassumere contenuti e creare documenti.
Questa guida vi fornirà le competenze per utilizzare ChatGPT in questi ruoli, con applicazioni che spaziano potenzialmente in tutti i campi professionali.
La versione premium di ChatGPT attualmente consente l'accesso al modello GPT-4 e la navigazione in Internet, l'analisi e la creazione di immagini, la creazione di grafici e l'uso di plugin esterni, ma non sono temi che verranno trattati in questa guida.
Utilizzi più complessi, come la programmazione tramite ChatGPT o l'automazione dei processi aziendali, sono destinati a utenti più avanzati e richiederebbero articoli dedicati.
Allora adesso sfruttiamo insieme tutto il potenziale di questo strumento e diventiamo dei pro nell'uso di ChatGPT!
Il primo passo è accedere alla piattaforma OpenAI e registrarsi.
È possibile farlo qui o tramite l'app (sia per Android che per Apple), anche utilizzando il proprio account Google.
Una volta pronti, si può digitare una domanda a GPT, nota anche come prompt.
Se il primo tentativo la risposta sembra mancare di fantasia, non scoraggiatevi.
Questa è l'occasione per introdurre il concetto cruciale di garbage in, garbage out.
Come già detto, ChatGPT non è la soluzione a tutti i nostri problemi, un input mal realizzato porterà sicuramente a un output insoddisfacente.
Esploriamo come possiamo perfezionare il nostro prompt per ottenere un'interazione più efficace.
Ovviamente, non esiste una soluzione perfetta per ogni utilizzo, poiché ogni interazione con GPT può variare a seconda del compito da svolgere.
Tuttavia, ci sono alcune linee guida che possono indirizzarvi verso il massimo sfruttamento delle capacità della macchina.
Ricordate, perché lo sottolineerò più volte: l'obiettivo non è copiare e incollare le risposte di GPT, ma estrarre i migliori elementi dal suo output, trattando GPT come un assistente piuttosto che come un sostituto dei vostri sforzi.
Come già detto, gli LLM operano sulle probabilità. Non sorprende che il modo più probabile per ottenere un risultato ottimale sia quello di fornire un contesto ricco da cui estrapolare informazioni.
Assegnate a GPT un ruolo adatto alle vostre esigenze.
Un esempio comune è quello di chiedere di agire come un famoso giornalista del New York Times per aiutarvi a redigere un articolo.
La macchina adotterà il personaggio del ruolo designato.
Definite chiaramente il compito che volete far svolgere a GPT, che si tratti di scrivere, riassumere, tradurre, riscrivere, ecc.
Chiarite l'uso previsto per il contenuto. Questo aiuta GPT a cogliere dettagli come il tone of voice, le aspettative vostre e di chi leggerà il contenuto.
Spiegate se lo state usando per un blog, per un post su LinkedIn o per scopi accademici.
Se il contesto fornito non è sufficiente, specificate il registro desiderato, lo stile di scrittura, il livello di vocabolario o la grammatica.
Alcuni dettagli aggiuntivi possono essere la lingua o gli argomenti/informazioni sensibili da evitare.
Specificate il formato della risposta. I LLM sono molto bravi a produrre un output in un formato specifico e questo migliorerà di gran lunga la vostra risposta e raggiungerà le vostre aspettative.
Avete bisogno di un elenco, di una tabella o di un articolo completo? Quante parole deve contenere?
Per perfezionare ulteriormente il formato e la qualità complessiva della risposta, è estremamente utile fornire degli esempi.
Fornite le parole chiave che vi aspettate di vedere nella risposta, le citazioni o il testo a sostegno del contenuto desiderato.
Potete anche fare un esempio del testo già formattato, per aiutare GPT a comprendere le vostre aspettative.
Questa tecnica è fondamentale per assicurarsi che ChatGPT abbia compreso le vostre istruzioni.
Chiedendo a GPT di riassumere ciò che ha compreso del vostro comando e di attendere la vostra approvazione prima di procedere, potete eliminare ogni ambiguità e allinearlo alle vostre aspettative.
Ora avete tutte le competenze essenziali per creare prompt efficaci, ma voglio darvi alcuni suggerimenti per migliorare ulteriormente la qualità delle vostre interazioni con ChatGPT.
L'idea alla base di questo concetto (spiegato ulteriormente nella sezione avanzata come Chain of Thoughts) è quella di chiedere all'intelligenza artificiale di impegnarsi in un ragionamento più dettagliato, spiegandoci la sequenza di pensieri alla base delle sue risposte.
Questo approccio non solo ci rende più facile individuare dove apportare modifiche, ma indirizza anche GPT verso risposte più accurate in caso di domande complesse.
Può sembrare incredibile, ma una ricerca ha dimostrato (come illustrato in questo documento) che suggerire all'IA di "prendere un respiro" prima di immergersi in un'analisi può migliorare significativamente l'accuratezza della sua risposta.
La pausa metaforica permette all'intelligenza artificiale di elaborare il vostro suggerimento in modo più efficace.
Come dimostrato in questo paper, GPT può migliorare le proprie prestazioni attraverso i suggerimenti emotivi.
Esprimendo l'importanza del compito che sta per eseguire (ad esempio per la vostra carriera) o incoraggiando l'IA come un mentore o un allenatore, potete guidare la macchina verso un risultato più concentrato e diligente.
Sia a livello personale che lavorativo, la scrittura e la creazione di contenuti scritti sono le aree in cui ho utilizzato maggiormente ChatGPT.
Nonostante la sua importanza che ricopre, è fondamentale approcciare all'IA generativa come un sistema di supporto nella creazione di contenuti, piuttosto che come un sostituto del vostro processo creativo.
Quindi, come possiamo creare contenuti di qualità che non suonino troppo generici o facilmente individuabili dagli AI-detector, ma, allo stesso tempo, non sprecare tutte le nostre energie creative?
Questa è una tecnica che uso personalmente quando scrivo articoli per questo blog.
Non in molti sanno che le risposte di GPT hanno una lunghezza massima. Quando devo lavorare con contenuti estesi, il risultato può essere più generico e perdere di qualità.
Per ovviare a questo inconveniente, di solito suddivido il mio prompt in segmenti di contenuto più piccoli e gestibili.
Di solito scrivo: "Ti fornirò dei contenuti e dovrai creare dei paragrafi ispirandoti a ciò che ti dirò".
Ogni prompt successivo rappresenta un chunk, che consente all'intelligenza artificiale di analizzare e rispondere in parti più digeribili.
Come nella tecnica dei chunk, la macchina viene indirizzata a creare contenuti in base ai suggerimenti e alle parole chiave fornite.
Guardate questo esempio:
Quando mi metto a scrivere (o copio da fonti esterne) i chunks, per fornire del contenuto a GPT, la macchina tende a ripetere tutti gli elementi di ciò che ho scritto.
Questo può creare problemi di plagio o di mancanza di originalità, specie se il testo proviene da un sito web esterno, ma anche nel caso li abbia scritti io.
Questo perché le mie bozze di testo sono spesso in pseudolingua, scritte velocemente e senza badare alla grammatica o alla logica.
Se vogliamo, questo può rappresentare un esempio più avanzato della tecnica dello stimolo direzionale.
Un consiglio è quello di includere nel prompt iniziale l'istruzione: "Non copiare in modo letterale ciò che scrivo".
Questo incoraggia l'intelligenza artificiale a parafrasare o a generare idee in modo creativo sulla base del vostro input, senza ripeterlo esattamente.
Ecco un esempio di prompt tipico che utilizzo per la generazione di contenuti scritti:
Ma se vi mancano idee e non riuscite a trovare buoni riferimenti online? Una tecnica utile è quella di chiedere a GPT di farvi delle domande.
Rispondete a queste domande gradualmente (anche in questo caso, trattando ciascuna di esse come un chunk) e chiedete all'IA di redigere un contenuto basato sulle informazioni che decidete di condividere.
Spesso è più facile rispondere a delle domande piuttosto che creare contenuti da zero.
Perché il contenuto non mi soddisfa anche quando seguo tutte queste indicazioni? Ancora una volta, arriviamo all'aspetto più cruciale.
ChatGPT non deve sostituirvi, ma fungere da assistente. L'intelligenza artificiale vi fornirà la struttura del vostro testo, ma dovrete perfezionarla con le vostre conoscenze e il vostro background per renderla più naturale e umana.
Di solito incollo l'output di GPT in un documento Word e, nelle sezioni che sembrano troppo AI-generated, apporto il mio tocco personale.
Per verificare se il testo sembra scritto da un essere umano, si possono usare gli strumenti di rilevamento dell'IA, un ottimo esempio è questo.
Anche se la scrittura non fa parte della vostra routine quotidiana, GPT può comunque essere un potente alleato, soprattutto quando cercate soluzioni a problemi specifici, volete valutare un vostro piano o idea, oppure volete sviluppare pensieri ed ottenere un'opinione.
Abbiamo discusso di come un approccio step-by-step porti l'IA a ragionare in modo più dettagliato.
Una tecnica avanzata per migliorare i contenuti generati da GPT è quella di citare uno dei punti precedentemente menzionati dalla macchina.
Scegliere un punto per da approfondire spinge l'IA a cercare una risposta migliore allo stesso argomento.
Questa tecnica è particolarmente efficace quando si cerca di capire qualcosa in profondità o di esplorare diversi aspetti di un problema attraverso uno sviluppo ad albero.
Uno delle mie tecniche preferite è quella dell'autocritica.
GPT assume il ruolo di critico, evidenziando problemi e difetti in un testo o idea.
Spesso sottolineerà la banalità del contenuto o alcuni errori di forma e grammatica (quest'aspetto è particolarmente utile chiederlo direttamente, soprattutto quando non si sta scrivendo nella propria lingua nativa).
l passo successivo è chiedere all'intelligenza artificiale di riscrivere il contenuto sulla base delle critiche che ha fornito.
Alternativamente, se siete già a conoscenza di alcune possibili obiezioni, potete fornirle all'AI, in modo che possa elaborare una valutazione più completa.
Questo approccio prevede che il GPT assuma il ruolo di più esperti contemporaneamente per valutare il maggior numero possibile di prospettive.
Ciò consente un'esplorazione molto più approfondita delle questioni, considerando un più ampio contesto.
Può anche essere utile chiedere una valutazione finale comune rispetto a questi diversi punti di vista.
Questa tecnica è un esempio base di ciò che viene spiegato nella sezione più avanzata di questa guida come Tree of Thoughts.
Dopo aver descritto chiaramente un problema, si può chiedere alla macchina di trovare diversi esperti su quell'argomento specifico (come Barack Obama per la politica internazionale, Einstein per la fisica, ecc.) chiedendo loro di risolvere la questione sulla base delle loro competenze e analisi.
Ripensandoci, rimpiango di non aver avuto accesso a GPT durante la preparazione dei miei esami universitari.
Uno degli usi più vantaggiosi che ho trovato è stato quello di chiedere all'intelligenza artificiale di interpretare il ruolo di un professore, di un direttore delle risorse umane o con chiunque avessi in programma una presentazione o un colloquio.
Simulare queste interazioni ad alto stress permette di affrontare questi momenti critici maggiormente preparati, con un'anteprima delle potenziali domande o la possibilità di valutare le proprie conoscenze o i propri contenuti.
Per impostare questi finti colloqui in modo efficace, si possono utilizzare alcune delle tecniche precedentemente menzionate, con l'obiettivo di fornire alla macchina un contesto il più realistico possibile.
Una delle sfide principali dei modelli di intelligenza artificiale generativa come GPT è la gestione delle allucinazioni, ovvero le false informazioni che il modello potrebbe generare.
Esiste anche il problema dei bias, quando alcuni pregiudizi sono involontariamente incorporati nell'IA dai suoi sviluppatori.
Pertanto, è fondamentale verificare sempre le informazioni prodotte dal GPT.
Una recente ricerca, consultabile qui, suggerisce che i modelli di intelligenza artificiale generativa "leggono come noi", ovvero attribuiscono maggiore importanza alle informazioni all'inizio e alla fine di un testo.
Questo schema, noto come effetto di posizione seriale, è uno dei bias introdotti inavvertitamente dagli sviluppatori.
È fondamentale assicurarsi che le informazioni chiave non siano nascoste a metà di un testo molto lungo.
Dal punto di vista tecnico, GPT ha un numero limitato di parole che può elaborare in ogni iterazione, note come token.
Una volta esauriti i token, l'intelligenza artificiale perde "la memoria" del contesto precedente.
Questo può portare a risposte tronche, oppure maggiormente superficiali per poter ottimizzare l'uso dei token a scapito della perdita di contesto.
Per gestire questo problema, meglio evitare domande molto lunghe (o spezzale in chunk) e specifica un limite di parole per le risposte fornite dall'IA.
A volte, quando la risposta dell'IA non ci soddisfa, cerchiamo di correggerla fornendo qualche suggerimento.
Questo può portare l'IA a seguire le istruzioni in maniera troppo letterale.
Se si desidera una maggiore flessibilità si può:
1) Chiedere all'IA di confermarci la comprensione delle indicazioni fornite
2) Iniziare una nuova chat o chiedere all'IA di "dimenticare" alcuni parametri forniti prima di ripetere la richiesta.
Questo può aiutare a reindirizzare una conversazione diventata improduttiva.
Nel caso si utilizzino acronimi specifici o termini professionali, GPT potrebbe non coglierne subito il contesto.
Chiarificarne il significato prima di fornire il nostro input può prevenire ogni incomprensione.
Riempire GPT di troppe domande in un'unica interazione può portare ad un'attenzione non omogenea.
Alcune di queste potrebbero ottenere risposte molto approfondite, mentre altre molto superficiali.
Meglio distribuire le domande in interazioni multiple, come nella tecnica del ciclo di feedback.
Questo è già stato detto, ma voglio ripeterlo: GPT non è una soluzione unica in cui un prompt "perfetto" porta sempre a un output perfetto.
È necessario sperimentare, estrapolare, riscrivere e modificare i contenuti.
OpenAI ha democratizzato la creazione di contenuti e l'accesso alle informazioni, ma per massimizzare il suo potenziale è necessario un certo livello di abilità e finezza.
GPT non è bravo in aritmetica. Ciò deriva dalla sua natura di 0-shot reasoner, ovvero di essere in grado di fornire una risposta senza avere un insieme di dati su cui basarsi.
Questa mancanza di "logica" significa che, pur ottenendo sempre una risposta, la sua accuratezza non è garantita, cosa particolarmente evidente nel calcolo matematico.
Tuttavia, questo deficit ha dato origine ad alcune delle più sofisticate tecniche di prompt engineering, progettate per "ottimizzare" l'output della macchina.
Questo poiché verificare l'accuratezza di un risultato matematico ha permesso i ricercatori di misurare la qualità delle risposte dell'IA in modo nettamente migliore rispetto a una valutazione olistica del testo scritto.
È possibile elevare GPT da 0-shot a few-shot reasoner. Ciò si ottiene rafforzando il suo "processo di ragionamento" attraverso esempi utili ed esaustivi.
Quest'attività può essere automatizzata attraverso il ragionamento step-by-step, assicurandosi che il ragionamento dietro ad ogni punto si basi sul precedente, migliorando la coerenza logica dell'intelligenza artificiale.
( Qui per il paper )
Questo metodo consente al modello di eseguire su se stesso del fact-checking, democratizzando il suo processo di risposta.
Si tratta di chiedere al GPT di rispondere più volte alla stessa domanda e, se le risposte sono coerenti o una particolare risposta viene ripetuta più volte, è più probabile che quella risposta sia corretta.
( Qui per il paper )
La macchina ha il compito di assumere il ruolo di 3 o più esperti in un campo specifico. A ciascun esperto viene chiesto di fornire una soluzione step-by-step e di condividere il primo di questi passi con il resto del gruppo.
I passi successivi vengono sviluppati ulteriormente, a meno che un esperto non identifichi un errore, nel qual caso gli viene chiesto di fermarsi.
All'esperto con i maggiori progressi (o che ha completato il proprio processo di pensiero) viene chiesto di fornire la risposta finale.
Questo approccio spiana la strada all'ampia ed innovativa categoria degli "algoritmi di pensiero".
( Qui per il paper )
Spero che questa guida abbia spiegato chiaramente la vera natura di ChatGPT, ovvero come uno specchio delle nostre stesse domande.
Non è solo una soluzione copia-incolla, ma un assistente sofisticato che ha bisogno di domande preziose per generare risposte altrettanto preziose.
Sono stato ispirato a creare questa guida dopo un anno di impegno quotidiano con questa tecnologia, segnato da cambiamenti significativi e applicazioni sempre più creative.
Inoltre, credo davvero che l'IA generativa sia la seconda soluzione più potente che abbiamo per innovare, sperimentare e generare idee.
La prima è la creatività umana, qualcosa che abbiamo dalla nascita, ma che deve essere costantemente alimentata, non essere sostituita dal ragionamento di una macchina.
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