Per milioni di persone in tutto il mondo è relativa normalità rivolgere domande a ChatGPT e interagire con un modello di apprendimento che, con l’avanzare delle sue versioni, sta cambiando le regole del gioco nella relazione uomo-macchina. I tempi in cui Alan Turing si chiedeva: “Le macchine possono pensare? – e auspicava di trattare come pensante la macchina che può conversare con noi senza essere riconosciuta– sembrano lontani rispetto allo scenario attuale oppure, a seconda del punto di vista, semplicemente molto presenti. In mezzo c’è tutto il percorso servito per arrivare al mondo d’oggi, quello in cui è lecito chiedersi: “volevamo costruire qualcosa, stiamo creando qualcuno”? “L’algoritmo ci ha rubato il segreto della conoscenza?”
Domande a cui risponde Nello Cristianini professore di Intelligenza Artificiale all’Università di Bath: già autore del volume La scorciatoia (Il Mulino, 2023), la sua ultima opera è Machina sapiens. L’algoritmo che ci ha rubato il segreto della conoscenza (edito dal Mulino).
Ospite al Wired Next Fest 2024, Cristianini riparte, nel suo speech Macchine Pesanti, proprio dalla domanda che per diversi decenni ha rappresentato la ricerca del Sacro Graal dell’informatica. “Lo scorso anno -afferma lo studioso sul palco del Fest- tutti noi abbiamo conversato con ChatGPT, la stampa ha parlato solo di questo, la gente si è connessa. Cosa è cambiato? Cosa è successo subito dopo? Cosa possiamo aspettarci domani? La prima cosa è capire come siamo arrivati. Nel 2017 non ci si stava nemmeno provando”.
Il resto è quello che avviene dalla trasformazione dell’algoritmo Trasformer, l’architettura da cui OpenAI è partita per arrivare a ChatGPT, concepita in studi precedenti sulla modellazione del linguaggio. Come raccontato dallo studioso, dopo aver allenato il modello e avergli fatto leggere miliardi di pagine web e almeno 7.000 libri, hanno poi invitato la macchina a indovinare le parole mancanti, cancellate in precedenza, sulla base del contesto. La macchina dopo gli errori iniziali si è adattata sempre più e non stupisce che oggi le ultime versioni possano superare i test accademici di accesso negli atenei.
“Quando iniziano a insegnare compiti utili a questi meccanismi, si accorgono che molti di questi compiti le macchine li sanno già fare, capiscono che la macchina ha imparato qualcosa di più della grammatica e decidono di fare diventare il modello (progressivamente, ndr) dieci volte più grande. Nel 2021, decidono di collegarlo online per farci parlare con lui“.
