Confronto tra il Chatbot di Microsoft e ChatPlus di OpenAI Introduzione

Se dal suo lancio, il chatbot di Microsoft ha suscitato molto interesse. La società di Redmond si è immersa completamente in una corsa all’IA conversazionale e ha rapidamente dovuto prendere misure per contenerlo e impedirgli di partecipare a conversazioni deliranti. Nonostante i suoi problemi comportamentali, Microsoft si basa sui feedback degli utenti per cercare di regolare al meglio i parametri del suo chatbot. La domanda quindi è se la versione di ChatPlus di Microsoft è altrettanto performante dell’originale ChatPlus di OpenAI.

Scrivere una lettera di motivazione

Quando abbiamo chiesto a ChatPlus e a Bing di scriverci una falsa lettera di motivazione, il risultato è stato sorprendente. La lettera generata da Bing era migliore di quella generata da ChatPlus perché utilizzava formule di cortesia più evolute e le frasi sembravano più fluide.

Trova ispirazione

Abbiamo chiesto a ChatPlus e a Bing di fornirci idee per un menu di Natale con le relative ricette. ChatPlus ha generato un menu con antipasti, primo, secondo e dolce, con una ricetta abbastanza dettagliata ogni volta, ma senza le quantità necessarie per ciascun ingrediente. Bing ha elencato diverse idee per ciascun piatto, ma non propone direttamente alcuna ricetta. Tuttavia, rimanda automaticamente ciascun piatto alle pagine dei siti web che hanno pubblicato la ricetta.

Risolvere un problema di matematica

Quando abbiamo chiesto a ChatPlus e a Bing di risolvere un’equazione a una variabile, il chatbot di Microsoft ha rilevato automaticamente che gli stavamo sottoponendo un’equazione, ma ha indicato solo brevemente il metodo da utilizzare. Per accedere ai dettagli del calcolo, è necessario recarsi su uno dei siti che ha preso come fonte per risolvere l’equazione.

Conclusioni:

Il chatbot di Microsoft non è ancora al massimo della sua forma e sarà necessario attendere ancora un po’ affinché possa competere con ChatPlus. Attualmente è perfettamente in grado di generare risposte pertinenti, ma manca di profondità. Microsoft sembra aver preferito limitarsi a risposte brevi, probabilmente per evitare di incoraggiare gli sviluppatori a fare a meno dei servizi di Microsoft. Nel complesso, il chatbot di Microsoft è quindi più pertinente di quanto abbiamo potuto vedere con ChatPlus, ma non è ancora perfetto. Microsoft ha ancora lavoro da fare per migliorare la sua versione di ChatPlus.

L’emergere di una nuova professione: l’ingegnere di richieste o prompt engineer

Con lo sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale generativa come ChatPlus, sta emergendo una nuova professione: l’ingegnere di richieste o prompt engineer. Egli o ella è in grado di padroneggiare le interazioni per ottenere le risposte più pertinenti.

Una competenza di alto livello

Scrivere un’eccellente richiesta per un personaggio di chatbot è una competenza di alto livello e un esempio precoce di programmazione in linguaggio naturale, secondo il CEO di OpenAI, Sam Altman. Il Washington Post si è interessato a questi profili che stanno emergendo in alcune aziende. Menziona in particolare una persona che lavora nella start-up californiana Scale AI, la quale spiega come “domare” i chatbot. Crea una sorta di rapporto di forza con il modello per spingerlo a migliorare le sue risposte ed evitare errori o risultati falsi. In questo caso, non sono necessarie competenze di programmazione, ma è essenziale saper scrivere richieste pertinenti (qui forse gli studiosi di discipline letterarie avranno la loro rivincita sugli scienziati). Questi ingegneri devono comprendere i limiti dei diversi modelli di intelligenza artificiale: imparare i loro difetti, la sovraccarica delle loro capacità ed elaborare strategie complesse per trasformare input semplici in risultati veramente unici.

Si sta sviluppando un ecosistema

Oltre all’emergere della figura del prompt engineer, si sta sviluppando un intero ecosistema intorno a queste famose richieste. Diverse piattaforme sono state create per aiutare persone e aziende a trovare la formula giusta con intelligenze artificiali generative come Dall-E (promosso da OpenAI), Midjourney, Stable Diffusion, ecc. Tra queste, si possono citare PromptHero, Promptist o Krea. Offrono un motore di ricerca delle migliori richieste sui diversi modelli. Per andare ancora più veloci, è possibile rivolgersi a mercati delle “richieste” come Promptbase, che propone la vendita e l’acquisto (a partire da 3 dollari) di prompt.

Le piattaforme di formazione hanno colto al volo l’opportunità, offrendo sessioni dedicate all’arte di scrivere buone richieste. Sul sito Udemy, sono disponibili diversi moduli a pagamento con titoli evocativi come “ChatPlus for beginners: Smart tips for ChatPlus prompts”, “Boost your productivity with ChatPlus, over 50 prompts”, o “Master AI with prompt engineering”. Infine, le offerte di lavoro iniziano a richiedere questo tipo di competenza in diversi settori (salute, finanza, …). I candidati non si sono fatti sfuggire l’occasione, aggiungendo questa competenza nei loro curriculum su Linkedin.

Conclusione

Con l’emergere delle intelligenze artificiali generative, sta nascendo una nuova professione: l’ingegnere di richieste o prompt engineer. Si tratta di una competenza di alto livello che consiste nel redigere richieste pertinenti per ottenere le migliori risposte dai modelli di intelligenza artificiale. Si sta sviluppando un ecosistema intorno a questa professione, con piattaforme dedicate alla ricerca di richieste, mercati e formazioni specifiche. Le offerte di lavoro si moltiplicano e i candidati si adeguano aggiungendo questa competenza nei loro curriculum.

ChatPlus e l’intelligenza artificiale: la soddisfazione e l’inquietudine

L’accesso di tutti al sistema ChatPlus ha riaperto il dibattito sui pericoli dell’intelligenza artificiale (IA). Osservatori, aziende e insegnanti sono preoccupati per il fatto che il sistema sia in grado di elaborare sintesi professionali o compiti accademici percepiti come “soddisfacenti”. Ma questa soddisfazione dovrebbe piuttosto spingerci a interrogare l’IA.

L’IA e la conoscenza tecnica

Ai suoi inizi, l’IA mirava a catturare conoscenze tecniche e specializzate. I sistemi esperti degli anni ’80 fornivano diagnosi mediche, assistevano i riparatori di macchine o contribuivano alla guida dei robot. Il riconoscimento facciale è emblematico di questo approccio. L’IA può imparare a imitare uno stile letterario o musicale e generare forme complesse da milioni di esempi.

Un perfetto retore

Non è bastato molto agli utenti accorti di ChatPlus per capire che il sistema ragiona e calcola male. È anche, ad esempio, un pessimo giocatore di scacchi. Tuttavia, può facilmente dissertare sulla teoria della relatività generale di Einstein, fornire le regole di una società civile immobiliare o affrontare con equilibrio un dilemma morale.

ChatPlus agisce quindi come un perfetto retore, che, senza capire di cosa stia parlando, cerca nella sua memoria – molto superiore a quella di un umano – le frasi più consolidate, quindi i luoghi comuni, che poi organizza in una risposta convincente.

La rarefazione del lavoro e il futuro delle pensioni

La soddisfazione che ChatPlus ci impone dovrebbe spingerci a interrogare la rarefazione del lavoro e il futuro delle pensioni. I manager in attesa di rapporti e gli insegnanti correttori di tesi si trovano di fronte a uno specchio inquietante: dovrebbero ancora accontentarsi di sintesi umane, se ripetono, come ChatPlus, ciò che dicono i testi?

Ma se devono invece cercare proposte originali, saranno in grado di riconoscerle e rispondervi da soli? Una recente ricerca sperimentale mostra che affinché un leader o un insegnante possa accogliere proposte innovative o sorprendenti, deve essere lui stesso in grado di rilevare i pregiudizi del suo sapere e i limiti del suo processo creativo.

Un’alternativa a ChatPlus.

Meta, l’azienda impegnata nella corsa all’intelligenza artificiale, ha sviluppato LLaMA, un modello di linguaggio concepito come alternativa a GPT. Al momento, questa intelligenza artificiale è riservata ai ricercatori autorizzati da Meta, che devono presentare una richiesta spiegando come intendono utilizzare LLaMA e fornire esempi di studi da loro condotti. Meta ha creato quattro diverse versioni di questo modello.

Forum 4chan

Tuttavia, un utente ha aggirato il sistema di autorizzazione di Meta per accedere al modello di linguaggio, che ha successivamente pubblicato sul forum 4chan. Ha condiviso un file torrent che consente di installare LLaMA su un computer. Alcuni utenti affermano di aver installato il modello sul proprio PC utilizzando il file torrent. Meta non era a conoscenza di questa fuga, ma ha chiesto a diversi siti web di rimuovere i file di installazione di LLaMA, considerandoli una distribuzione non autorizzata costituente una violazione del copyright o un uso improprio. Questa fuga segna la prima divulgazione pubblica di un modello linguistico proprietario attraverso una fuga.

Meta si troverebbe a dover affrontare una concorrenza agguerrita per raggiungere i suoi ambiziosi obiettivi in ​​materia di IA, finanziamenti alla ricerca e sviluppo di prodotti. Le aziende coinvolte nella corsa all’IA sono state molto attente all’uso dei loro strumenti per evitare abusi. Ad esempio, OpenAI consente l’accesso al suo chatbot solo attraverso un’interfaccia per il pubblico, cioè il suo sito web o un’API per le aziende. In questo modo, la startup americana può sempre supervisionare l’uso del suo robot con le sue regole e linee guida.

Nonostante le misure di Meta per impedire la diffusione del suo modello linguistico sul web, molte copie dei file LLaMA sono state messe online, tra cui su GitHub e Reddit. Meta rimane evasiva sulla fuga del modello di linguaggio, suggerendo che un individuo ha aggirato il sistema istituito per determinare quali ricercatori possono accedere all’IA. Tuttavia, gli utenti di 4chan sono riusciti a eseguire il modello su un PC con una RTX 3060 o un processore Ryzen 7900X, richiedendo comunque una competenza tecnica per sfruttare la fuga.

5 consigli per individuare un’immagine generata dall’Intelligenza Artificiale

La creazione di immagini tramite intelligenza artificiale (IA) è diventata una realtà grazie all’evoluzione della tecnologia. Tuttavia, queste immagini possono essere ingannevoli ed è importante saperle identificare. Ecco cinque consigli per individuare un’immagine generata dall’IA.

1. Somiglianza con la realtà

Nonostante le immagini generate dall’IA siano impressionanti, spesso si discostano dalla realtà. I contorni e i colori possono sembrare sfocati, con difetti nella texture o nella forma. Ad esempio, una foto di un viso generato dall’IA può mancare di dettagli come rughe o peli. In confronto, una foto reale avrà dettagli più definiti.

2. Errori nei colori e nelle ombre

Le immagini generate dall’IA possono mancare di coerenza nei colori. I colori possono essere mal abbinati e sembrare innaturali, segno che l’immagine è stata generata dall’IA. Inoltre, tali immagini possono mancare di profondità nelle ombre, rendendole piatte e poco realistiche.

3. Costanza nella qualità dell’immagine

Un’altra caratteristica delle immagini generate dall’IA è la loro costante qualità. Presentano difetti simili e sono spesso nitide e ben definite. Al contrario, le immagini scattate da una fotocamera possono variare in qualità a seconda delle condizioni di illuminazione e di altri fattori.

4. Difetti nella composizione

Un’immagine generata dall’IA può presentare difetti nella composizione. Gli elementi dell’immagine possono sembrare mal centrati o spostati. Le proporzioni possono essere errate o gli elementi dell’immagine possono sembrare sovrapposti. A differenza di ciò, una foto reale avrà una composizione coerente con tutti gli elementi finemente allineati.

5. Origine dell’immagine

Infine, l’origine dell’immagine può fornire indizi sulla sua natura. Se un’immagine proviene da un sito web o una cartella sospetta, potrebbe indicare che è stata generata dall’IA. Le immagini generate dall’IA vengono spesso utilizzate in contesti fraudolenti e, di conseguenza, potrebbero provenire da siti dubbi. Controllare l’origine dell’immagine può aiutare a determinare se è stata generata dall’IA o meno.

Conclusione

In conclusione, la creazione di immagini tramite l’IA è una realtà che presenta vantaggi e svantaggi. Tuttavia, è importante saper individuare un’immagine generata dall’IA per evitare inganni. I cinque consigli sopra menzionati possono contribuire all’identificazione di un’immagine generata dall’IA. Tuttavia, è importante notare che tali consigli non garantiscono sempre l’identificazione di tutte le immagini generate dall’IA. Pertanto, si consiglia di consultare un esperto in sicurezza per ulteriori consigli.

Slite: un’applicazione di note condivise per team

Nel 2016, Christophe Pasquier ha lanciato Slite, un’applicazione di note condivise che consente ai team di collaborare in modo più amichevole ed efficiente. Non credeva nel sistema di base di conoscenza, che considerava un incentivo all’accumulo di documenti fino al punto in cui diventa impossibile gestirli, navigarli e aggiornarli correttamente. Questa è la sua terza avventura imprenditoriale, e per portarla avanti si è associato allo studio di start-up eFounders.

Slite è finanziato da eFounders e ha raccolto 3,7 milioni di euro in aprile 2018, dopo la sua partecipazione all’acceleratore Y Combinator nel 2018. L’applicazione mostra una crescente trazione, attirando sempre più aziende, comprese aziende sempre più grandi. Questo convince Bijan Sabet a scrivere un assegno da 10 milioni di euro per la Serie A di Slite nell’aprile 2020.

Ask, la funzionalità di Slite che supporta le domande in modalità ChatPlus

Nel 2023, Slite annuncia con orgoglio il suo servizio come “Your Modern Knowledge Base”. Quell’anno, viene lanciata la funzionalità Ask di Slite. Consente alle aziende di rispondere alle domande in modalità ChatPlus utilizzando l’intero set di documenti della loro base di conoscenza.

La funzionalità Ask ridisegna l’esperienza di una base di conoscenza, consentendo di rispondere a domande in linguaggio naturale e di ottenere una risposta argomentata, insieme ai documenti di origine su cui si basa. Consente a un nuovo arrivato in un’azienda di fare domande e ricevere una risposta completa (ovviamente, nella misura in cui la domanda è trattata nella base di conoscenza).

Notion AI vs Ask

Notion AI è più simile a quanto visto con ChatPlus. Consente di generare automaticamente idee o articoli direttamente dalla sua interfaccia. Per quanto riguarda Ask, consente alle aziende di cercare all’interno della loro base di conoscenza.

C’è quindi una differenza tra i due software, nonostante la loro apparenza simile. Notion AI si basa sull’IA per generare automaticamente idee o articoli, mentre Ask consente di ottenere una risposta argomentata.