Tacchini a Cives: «L’AI esiste da settant’anni, oggi è capace di agire al nostro posto»

Il primo chatbot basato su intelligenza artificiale nacque esattamente sessant’anni fa. Un decennio prima, alla Conferenza di Dartmouth, nel 1956, si iniziava a parlare di “Artificial Intelligence”. Oggi il dibattito pubblico è invaso dalle discussioni tra chi è a favore e chi è contro, tra chi vede nell’AI un’opportunità e chi invece ne ha paura. Ma l’avvento di ChatGPT, nel 2022, che pure è un passaggio chiave, non segna l’inizio di una tecnologia già studiata, applicata e perfezionata fin dalla metà del secolo scorso. Ne ha parlato Eugenio Tacchini, docente di data science e basi di dati dell’Università Cattolica, al corso di formazione Cives nell’incontro di venerdì 23 ottobre: una lezione tecnica per introdurre all’intelligenza artificiale, dai fondamenti all’AI generativa.

La “rivoluzione” di ChatGPT

Il corso indagherà gli aspetti socioeconomici, geopolitici e antropologici dell’intelligenza artificiale. Ma, come ha affermato anche il relatore dell’incontro del 23 ottobre, “per capire l’impatto di questi strumenti bisogna prima conoscerli”. Quel chatbot lanciato nel 1966, dopo la macchina di Turing e i primi esperimenti, era molto diverso da come siamo abituati oggi con ChatGPT, Claude o Gemini. Si chiamava “Eliza” e non era pensato per dare delle risposte, risolvere problemi o dare informazioni, bensì cercava parole chiave nelle frasi e rispondeva con nuove domande. Noi l’abbiamo provato e sembra piuttosto arrogante per chi quotidianamente usa una tecnologia ben più avanzata: alla banale domanda “quanto fa 10+5?” non risponde “15” ma una cosa del tipo “perché vuoi saperlo?”.

All’epoca, però, già questo era un risultato eccezionale. “Quando ho visto per la prima volta ChatGPT sono balzato dalla sedia – ha detto il professor Tacchini – anche per gli addetti ai lavori è stata una sorpresa. Non era scontato che uno strumento del genere fosse accessibile a tutti, mi resi subito conto che avrebbe avuto un impatto importante. Dal 2022 in poi c’è stata un’accelerazione continua, e oggi registriamo l’ascesa degli «agenti AI» capaci non solo di produrre testo ma appunto di agire, prendere l’iniziativa, «fare» delle cose”.

Dalle istruzioni agli esempi

L’esempio fatto da Tacchini per spiegare il salto dalle vecchie alle nuove abitudini è quello del filtro antispam, che seleziona e separa le e-mail sospette. “Per anni abbiamo creato app utilizzando il codice, fornendo una serie di istruzioni: ad esempio mittente sconosciuto, indirizzo e-mail formattato in modo strano, errori nel corpo del messaggio, frasi tipicamente indicative di una e-mail indesiderata. Era il vecchio modo di procedere, una programmazione basata su regole. L’apprendimento automatico invece non ha regole, la macchina impara per esempi: con un certo addestramento, il filtro impara automaticamente perché, durante l’allenamento, ha visto numerose e-mail come quella classificate come spam”.

L’impatto che queste tecnologie hanno sulla società passa anche dalla trasparenza. “È difficile scoprire perché una e-mail è stata classificata in un certo modo”, spiega Tacchini. Ma, fuori dall’esempio dell’antispam, agli algoritmi sono delegate ormai tante altre decisioni che impattano sulla vita delle persone. Per cui, non è facile neanche sapere “il motivo per cui ci è stato negato il mutuo o perché paghiamo un certo premio assicurativo”. E poi c’è la “polizia predittiva”, con un sistema che indica ad esempio “in quale luogo potrebbe verificarsi un crimine” o “se un criminale potrebbe commettere ancora reati”. “Per la società è desiderabile avere trasparenza”, sostiene il docente.

Da ChatGPT all’AI: “una risposta plausibile, non per forza vera”

Cinque anni prima di ChatGPT, un articolo pubblicato da sei dipendenti Google e altri due esperti dal titolo “Attention is all you need”, come spiega Tacchini, “ha cambiato il corso dell’intelligenza artificiale”. Con circa 250mila citazioni, il paper è stato “uno dei più citati degli ultimi dieci anni”. È seguito l’avvento dell’AI generativa, “un sistema che genera nuovi contenuti come testo, immagini, video, audio, dopo che l’utente finale fornisce un input tramite i cosiddetti prompt”.

Un esempio lampante sono i Large Language Models (LLM) che “prevedono la prossima parola, o meglio token, e poi vanno avanti fino a formare una frase che è la nostra risposta. Ad ogni prompt, le risposte precedenti vengono rimacinate per creare una nuova risposta, così si ha l’impressione di conversare con un’assistente digitale”.

L’obiettivo di un LLM è “generare una risposta plausibile, non per forza vera, che rispecchia ciò che ha visto durante l’allenamento”. I chatbot basati su LLM vengono creati attraverso quattro passaggi: “raccolta dei dati provenienti da web, libri e altre fonti; pre-training; supervised fine-tuning (ulteriore addestramento mirato con esempi specifici per generare conversazioni); alignment (per migliorare le risposte e allineare il modello alle linee guida etiche della società che produce il chatbot)”.

Siamo pigri e tendiamo a delegare

“I sistemi ora possono agire, aprire un file sul nostro computer, navigare sul web, prenotarci un viaggio”, spiega Tacchini, che sostiene: “L’impatto di queste tecnologie sulla società è stato sottovalutato”. “Nel mondo del lavoro, alcune mansioni cambieranno, altre scompariranno e ne nasceranno di nuove, ma è difficile fare previsioni. OpenAI, la società che produce ChatGPT, ha chiuso il bilancio dell’anno scorso con perdite enormi: si scommette su una tecnologia che cambierà in modo profondo la società, e le aziende investono risorse economiche anche se per ora non ci sono profitti”.

Il rischio sta nella pigrizia innata nell’umano: “Se possiamo delegare, tendenzialmente lo facciamo – dice Tacchini – e oggi stiamo delegando tantissimo. Alla fine la responsabilità di chi è, se non andiamo neanche più a controllare? Siamo stati abituati a vedere la tecnologia come qualcosa che ha automatizzato certi processi ripetitivi; stavolta è la creatività, la cosa che più contraddistingue gli esseri umani, che viene attaccata. Non dimentichiamo che questi strumenti ci possono parlare di sentimenti e sensazioni, ma non le provano e non le possono esperire. Noi umani invece sì, e questo dovrebbe rincuorarci. Ci rimane ancora qualcosa, ci rimane tanto”.