Oggi, la maggior parte degli utenti degli LLM fa una domanda secca: mi scrivi un contratto per questa circostanza, mi fai il riassunto di questo libro, mi riscrivi questo pezzo come se tu fossi Dante, e via dicendo. In pochi secondi il robot vi tira fuori il pezzo richiesto e voi andate di lima e cesello: in poco tempo, a seconda della lunghezza del testo, lo completate in modo professionale. Questo modo di usare gli LLM si chiama zero-shot, nel senso che gli chiedete di darvi il risultato al primo colpo.
Pensate di chiedere ad una persona di fare lo stesso: di essere in grado al primo colpo di scrivere tutto al volo, correttamente. Non lo fareste mai, neanche aveste uno scrittore professionista davanti: non è possibile. Che si tratti di un contratto, romanzo o traduzione, ognuno di noi deve fare mente locale, deve pensare a cosa dire prima e dopo, quali ricerche fare, e deve rivedere il testo più volte prima di prenderlo per buono. Vi ho già detto che Stephen King, tra gli scrittori più prolifici, al massimo produce 13 pagine al giorno.
Ecco la raccomandazione: invece di pretendere una risposta definitiva alla prima richiesta, ordinate all’LLM di lavorare in modo ordinato. Chiedetegli di definire uno schema logico del testo, e dopo che l’avete di fronte agli occhi chiedetegli di decidere quali ricerche vanno approfondite su internet, e poi solo a quel punto di scrivervi una bozza.
Adesso la cosa divertente: invece di esser voi a leggere la prima sgrossatura e correggerla, comandate lo schiavetto elettronico di farlo per voi, ossia sia lui stesso a rileggere la sua bozza e correggersela. Chiedetegli di trovare in punti deboli nel logos, nel pathos, nell’ethos, e di metterli a posto. Potete immaginare ulteriori passi del processo di scrittura, prima di chiedergli di consegnarvi la versione definitiva.
Questo processo iterativo è tanto efficace per lo scrittore professionista quanto lo è per questi ranocchi elettronici, ed un bel modo di vederlo è con Devin, il nuovo progettista software robotizzato (qui). Se chiedete a ChatGPT di scrivere software al primo colpo, lo fa correttamente tra il 48% dei casi per ChatGPT 3.5 ed il 67% per ChatGPT 4.0, ma se gli chiedete di seguire il processo di sviluppo software come appunto può fare Devin, le percentuali di correttezza passano rispettivamente a 95.1% e 98.9%.
In pratica possiamo chiedere agli LLM di riflettere su quanto hanno appena fatto, e migliorarlo. Se poi gli mettiamo a disposizione degli strumenti come la ricerca su internet, la possibilità di eseguire del codice e di processare dei dati, abbiamo uno strumento particolarmente importante. Un LLM che riesca a pianificare i diversi passi necessari a creare un testo, un brano o un programma SW, e che poi si sposta alla ricerca delle fonti migliori, per poi creare una bozza, testarla e migliorarla fino alla versione definitiva, dà il miglioramento di produttività che l’uso one-shot non può dare.
Infine, questi LLM possono essere messi assieme, in squadra, come una redazione, o uno studio di avvocati, ma avatar digitali: cosa potrà mai andar storto? Buon divertimento.
