HI-AI: Un approccio pragmatico all’interazione tra umani e AI

Il Prompt Engineering è diventato una pratica cruciale per ottimizzare l’interazione con i modelli di intelligenza artificiale generativa. Tuttavia, comprendere realmente il potenziale e i limiti di questa tecnologia richiede una visione critica e consapevole. Sebbene possa sembrare che l’AI “pensi” o generi conoscenza autonoma, è importante riconoscere che le sue risposte derivano da modelli statistici addestrati su dati preesistenti. È quindi necessario adottare un approccio “pragmatico”. Allo stesso tempo, non va dimenticato che l’evoluzione tecnologica futura potrebbe trasformare radicalmente queste capacità, aprendo scenari oggi impensabili.

1. I limiti del “botta e risposta” con l’AI

Oggi, i modelli di intelligenza artificiale generativa funzionano analizzando enormi quantità di dati pre-addestrati per rispondere a domande, completare testi o creare contenuti. Questo processo, per quanto sofisticato, è essenzialmente una riorganizzazione probabilistica dei dati, non una forma di pensiero autonomo. Di conseguenza, l’AI manca di intenzionalità, introspezione e conoscenza autentica.

Ad esempio, se chiediamo a un modello generativo di suggerire una strategia per affrontare un problema complesso, il sistema elabora una risposta sulla base di correlazioni statistiche nei dati, senza comprendere realmente il contesto o le implicazioni delle sue proposte. Inoltre, questa dipendenza dai dati significa che l’AI non può superare le limitazioni del suo corpus di addestramento: i suoi risultati riflettono pregiudizi, lacune e distorsioni insiti nei dati stessi.

Un altro limite significativo è l’apparente neutralità del processo. I prompt, anche se formulati con cura, portano con sé intenzioni e presupposti impliciti che influenzano le risposte. Questo introduce un rischio concreto di bias epistemici: la risposta generata può apparire imparziale, ma in realtà riflette sia i pregiudizi dei dati che quelli dell’utente che formula la domanda.

Nonostante questo, in molte situazioni, quando il problema da risolvere è semplice e richiede solo una buona conoscenza nozionistica, l’AI è un’ottima macchina “Question and Answer” e richiede solo qualche cura nel verificare le informazioni cruciali contenute nella soluzione fornita.

1.1. La dinamica dell’interazione

L’AI non è un interlocutore dotato di conoscenza intrinseca o capacità di introspezione. Le risposte che genera, per quanto sofisticate, non derivano da processi di pensiero autonomo, ma da una riorganizzazione statistica dei dati a cui è stata esposta durante l’addestramento. In questo senso:

• Il prompt agisce come un atto di guida: la qualità e la direzione delle risposte dipendono interamente da come la domanda è posta.
• L’AI riflette il corpus di conoscenze già codificato nei dati, limitandosi a elaborare combinazioni nuove all’interno di un quadro predefinito.

1.2. Il rischio di idealizzazione

Un rischio comune è attribuire all’AI capacità umane, come la creatività o la capacità di generare conoscenza autentica. Questo rischio è amplificato dall’apparente coerenza e complessità delle risposte, che possono far sembrare l’AI un interlocutore paritario. Tuttavia, questa percezione è fuorviante:

• L’AI non “pensa”, ma calcola. La sua elaborazione è meccanica, non guidata da intenzioni o obiettivi.
• Il senso di reciprocità nel dialogo è un’illusione, creata dall’abilità dell’AI di riformulare i dati in modo che sembri “intelligente”.

2. Il potenziale dell’interazione tra umano e AI

Tutt’altro potenziale viene liberato col Prompt Engineering quando l’utente umano interagisce con l’AI in un processo di interrogazioni. A prima vista, questa relazione potrebbe sembrare simile a un dialogo: l’umano pone una domanda o un comando (il prompt) e l’AI risponde elaborando una risposta “ragionata”. Tuttavia, è fondamentale comprendere che questo “dialogo” non è una conversazione tra due entità autonome e coscienti, ma piuttosto un’interazione asimmetrica in cui tutto il potenziale creativo e interpretativo risiede nell’umano. Eppure, nonostante questa limitazione, il risultato può superare significativamente la sola riflessione dell’umano tra sé e sé.

2.1. Un dialogo imperfetto, ma non privo di potenzialità

Anche se l’interazione tra umano e AI non può essere considerata un dialogo paritario, può comunque generare valore significativo. L’AI funziona come una “cassetta degli attrezzi” che, se utilizzata con metodo, può:

• Ampliare le prospettive umane, proponendo connessioni o combinazioni che non erano state prese in considerazione.
• Accelerare processi creativi, risparmiando tempo nella fase iniziale di esplorazione delle idee.
• Stimolare nuove domande, trasformando le risposte fornite in punti di partenza per ulteriori riflessioni.

Il successo di questo processo dipende interamente dall’intenzionalità e dalla consapevolezza dell’umano. La responsabilità di garantire che l’interazione produca risultati etici, utili e affidabili non può essere delegata all’AI, ma rimane saldamente nelle mani dell’utente. Questo rende evidente come l’intelligenza artificiale non sia un partner nel dialogo, ma uno strumento che riflette e amplifica il pensiero umano, con tutte le sue potenzialità e i suoi limiti.

2.2 Approccio improntato al pragmatismo

La filosofia, in particolare attraverso il pragmatismo, offre un quadro utile per rivalutare l’interazione tra umano e AI. Questa corrente filosofica enfatizza l’importanza delle conseguenze pratiche delle idee e delle credenze, accettando che il significato di un concetto risiede nelle sue implicazioni operative e nei suoi effetti concreti sulla vita quotidiana.

Sviluppatosi negli Stati Uniti tra la fine del XIX e l’inizio del XX secolo, il pragmatismo integra visione e volontà, riconoscendo il ruolo attivo dell’individuo nel plasmare la propria esistenza attraverso scelte consapevoli e orientate a obiettivi pratici. Al contempo, valorizza razionalità e sperimentazione, promuovendo un approccio scientifico alla risoluzione dei problemi e alla comprensione del mondo.

Questa prospettiva può ispirare un’interazione più consapevole con l’AI, enfatizzando il suo ruolo come strumento per tradurre idee e intuizioni in azioni pratiche e risultati tangibili. Non è forse questo che ci aspettiamo dall’AI quando la interroghiamo su questioni che riguardano il lavoro o le esigenze quotidiane? Uno strumento per sviluppare le implicazioni delle nostre idee, bisogni e desideri, ed evidenziare la loro robustezza e le conseguenze non immediatamente riconoscibili.

In questa chiave pragmatica, l’AI non è solo un mezzo per ottenere risposte, ma un catalizzatore che, ben guidato, può rendere più chiara e realizzabile la visione umana, trasformando aspirazioni e idee in realtà operativa.

3. Le opportunità e le sfide dell’AI allo stato dell’arte attuale

L’intelligenza artificiale generativa, nel suo stato attuale, offre strumenti straordinari per supportare l’attività umana in molti ambiti, ma presenta anche limiti che richiedono un uso consapevole e critico. Sebbene sia un sistema estremamente avanzato nel generare risposte articolate, la sua natura statistica e l’assenza di comprensione autentica rappresentano una sfida per chi la utilizza.

3.1. Scomporre problemi complessi

Un concetto fondamentale nel Prompt Engineering è quello di scomporre problemi complessi in parti più semplici, ciascuna affrontabile con un prompt specifico. Per esempio:

• Identificare sotto-problemi: Quando si affronta un problema articolato, si può suddividerlo in una serie di domande o passaggi più gestibili. Ad esempio, per progettare una strategia aziendale, si possono formulare domande specifiche su target di mercato, canali di distribuzione e budget.
• Approccio sequenziale: Costruire un filo logico del ragionamento (chain of thoughts), al quale corrispenderà una catena di prompt e quindi di risposte dell’AI, che guideranno via via la formulazione del passo successivo. Questo approccio permette di lavorare in modo progressivo, evitando risposte generiche o incomplete.

3.2. Applicare schemi logici deduttivi o induttivi

L’AI può essere guidata a seguire schemi logici deduttivi e induttivi per migliorare la qualità delle risposte:

• Ragionamento deduttivo: Si parte da principi generali per arrivare a conclusioni specifiche. Per esempio: “Quali sono i fattori principali che influenzano il clima aziendale? Come si applicano al contesto di una startup tecnologica?”
• Ragionamento induttivo: Si parte da osservazioni specifiche per arrivare a generalizzazioni. Ad esempio: “Questi tre esempi di campagne di marketing di successo hanno qualcosa in comune? Quali lezioni possiamo trarne per una nuova campagna?”

Includere richieste esplicite di ragionamento nel prompt (es. “Fornisci un ragionamento logico passo per passo”) aiuta l’AI a strutturare le risposte in modo più coerente e chiaro. L’AI inserirà una numerazione dei concetti esposti che sarà estremamente utile per potersi riferire con precisione, nello sviluppo dell’interazione, a quale punto del ragionamento tornare.

3.3. Coinvolgere l’AI nella definizione del metodo

Un altro accorgimento utile è sfruttare l’AI stessa per definire il migliore schema di indagine per affrontare il problema. Ad esempio:

• Richiesta diretta di un approccio: Si può chiedere all’AI: “Qual è il modo migliore per affrontare questo problema? Suggerisci uno schema di lavoro o un piano d’azione.”
• Affinare con feedback iterativi: Dopo aver ricevuto una proposta, si può raffinare il piano chiedendo miglioramenti o approfondimenti. Ad esempio: “Puoi ampliare il secondo punto del piano con esempi pratici?”

Questa strategia trasforma l’AI in una sorta di assistente metodologico, capace di guidare il processo decisionale. Fermo restando che l’AI non ha le capacità intellettuali di un umano, rientra nei compiti che gli sono confortevoli l’organizzazione di una trama narrativa, che sarà poi lo schema del ragionamento, in cui il corpo dei capitoli e dei paragrafi emergeranno dall’interazione tra umano e l’AI stessa.

3.4. Verificare le risposte con domande alternative

Il Prompt Engineering include tecniche per far sì che l’AI approfondisca argomenti con un approccio iterativo, di indagine e verifica:

• Chiedere alternative: Una semplice richiesta come “Puoi proporre altre opzioni o approcci?” aiuta ad ampliare lo spettro delle risposte.
• Rafforzare la coerenza: Si può verificare la qualità delle risposte chiedendo all’AI di “spiegare perché” ha scelto determinate soluzioni, stimolandola a strutturare meglio il ragionamento.
• Fare la prova del 9: Si può controllare la validità di una risposta dell’AI, sottoponendo il problema nuovamente ma cambiando elementi del contesto, o facendo riferimento a situazioni specifiche dove è più critica l’applicazione della risposta.

3.5. Integrare creatività e verifica critica

L’AI è un potente generatore di idee, ma l’utente deve mantenere un ruolo critico per valutare la validità delle proposte:

• Creatività: Utilizzare l’AI per generare nuove prospettive su un argomento, ad esempio chiedendo di considerare aspetti apparentemente improbabili, meglio se strani o curiosi, o perfino incompatibili. Nulla è “privo di senso” per l’AI quando deve combinare testi o immagini, e quindi non oppone alcuna resistenza dettata da buon senso o precedente esperienza. Decidere se ha senso resta un compito dell’umano.
• Verifica e confronto: Per questo motivo, dopo aver ricevuto una risposta, tocca all’umano controllare se può aver senso, confrontandola con dati reali o altre fonti per validarne l’accuratezza, o proseguendo con nuove interrogazioni per esplorare la bontà del significato attribuitole.

3.6. Esempio pratico di interazione strutturata

Supponiamo di dover progettare un piano per ridurre l’impatto ambientale di un’azienda. Ecco un possibile approccio (l’esempio è stato generato dall’AI durante un chain of thoughts sull’interazione umano-AI):

• Iniziare con una domanda generale: “Quali sono le strategie principali per ridurre l’impatto ambientale di un’azienda?”
• Scomporre il problema: Dopo la risposta iniziale, chiedere: “Puoi suddividere le strategie in tre categorie principali con esempi concreti per ciascuna?”
• Chiedere approfondimenti specifici: “Per la categoria ‘energia’, quali tecnologie sono più innovative e accessibili?”
• Coinvolgere l’AI nella definizione del metodo: “Suggerisci un piano d’azione in cinque passaggi per implementare queste strategie.”
• Verificare la coerenza e chiedere alternative: “Quali sono i limiti o i rischi di queste strategie? Puoi proporre approcci alternativi?”

3.7. Un approccio consapevole e strategico

Per utilizzare al meglio l’AI generativa, è essenziale un approccio strutturato che combini strategie di Prompt Engineering, logica e consapevolezza critica. Seguendo questi metodi, l’utente può trasformare l’interazione con l’AI in un processo collaborativo, capace di generare risultati più pertinenti, creativi e utili.

L’obiettivo finale non è solo ottenere risposte, ma costruire un dialogo metodologico con l’AI, in cui l’umano rimane il protagonista e guida il processo verso decisioni e soluzioni concrete. Pragmaticamente, assumiamo che il punto di partenza (idee, convinzioni, percezioni) è dettato dall’umano, o dalle fonti che ha precedentemente consultato, o da quelle che ha chiesto all’AI di reperire sul web sull’argomento. La focalizzazione e quindi le aspettative non sono sulla ricerca di una verità assoluta, ma sull’indagine e sulla specifica delle implicazioni operative e degli effetti concreti, nell’ambito lavorativo come in quello della vita quotidiana.

4. Verso l’intelligenza artificiale generale

Non si può trascurare il costante e rapido processo evolutivo di questa tecnologia, e cadere quindi nell’errore di considerare il passaggio attraverso lo stato dell’arte attuale come una fase sufficientemente stabile. Tre sviluppi chiave potrebbero rivoluzionarne l’utilizzo nei prossimi anni: l’accesso diretto e dinamico a volumi di informazioni sempre più grandi, la capacità di gestire un numero crescente di parametri (centinaia di miliardi, fino a un trilione) durante l’elaborazione delle risposte, e l’integrazione con sensori e robotica. Questi avanzamenti promettono di trasformare l’AI in un sistema non solo più potente, ma anche più adattabile e capace di affrontare sfide complesse.

4.1 Accesso illimitato e dinamico a dati aggiornati

Un primo elemento trasformativo sarà la capacità dell’AI di accedere a dati in tempo reale attraverso il web o database specializzati. Questo le consentirà di integrare informazioni aggiornate e interdisciplinari, rendendo le risposte più dinamiche e meglio adattate al contesto.

Ad esempio, il sistema RoboMamba integra dati visivi e linguistici, migliorando le capacità di ragionamento e comprensione visiva del modello. Questo sistema è in grado di utilizzare un encoder visivo per connettere l’embedding linguistico a dati del mondo fisico, creando una sinergia tra comprensione teorica e capacità pratiche (arxiv.org).

Un accesso più ampio e dinamico ai dati amplierebbe il raggio d’azione dell’AI, permettendole di affrontare problemi complessi con un livello di comprensione superiore. Tuttavia, questa capacità deve essere accompagnata da strumenti che garantiscano l’affidabilità e l’etica nell’uso dei dati, evitando l’amplificazione di bias o l’uso di fonti inaffidabili.

4.2 Aumento del numero di parametri nei modelli di linguaggio

Un secondo pilastro dello sviluppo dell’AI riguarda la crescita esponenziale del numero di parametri nei modelli di linguaggio. L’evoluzione dagli attuali modelli con centinaia di miliardi di parametri a modelli che gestiscono trilioni di variabili permetterà di ottenere risposte sempre più precise, articolate e contestualizzate.

L’aumento dei parametri consente:

• Maggiore granularità: I modelli possono cogliere sfumature linguistiche più sottili, migliorando la comprensione e la generazione di contenuti.
• Maggiore capacità di generalizzazione: I modelli sono in grado di adattarsi a un numero più ampio di contesti, ampliando il ventaglio di applicazioni pratiche.
• Risposte più contestualizzate: Con un numero maggiore di parametri, l’AI può comprendere meglio richieste complesse e fornire risposte più pertinenti.

Tuttavia, questa crescita comporta anche sfide significative, tra cui il consumo energetico elevato e la necessità di un’attenta gestione dei dati per evitare che i modelli diventino sovradimensionati e difficili da controllare.

4.3 Esperienza diretta attraverso sensori e robotica

Un passo decisivo verso un’AI più autonoma consisterà nell’integrazione con dispositivi dotati di sensori avanzati, come telecamere, microfoni, rilevatori tattili o strumenti di navigazione. Questi sensori consentirebbero all’AI di percepire il mondo fisico, di interagire con esso e persino di compiere azioni, trasformandola da un sistema passivo a uno “esperienziale”.

Un esempio significativo è il progetto OK-Robot, che combina capacità visivo-linguistiche con funzioni di manipolazione robotica. Questo sistema può identificare oggetti, pianificare movimenti e interagire con l’ambiente, avvicinandosi a un’AI che non solo elabora informazioni, ma esegue azioni reali nel mondo fisico (arxiv.org).

Attraverso la capacità di compiere test pratici e raccogliere dati empirici, un’AI di questo tipo potrebbe sviluppare una sorta di “conoscenza esperienziale”, ampliando le sue capacità oltre i dati pre-addestrati. Questo approccio potrebbe ridurre i bias, migliorare l’affidabilità delle risposte e aprire nuove possibilità in settori come la robotica medica, la manutenzione industriale e la gestione di emergenze.

5. Le opportunità e le sfide di un’AI sempre più evoluta

Questi sviluppi aprono prospettive entusiasmanti per l’AI, offrendo vantaggi che potrebbero rivoluzionare il suo utilizzo. Non mancano, tuttavia, difficoltà e rischi che dovranno essere affrontati.

5.1. Opportunità

• Creatività aumentata: Con più dati, esperienze dirette e parametri, l’AI diventa un partner attivo nella generazione di intuizioni nuove e nella risoluzione di problemi complessi.
• Maggiore autonomia operativa: I sistemi robotici intelligenti, combinati con l’accesso dinamico ai dati, potrebbero assumere ruoli cruciali in settori come la diagnostica medica o il monitoraggio ambientale.
• Riduzione dei bias: L’integrazione di dati empirici e aggiornati potrebbe mitigare le distorsioni causate dai limiti dei dataset di addestramento.

5.2 Sfide

• Etica e controllo: L’AI sempre più autonoma richiede nuove forme di regolamentazione per garantire che il suo comportamento sia allineato con valori umani e che le sue azioni siano sicure.
• Responsabilità: Chi sarà responsabile delle decisioni prese da un’AI in grado di agire nel mondo reale? Sarà necessario ridefinire i confini della responsabilità umana e tecnologica.
• Bias potenziati: Anche con l’accesso a dati aggiornati e dinamici, il rischio di amplificare pregiudizi esistenti rimane, soprattutto se i dati non sono accuratamente selezionati e verificati.
• Impatto ambientale: L’aumento esponenziale dei parametri richiede una notevole potenza di calcolo, con conseguente impatto sul consumo energetico e sulla sostenibilità.

6. Conclusioni

L’AI generativa rappresenta un punto di svolta per molte attività umane, ma richiede un approccio strutturato e consapevole per sfruttarne appieno le potenzialità. Un uso efficace dell’AI combina strategie di Prompt Engineering, ragionamento logico e verifica critica, sempre mantenendo l’umano come guida e arbitro finale. Guardando al futuro, l’espansione del numero di parametri, l’accesso dinamico ai dati e l’integrazione con sensori promettono di trasformare l’AI in un sistema ancora più potente e adattabile.

Ma questa evoluzione non sarà priva di sfide. Dovremo affrontare questioni etiche, responsabilità e sostenibilità, con un occhio vigile sui rischi di bias e sugli impatti ambientali. L’obiettivo non è solo quello di creare un’AI più performante, ma di garantire che essa sia al servizio di un’umanità che aspira a essere non solo più efficiente, ma anche più equa e consapevole.

Fonti:

Decomposed Prompting: A Modular Approach for Solving Complex Tasks: https://arxiv.org/abs/2210.02406

Inductive and Deductive Reasoning in AI: https://www.scaler.com/topics/artificial-intelligence-tutorial/inductive-and-deductive-reasoning/

ADAPT — Dynamic Decomposition and Planning for LLMs in Complex Decision-Making: https://promptengineering.org/adapt-dynamic-decomposition-and-planning-for-llms-in-complex-decision-making/

Break Down Your Prompts for Better AI Results: https://relevanceai.com/prompt-engineering/break-down-your-prompts-for-better-ai-results

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