Il mondo informatico viene periodicamente scosso dall’introduzione di tecnologie rivoluzionarie e dall’impatto talmente esteso da risultare difficilmente quantificabile. Il tema caldo di questo periodo è ovviamente l’Intelligenza Artificiale (IA) generativa. OpenAI, con il lancio di ChatGPT, ha reso popolare il tema e aperto la strada per altre compagnie (Google, Meta, Amazon, Bloomberg, ecc.).
Il cuore dell’IA generativa sono i Large Language Models (LLMs), sostanzialmente delle reti neurali con (almeno) miliardi di pesi. Questi strumenti sono estremamente potenti e sofisticati ma tanta complessità si paga in termini di tempi, tecniche e costi di addestramento. Non stupisce infatti che solo immense compagnie possano permettersi di investire in questo ambito.
Torniamo ora al livello dell’utente e concentriamoci su ChatGPT, giusto per avere un esempio concreto. Cosa può fare? Quasi tutto, per questo è un moderno factotum. Può indicarci una ricetta fornendogli una lista di ingredienti, può spiegarci qualsiasi concetto nel modo che preferiamo (“… come se parlassi a un bambino di sei anni …”, “… fai metafore utilizzando i Lego …”, “… fornisci esempi numerici …”, ecc.), può aiutarci a scrivere codice in qualsiasi linguaggio o comprendere il funzionamento di una certa libreria esterna. Le possibilità sono praticamente infinite a patto di saper porre le domande giuste. Non a caso sta nascendo l’ingegneria dei prompt, ovvero saper incorporare efficacemente il contesto e il sottinteso – ovvi per una persona – all’interno della domanda posta alla macchina.
Il percorso di crescita di questi strumenti (IA generativa, blockchain, ecc.) non è lineare. La prima fase è coinvolgente ed entusiasmante, si esplorano le capacità e i limiti dello strumento in questione. Tuttavia, i prodotti non hanno ancora raggiunto la maturità necessaria per essere utilizzati, ad esempio dalle aziende, in modo ampio e naturale.
ABS è consapevole che le esigenze dei clienti convergano su tecnologie maggiormente consolidate e apprese, ma non trascura la familiarizzazione con i nuovi strumenti, così che, al momento opportuno, sia già pronta per offrire servizi precisi e competenti.
Qui si inserisce la mia esperienza. Ho lavorato insieme a Luca Caivano, un altro giovane ingegnere matematico come me, su un’applicazione web in grado di leggere dei documenti e sfruttare le informazioni contenute per rispondere alle domande dell’utente. L’idea principale è quella di interagire con i documenti così da esplorarli senza leggerli completamente e potendo sfruttare ogni formato (documenti come .pdf, .docx, .xlsx, .mp3, .mp4, ecc. ma anche contenuti di siti web). Questo proposito nasce dalla consapevolezza che i dati e le informazioni disponibili per chiunque siano in continua crescita. Da qui l’idea di un assistente che conferisca il giusto valore ai documenti in nostro possesso.
Il lavoro si articola quindi in due fasi: la preparazione delle risorse e l’interazione con l’utente.
Per avere a disposizione un documento, dobbiamo prima partizionarlo e poi trasformare ciascuna parte in un vettore di numeri. Questo procedimento è necessario per poter capire in seguito quanto due testi siano simili tra loro. Ultimati questi passaggi, i dati vengono caricati su un database ottimizzato per il nostro fine.
Quando l’utente pone una domanda, estraiamo le parti di testo più simili e le forniamo all’IA generativa che propone una risposta.
Naturalmente sono emersi limiti e problematiche, ma impegnarsi per la loro risoluzione ha fatto parte della sfida e del valore formativo del progetto.
La tecnologia è dinamica e al suo pari dobbiamo esserlo noi. In futuro un altro strumento rivoluzionario comparirà stupendo tutti, ma sono sicuro che ABS si farà trovare pronta per conoscerlo ed esplorarlo.
Andrea De Bettin – Consulente Tecnico Junior per ABS
