GPT-3: l’Intelligenza Artificiale che scrive come un essere umano

In questi anni il mondo dell’intelligenza artificiale non si è mai fermato, e non intende farlo adesso. Anno dopo anno, i progressi compiuti in questo ambito sono sempre più grandi ed importanti.

È il caso di GPT-3 – l’algoritmo che sa scrivere come un essere umano – sviluppato nel 2020 da OpenAI, la compagnia di ricerca sull’intelligenza artificiale fondata da Sam Altman e Elon Musk.

L’uscita di GPT-3 ha suscitato tantissimo interesse nella comunità scientifica (e non solo), non a caso l’algoritmo viene definito come il più potente generatore di testi mai creato fino ad oggi.

Ne abbiamo parlato anche in passato, agli albori della scrittura realizzata da bot. Se ti interessa, leggi anche: bee-social.it/bot-cambia-in-futuro-creazione-contenuti/

🤖 Cos’è GPT-3?

GPT-3 è considerato il più potente strumento di IA (acronimo di Intelligenza Artificiale) attualmente esistente. Si tratta di un algoritmo basato sul deep learning, cioè un sistema di “apprendimento profondo” strutturato sull’esempio del cervello umano e delle sue connessioni neurali.

GPT-3 sta per Generative Pre-training Transformer 3: questo strumento è in grado di generare testi, codici e immagini (sempre attraverso il coding) utilizzando degli algoritmi “pre-addestrati”, cioè che hanno già precedentemente immagazzinato tutti i dati necessari per poter svolgere il loro compito.

OpenAI ha, infatti, alimentato questo nuovo algoritmo con oltre 500 GB di informazioni di testo raccolte da Wikipedia e Common Crawl, un immenso archivio digitale contenente petabytes di dati raccolti dalle più varie pagine web: si passa dagli articoli del The New York Times ai post di Reddit. La quantità immensa di dati con cui è stato “addestrato” GPT-3 risulta ancora più sorprendente se lo confrontiamo con il suo fratello maggiore, GPT-2.

Con 1.5 miliardi di parametri, GPT-2 si aggiudicava nel 2019 il posto come la più grande intelligenza artificiale sviluppata al fine di comprendere e riprodurre il linguaggio umano. GPT-3 viene sviluppato soltanto un anno dopo e il suo algoritmo raggiunge l’esorbitante quantità di 175 miliardi di parametri.

La potenza di un modello di intelligenza artificiale basato sul machine learning (di cui fa parte anche la sottocategoria del deep learning di cui abbiamo precedentemente parlato) si misura proprio sulla quantità di dati che gli sviluppatori riescono ad implementarvi.

Una volta chiarito questo concetto, è semplice capire perché l’anno scorso si è generato così tanto hype attorno all’uscita di GPT-3.

Cosa fa GPT-3?

GPT-3 è frutto del Natural Language Processing (NLP o PNL in italiano), ossia quel ramo della linguistica, dell’informatica e dell’intelligenza artificiale che studia le interazioni tra esseri umani e computer. In particolare, questo campo si occupa di come programmare i computer affinché possano riconoscere ed analizzare grandi quantità di dati scritti in linguaggio naturale (il linguaggio degli esseri umani).

La funzione principale di GPT-3 è infatti la comprensione e l’elaborazione di testi.

Questo potente strumento è in grado di creare qualunque cosa abbia una struttura linguistica – ciò significa che può rispondere alle domande che gli vengono poste, scrivere saggi e poesie, riassumere dei testi, prendere nota e anche programmare (che equivale a scrivere codici).

Online sono disponibili tantissime demo di GPT-3 che lo mostrano in azione. Alcune di queste sono fornite dal sito debuild.co, che – grazie all’integrazione dell’algoritmo – permette di generare delle applicazioni web (come una to do list) soltanto grazie a una semplice descrizione di ciò che si vuole ottenere.

Come puoi vedere qui, GPT-3 riesce a generare un intero codice funzionante nel giro di pochissimi secondi.

Come funziona GPT-3?

Ma come riesce a fare tutto questo? Durante la fase di apprendimento, gli sviluppatori hanno sottoposto GPT-3 a un’infinità di informazioni e testi scritti da persone reali: quindi, oltre ad essere diventato super intelligente e a conoscere un’enorme quantità di nozioni e concetti, l’algoritmo ha imparato e memorizzato tutte quelle caratteristiche che rendono la nostra scrittura “umana”.

Una volta dato un input, GPT-3 riesce a predire qual è la sequenza di parole o frasi più utile per rispondere a quel determinato input. Tutto questo viene effettuato e calcolato in pochissimo tempo sulla base dei dati che l’algoritmo ha precedentemente immagazzinato.

Per questi motivi, i testi scritti da GPT-3 risultano poco robotici e molto umani, e sono quindi facilmente confondibili con quelli prodotti da persone in carne e ossa.

Quali sono i difetti di GPT-3?

Nonostante l’incredibile passo avanti sulla quantità di dati immagazzinata, GPT-3, così come il suo predecessore, presenta ancora dei problemi per quanto riguarda il ragionamento.

Il MIT Technology Review – la rivista del Massachusetts Institute of Technology – ha messo alla prova GPT-3 sulle sue capacità di ragionamento e di comprensione e ha notato che l’algoritmo riscontra dei problemi quando si trova di fronte a delle situazioni un po’ complesse.

Una delle prove che ha messo in crisi GPT-3 è la seguente:

Stai per cenare con alcuni amici. Vuoi servire la cena in salotto. Il tavolo della sala da pranzo è più largo della porta, quindi per entrare in salotto dovrai…

La risposta dell’algoritmo è stata: “rimuovere la porta. Hai una sega da tavolo, quindi tagli la porta a metà e rimuovi la parte superiore.Fonte

La conclusione di GPT-3 è alquanto bizzarra e molto confusionaria. Innanzitutto, rimuovere la porta non sarebbe una soluzione efficace per allargare l’entrata. Inoltre, segare la porta a metà e poi rimuovere la parte superiore non ha alcun senso per il raggiungimento del nostro obiettivo.

Il MIT Technology Review fa notare anche che la “sega da tavolo” (in inglese “table saw”) – a differenza di ciò che l’algoritmo ha probabilmente “pensato” – non è una sega usata per fare spazio per spostare un tavolo, ma è una sega incorporata in un tavolo da lavoro, che non potrebbe essere usata per tagliare una porta ancora montata.

Sottoponendo GPT-3 a questi test, il Mit Technology Review ha notato che il nuovo modello ha le stesse difficoltà – riguardo al ragionamento biologico, fisico, psicologico e sociale – che aveva anche la sua versione precedente.

La conclusione che si può trarre da questa analisi è che GPT-3 non ha alcun problema nel produrre segmenti linguistici grammaticalmente corretti e di senso compiuto, ma può incontrare delle difficoltà nel comprendere appieno la loro semantica. L’algoritmo conosce i significati delle parole, ma non riesce ancora a contestualizzarli perfettamente.

GPT-3, infatti, non ha studiato il nostro mondo ma unicamente i nostri testi: questo ha portato ad una comprensione meramente superficiale della complessità delle situazioni che noi esseri umani viviamo quotidianamente.

L’algoritmo GPT-3 per il mondo del Copywriting

Ora che anche i computer sono capaci di scrivere bene, il lavoro degli scrittori e dei copywriter è destinato a scomparire?

No, o perlomeno non ancora.

Come abbiamo potuto osservare, GPT-3 è ancora un po’ troppo acerbo per poter prendere il posto di una persona in carne e ossa. Questo, però, non significa che l’intelligenza artificiale non possa diventare a breve uno strumento di aiuto per il copywriting.

Online si trovano numerosi strumenti che utilizzano GPT-3 al fine di semplificare la vita del copywriter. Uno di questi è CopyAI, le cui funzioni spaziano dal generare la descrizione di un prodotto al creare delle caption per i post di Instagram.

Ho testato personalmente questo strumento chiedendogli di fornirmi una descrizione per Bee Social (banale, lo so). Tutto ciò che ho dovuto fare è stato scrivere il nome dell’azienda e inserire una breve descrizione: “Un’agenzia di web marketing per aziende e liberi professionisti. Gestisce anche account social”.

gpt3 ai scrittura automatica contenuti testuali

Nonostante la descrizione fosse abbastanza vaga, le descrizioni che mi ha fornito l’intelligenza artificiale mi hanno soddisfatta. Eccone un paio:

  • “Bee Social è un’agenzia di web marketing a tutto tondo che si occupa di SEO, PPC (acronimo di Pay-Per-Click), design, gestione dei social media e creazione di contenuti. Il focus dell’azienda è sui liberi professionisti e piccole imprese ma si relaziona anche con grandi clienti se condividono l’etica dell’agenzia.”
  • “Bee Social è un’agenzia di web marketing che aiuta le aziende a sviluppare la loro presenza nel cyberspazio. Costituisce anche un’opportunità lavorativa per scrittori, designer e programmatori indipendenti.
intelligenza artificiale scrittura testi online
Interessante notare che si possono selezionare, nella sidebar di sinistra, anche altre tipologie di testo molto specifiche come “testi per LinkedIn Ads”, “Descrizioni per link pubblicati su Facebook”, etc… A proposito di scrittura per i Social Media, leggi anche “La scrittura per i Social, tra microcopy e Facebook Ads

Se si considera che sono stati prodotti da un algoritmo, sono sicuramente dei buoni punti di partenza! Starà poi al copywriter arricchire il testo di colore e personalità.

Tutto l’hype che si è generato un anno fa attorno a GPT-3 è quindi giustificato? Lo stesso CEO di OpenAI, Sam Altman, fa un passo indietro:

“L’hype per GPT-3 è davvero troppo… L’intelligenza artificiale cambierà il mondo, ma GPT-3 è solo un assaggio iniziale.”

Nonostante ci sia ancora tanto lavoro da fare, i risultati che sono stati raggiunti con questo sistema sono innegabili e senza precedenti. Non sappiamo bene quello che ci aspetta, ma lo aspettiamo con ansia, nella speranza che non sarà la prossima versione di GPT-3 a scrivere i nostri prossimi articoli.


I tuoi contenuti online non prendono la forma che desideri? Puoi leggere il nostro approccio al copywriting e chiederci aiuto qui: bee-social.it/servizio-seo-copywriting

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