L’ultimo modello di intelligenza artificiale rilasciato da OpenAI, GPT-3, ora in licenza esclusiva Microsoft che è il suo principale finanziatore, ha fin da subito mostrato al pubblico le sue nuove capacità, grazie ai 175 miliardi di parametri che caratterizzano il modello linguistico: un numero ben maggiore delle sue versioni precedenti – il primo GPT usava 110 milioni di parametri di apprendimento mentre la seconda versione arrivò ad usarne 1,5 miliardi.
GPT-3 è ora il generatore di linguaggio più potente del mondo.
I primi sviluppatori che hanno avuto modo di sfruttare la versione beta, hanno raggiunto notevoli risultati: quello che forse più ha colto l’attenzione anche dei meno avvezzi all’AI è stata la capacità di scrivere un testo in completa autonomia. Questa capacità è stata ad esempio sfruttata dal “Guardian” che ha pubblicato un editoriale interamente realizzato da GPT-3. Di per sé il contenuto non era così innovativo, trattava delle ragioni per cui l’uomo non deve temere i robot, ciò che invece ha colto l’attenzione è stata l’accuratezza con cui il motore di AI ha scritto l’articolo, rendendolo di fatto indistinguibile rispetto ad una produzione testuale realizzata da un essere umano.
Indice degli argomenti
Quali applicazioni GPT-3 per le aziende
Seppur parliamo di un modello di NLP con una capacità prestazionali non indifferenti, va tuttavia detto che ciò che sta catturando l’attenzione di molti sono solo i risultati che gli stessi sviluppatori che hanno lavorato con la versione beta hanno reso pubblici. Abbiamo dunque una vista limitata non solo sulle effettive potenzialità ma anche sulle sue criticità.
Ciononostante, questo modello è l’ennesima riprova dei passi in avanti che sta facendo il mondo dell’interpretazione del linguaggio naturale.
- Questo tipo di soluzioni possono non solo aiutare il mondo dell’editoria, generando testi che dovranno solo essere controllati e affinati dall’uomo, ma trovano molteplici applicazioni in ambito aziendale.
- Il primo ovvio servizio è quello della generazione testuale: sintesi di report e manuali a uso didattico, e-learning aziendale; rapporti finanziari, articoli eccetera.
- Oltre a questo, una prima applicazione è l’identificazione del sentiment con cui viene scritto un testo; un fattore sempre più importante per consolidare la brand reputation di un’azienda e per relazionarsi in modo efficace con i propri clienti. Si pensi, ad esempio, al lancio di un nuovo prodotto sul mercato e a quanto questo possa essere dannoso per l’impresa se non incontrasse i gusti dei clienti.
- In azienda possono anche servire per sistemi di raccomandazione complesso, ad esempio per un negozio online o per servizi di diagnostica apparati in fabbrica. Le capacità di GPT-3 consentono infatti di sfruttare flussi di dati eterogenei quantitativi, come quelli che vengono dalla sensoristica in un’azienda o in un ospedale e testuali.
- Le soluzioni di NLP possiedono un elevato potenziale anche per la gestione documentale di un’impresa: soluzioni per l’analisi del testo, finalizzate a comprenderne il contenuto e ad estrapolarne alcuni elementi chiave, possono essere utilizzate per smistare le email, identificando la posta indesiderata e re-indirizzando le comunicazioni agli uffici preposti.
- Altro uso, automatizzare la ricerca di documenti. Si pensi, ad esempio, a un ente pubblico che sfrutta un algoritmo di NLP per analizzare il contenuto dei tanti documenti prodotti e/o ricevuti (pratiche, procedure, moduli di richieste, permessi…), identificare le informazioni chiave contenute all’interno e classificarli opportunamente. Nei sistemi più complessi, sempre grazie a un algoritmo di AI, è anche possibile interrogare un motore di ricerca che, una volta compresa la domanda, sarà in grado di analizzare tutti i file archiviati e recuperare il documento con le informazioni richieste.
- Da quello che scrive Microsoft, GPT-3 può anche assistere il lavoro di programmazione – completando il codice sulla base di un input umano di poche righe.
In conclusione
Siamo di certo all’inizio e bisognerà aspettare un po’ di tempo per vedere dispiegate le potenzialità di questo modello (e dei successivi). Certo è possibile prevedere che il modello troverà applicazioni in particolare in cooperazione con gli esseri umani, del cui supporto ha bisogno per dare il meglio.
