A giugno 2020 è stato rilasciato da OpenAI GPT-3, “Generative Pre-trained Transformer”, una tecnologia in grado di generare codice e testi imitando il comportamento umano.
Tutto questo è possibile perché stiamo parlando di “AI”, intelligenza artificiale”, ovvero di qualcosa che è in grado di evolvere, o di trasformarsi (da qui trasformers”) anche senza un intervento umano diretto.
Può sembrare impossibile, ma la qualità dei testi generati da questa tecnologia è sorprendente.
GPT-3 è sviluppato stato dalla società OpenAI, fondata da Elon Musk e Sam Altman, grazie all’investimento di circa 4,6 milioni di dollari da parte di.
Prima di andare oltre, però, ti dico subito che io non sono un esperto di intelligenza artificiale, sono un SEO specialist e ho deciso di scrivere questo articolo con l’obiettivo di creare una guida semplice e comprensibile a tutti.
Rispondere alla domanda “Cos’è il GPT-3”, infatti è tutt’altro che facile, ma ritengo che oggi sia fondamentale comprendere questo argomento, soprattutto per chi si occupa di marketing.
Tieni presente che nei tanti articoli che ho letto ho trovato molte definizioni di GPT-3:
- modello di linguaggio
- modello di deep learning
- intelligenza artificiale
- algoritmo
- rete neurale artificiale
- autoregressive language model
- software
Ma qual è la definizione corretta? In un certo senso, lo sono tutte. Il punto però è un altro: non concentrarti su cosa è, concentrati su cosa può fare.
Grazie al GPT-3, sono stati sviluppati software che permettono di creare articoli di blog, email, post per i social network, annunci per campagne pubblicitarie e molto altro ancora.
Attenzione: non tutti i software (AI content writer) utilizzano la tecnologia GPT-3.
Oggi, l’algoritmo alla base del GPT-3 è in grado di processare 175 miliardi di parametri, e permette di creare testi, immagini e codice di programmazione.
Se cerchi una definizione, ecco la mia.
GPT-3 è un’intelligenza artificiale basata su language model pre-addestrati e di tipo predittivo, in grado di prevedere il testo da inserire sulla base degli input inseriti e sulle informazioni raccolte in fase di “Addestramento”.
Indice della guida
- Cos’è un language model?
- Come funziona GPT-3?
- Che cosa è l’Unsupervised learning
- Differenza tra GPT-3 e GPT-2
- Cosa può fare GPT-3?
- GTP-3 può anche programmare
- InstructGPT, l’evoluzione di GPT-3
- Limiti e problematiche legate al GPT-3
- Alternative a GPT-3
- GPT-3 e Fake News
- GPT-3 e SEO Copywriting
- GPT-3 Chat
Cos’è un language model?
In parole semplici, un language model, modello di linguaggio, è in grado di prevedere il testo da scrivere sulla base delle informazioni già archiviate e degli input ricevuti.
Si tratta di una sorta di sistema predittivo di auto-completamento paragonabile a quello che trovi su gmail ma, se applicato a un ai content writer, o a un sistema di chat online, è molto più complesso.
I testi prodotti da un language model, infatti, in genere rispettano grammatica e campi semantici, sono piuttosto precisi e possono essere anche articolati.
Inoltre, i language models si applicano anche al mondo della programmazione, permettendo all’AI di generare codice.
Come funziona GPT-3?
GPT-3 utilizza un’architettura di rete neurale chiamata “Transformer”.
Questa architettura permette al sistema di “imparare” da grandi quantità di dati di addestramento.
Più dati vengono esposti a GPT-3, più le sue previsioni diventano accurate.
Questo testo che hai appena letto, è stato creato con un software in grado di generare testo automaticamente, Jasper AI Content Writer Assistant.
Ho pensato che il modo migliore per spiegarti come funziona un modello linguistico, come GPT-3, è proprio mostrarti cosa è in grado di creare.
Più che di funzionamento, però, bisognerebbe parlare di sviluppo.
La domanda corretta, infatti, non dovrebbe essere “Come funziona”, ma come è stato possibile sviluppare una macchina del genere.
A questa domanda esiste una risposta.
Senza entrare troppo nel tecnico, si potrebbe dire che prima di essere operativo, GPT-3 è stato addestrato.
Solo che questo tipo di addestramento ha previsto la creazione di un database enorme, rappresentato molto bene da una tabella presente su wikipedia.
La “B” di fianco al numero sta per “Billion”
| Dataset | # Tokens | Weight in Training Mix |
|---|---|---|
| Common Crawl | 410 B | 60% |
| WebText2 | 19 B | 22% |
| Books1 | 12 B | 8% |
| Books2 | 55 B | 8% |
| Wikipedia | 3 b | 3% |
Fonte: https://en.wikipedia.org/wiki/GPT-3
In pratica, GPT-3 ha immagazzinato una mole incredibili di testi, da quelli presenti nei grandi giornali online, a quelli presenti sui social. In questo modo, GPT-3 è stato in grado di comprendere l’elemento “Umano” di quello che scriviamo.
Grazie all’enorme quantità di dati che ha immagazzinato, è in grado di riprodurre del testo sulla base di un input.
In poche parole, basta scrivere “Scrivi un testo su cosa è un motore di ricerca” per riprodurre un testo molto “Umano”, anche se con dei limiti.
Il modello linguistico, infatti, è di tipo “probabilistico”, definito anche “Predittivo”, pertanto il risultato varia anche a seconda delle informazioni che vengono fornite.
Non solo, la tecnologia alla base del GPT-3 permette al sistema di aggiornarsi, migliorare e, in un certo senso, apprendere nuovi termini.
Che cosa è l’Unsupervised learning
Quando si parla di intelligenza artificiale è fondamentale mettere a fuoco un aspetto: la capacità di apprendimento.
GPT-3 non solo ha appreso miliardi in informazioni dalla rete, ma ha anche la capacità di apprendere. Solo in questo modo, infatti, è in grado di generare contenuti anche su argomenti che non esistevano al momento del training.
Unsupervised learning significa “Apprendimento non supervisionato”.
Differenza tra GPT-3 e GPT-2
Il salto di qualità da GPT-2 a GPT-3 è stato veramente notevole.
Non a caso, intorno alla nuova versione si è generato un grande fermento e grandi aspettative, forse anche troppe.
Per farti capire la differenza di potenza tra GPT-2 a GPT-3 ti condivido un dato.
GPT-3 è stato progettato per generare testo elaborando fino a 175 miliardi di parametri. GPT-2, invece, era in grado di elaborare solo 1,5 miliardi di parametri.
Cosa può fare GPT-3?
Questa è forse la domanda più importante che devi porti.
Che ti piaccia o meno, l’intelligenza artificiale impatterà su molti settori, compresi SEO, marketing, e-commerce e copywriting. Pertanto, comprendere cosa può fare una tecnologia come la GPT-3 diventa cruciale.
Alla base di tutto c’è un concetto: GPT-3 è in grado di generare testi.
Cosa si può fare con i testi creati?
Tante cose, per esempio:
- Un articolo giornalistico
- Rispondere a domande
- Una poesia
- Una chat
- Codice di programmazione
- Rispondere a una domanda
- Riassumere un testo troppo lungo
- Annunci pubblicitari per la PPC
- Testi per email
- Traduzioni
- Scrivere utilizzando stili diversi (formale, informale, etc)
GTP-3 può anche programmare
Uno degli aspetti più sorprendenti della tecnologia GPT-3 è la capacità di programmare, in diversi linguaggi, semplicemente inserendo degli input.
Grazie a GPT-3, è possibile programmare in:
- Html
- CSS
- Python
- Javascript
Questa è senza dubbio una delle funzioni più interessanti che potrebbe permettere a tanti “Non programmatori” di sviluppare i propri programmi con grande semplicità.
InstructGPT, l’evoluzione di GPT-3
L’intelligenza artificiale non dorme mai, e come potrebbe?
Il 27 gennaio 2022, OpenAI condivide un articolo -> https://openai.com/blog/instruction-following/ dove riporta importanti novità sull’evoluzione del GPT-3.
OpenAI presenta i modelli linguistici “InstructGPT”, sviluppati non solo raccogliendo informazioni, ma prevedendo l’intervento umano durante la fase di addestramento.
In questo modo, promette OpenAI, i modelli linguistici saranno più performanti, sempre più vicini al comportamento umano, e meno tossici
InstructGPT è già disponibile tra le API di OpenAI.
Limiti e problematiche legate al GPT-3
Per quanto possa essere ben scritto un testo realizzato con l’intelligenza artificiale, avrà sempre dei limiti.
Per prima cosa, la fase di training più intensa si è fermata al 2019.
Oggi, per esempio, il GPT-3 è in grado di sviluppare contenuti su Covid-19 e sui vaccini, mentre potrebbe avere problemi con la guerra in Ucraina, per esempio.
Ad ogni modo, le piattaforme di AI content writing che utilizzano GPT-3 o altre tecnologie simili, hanno previsto questa problematica e sono intervenute, dove possibile, per permettere all’utente di creare anche contenuti su temi attuali.
Bisogna però ricordare che GPT-3 può solo imitare il comportamento umano, prevedendo cosa scrivere in base a un input.
Ma un conto è generare un testo frutto della rielaborazione di altri, un conto è generare un testo frutto dell’esperienza personale.
Con l’intelligenza artificiale, forse, è possibile scrivere Wikipedia, ma non puoi scrivere un articolo come se fossi Roberto Saviano.
Al momento, GPT-3 non permette di creare testi senza una supervisione umana, tanto che alcuni software, in grado di generare testi, si definiscono “AI Writer Assistant”.
La tecnologia GPT-3, però, oltre ad essere senza dubbio un valido aiuto, ma essere anche un pericolo, soprattutto se si parla di Fake News.
Alternative a GPT-3
GPT-3 non è certo l’unica tecnologia in grado di creare contenti, altre aziende, tra cui Google e META (Facebook), hanno sviluppato le proprie tecnologie alternative per lo sviluppo di questo tipo di AI.
Di seguito ecco un elenco di alternative al GPT-3 (o competitor):
- GPT-J di EleutherAI
- BLOOM LLM
- OPT-175b: il modello linguistico di META
- Google LaMDA
GPT-3 e Fake News
Oggi è possibile provare gratuitamente GTP-3, ma il codice della macchina non è aperto a tutti, e questo, per certi versi è un bene.
Se il codice fosse a disposizione di chiunque, potrebbe essere utilizzato anche per scopi criminali, per esempio da cospirazionisti, terroristi e politici senza morale.
Anche se il codice non è a disposizione di tutti, si vocifera che sono già molti i giornali e le webzine che utilizzano l’intelligenza artificiale per scrivere i propri articoli.
Anche se non si può accedere al codice, infatti, basta un AI content writer per generare articoli per blog e post per i social.
Pertanto, se è vero che l’intelligenza artificiale può essere un aiuto per un copywriter, è anche vero che può essere usata per scrivere fake news.
Con la tecnologia GPT-3 è molto facile scrivere fake news anche perché il pubblico di riferimento è piuttosto ignorante e notoriamente poco attento ai dettagli.
Pertanto, non serve neanche una attento lavoro di revisione.
Le fake news non sono un pericolo futuro, sono una realtà di adesso, così come l’utilizzo di bot per la propaganda politica sui social network.
Tutto questo, a parer mio non si può fermare con un semplice divieto, ma sono convinto che con qualche buona legge si potrebbe limitare di molto.
GPT-3 e SEO Copywriting
Dall’arrivo del GPT-3, tutto il settore del copywriting e della SEO copywriting è stato profondamente scosso.
C’è chi ritiene che questa tecnologia aiuterà autori e SEO specialist, come c’è chi ritiene che sarà in grado di generare solo testi-spazzatura.
Anche Google si è già espresso a riguardo definendo “SPAM” i testi generati con un AI content writer, ma poi ha creato Google LaMDA come alternativa al GPT-3.
Leggi anche “John Mueller Google definisce Spam l’AI-generated content”.
Io utilizzo gli AI Content Generator, li sto testando per alcuni miei progetti e devo ammettere che hanno delle funzionalità stupefacenti.
Il testo generato è molto simile al testo scritto da un autore umano, ma siamo ancora di fronte a sistemi automatizzati.
Questo tipo di tool è più un assistente che ti aiuta nella scrittura, ma deve essere guidato e corretto.
Inoltre, il testo generato può essere paragonato a quello di un testo creato ad un autore che si limita a rielaborare altri testi presenti in rete.
Per farti un esempio, con un AI writer assistant potrai creare un testo che parla delle attrazioni di Bangkok quasi come farebbe un autore che non c’è mai stato.
Non potrai creare un testo come se avessi visitato veramente Bangkok.
GPT-3 Chat
La tecnologia GPT-3 può essere utilizzata anche per le chat online.
Questo tipo di tecnologia può essere utilissima sia in fase di acquisizione del cliente, per fornire informazioni sul prodotto, sia in fase di assistenza.
Poter disporre di un’Intelligenza artificiale per gestire l’assistenza clienti significa ché, in caso di emergenza, o di un sovraccarico di chiamate dovuti a fattori esterni, tutti utenti potranno avere una risposta alle proprie domande.
Pensa cosa succede in caso di sciopero dei voli, quante telefonate riceve la campagna aerea? Quante il tour operator? Quanto tempo bisogna attendere al telefono?
Adesso pensa, invece, se un’intelligenza artificiale potesse offrire assistenza immediata a tutti.
In realtà, questa tecnologia esiste, bisogna solo saperla programmare correttamente.
