E’ la carriera del momento, complice la diffusione delle applicazioni di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT, quello della progettazione di prompt, ossia l’arte di creare istruzioni efficaci per i modelli di intelligenza artificiale, sembra essere il lavoro del futuro.
In dieci anni, secondo Robin Li, cofondatore e CEO del gigante cinese dell’AIO Baidu, la metà dei posti di lavoro nel mondo sarà proprio nella progettazione di prompt, come segnala Forbes. Senza dubbio una iperbole, ma non c’è dubbio che progettisti di prompt diventeranno i maghi del mondo dell’AI, convincendo e guidando i modelli di AI a generare contenuti non solo pertinenti, ma anche coerenti e in linea con l’output desiderato.
Far fare ciò che si vuole alla IA generativa non è facile. Chiunque abbia provato i sistemi di generazione di immagini come Dalle-E o MidJourney, o i modelli di linguaggio come ChatGPT, Google Bard e simili saprà che non è facile ottenere davvero ciò che si desidera. Mentre le creazioni di successo sono sorprendenti, i risultati di un utente non addestrato a formulare la domanda nel modo corretto, sono probabilmente profondamente deludenti o, con ChatGPT, addirittura errati. Lo stesso vale per i generatori di codice AI.
Ciò avviene perché i modelli di IA generativa rispondono al linguaggio naturale e il linguaggio naturale è notoriamente impreciso. La stessa frase può avere diversi significati a seconda del contesto, rendendo difficile per il modello AI capire cosa l’utente vuole generare realmente. Inoltre, i prompt in linguaggio naturale potrebbero non fornire abbastanza contesto per consentire al motore di comprendere appieno l’intento dell’utente. Ciò può portare a generare risposte che non sono pertinenti alle esigenze o alle aspettative dell’utente.
Inoltre, i modelli di AI generativa sono solitamente addestrati su grandi quantità di dati testuali, ma i dati di addestramento potrebbero non contenere esempi che corrispondono all’intento specifico dell’utente. Ciò può limitare la capacità dell’AI di generare risposte che riflettono accuratamente le esigenze dell’utente.
Già adesso stanno emergendo esperti di prompt engineering, con le startup che stanno offrendo servizi di prompt engineering e le aziende stanno iniziando a elencare “prompt engineer” come posti di lavoro. Formatori ed educatori stanno cercando di aiutare le industrie a formare i lavoratori su come utilizzare al meglio AI generativa e siti di lezioni video come Udemy offrono già molti corsi sulla formulazione di prompt efficaci.
Il ruolo degli ingegneri di prompt evolverà in quello di guida e supervisione del lavoro dell’AI, fornendo input e feedback, oltre a garantire che il codice generato soddisfi i requisiti del progetto.
Già adesso, inoltre, si assiste alla compilazione di librerie di prompt, come librerie di codice predefinito o componenti software che possono essere riutilizzati in diversi programmi o applicazioni. Proprio come una libreria di codice contiene componenti progettati per essere riutilizzati, consentendo ai programmatori di risparmiare tempo anziché creare ogni volta nuovi codici da zero, le librerie di prompt faranno lo stesso.
In definitiva, l’ingegneria dei prompt contribuirà a migliorare la fruibilità e l’affidabilità dei generatori di codice automatizzati, rendendoli più accessibili agli utenti che potrebbero non avere una formazione in programmazione. Questa classe emergente di operatori che sanno interagire efficacemente con i modelli AI colmerà il divario tra il mondo umano e quello dell’AI. Resta solo da capire se, e quanto, l’AI impari a scrivere prompt da sola.
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