Se assumiamo che la fondazione del Machine learning ha permesso di evolvere in sistemi più simili a una condotta autonoma, possiamo integrare gli aspetti linguistici in un ambito di significazione diffuso. Da questo vasto ambito di segni o meglio dati prende a formarsi un linguaggio, giustificato dall’addestramento dei Large language model (LLM).
Usando una definizione precaria parliamo di Intelligenze Artificiali (AI) che convergono sulla creazione di significato operando in linea di principio con criteri multidimensionali di frequenza. Con efficacia operano anche sulla stessa organizzazione dei dati riproponendo sequenze alternative.
Codici espressi o già sfruttati permangono sotto traccia rispetto all’interazione con controparti umane. I codici macchina sono sempre più definiti in base all’autogenerazione con sequenze non più vincolate a un’area specifica di dati originari. Le interazioni con controparti umane pertanto non sono più rigidamente ancorate a un input specifico, a fronte di un output prevedibile, ma si alimentano con dati auto-organizzati, generati per combinazione di frequenza. È questa la ragione per la quale non esiste un manuale per utilizzare un sistema commerciale AI.
L’addestramento degli LLM passa dai prompt
Il prompt è un insieme di dati sequenziali che sfrutta l’outo-organizzazione (self attention) dell’architettura Transformer per l’input. L’elaborazione che ne segue è la connessione-selezione dei dati che evolve in significato. La sintassi non è logicamente coerente, nemmeno definibile, si tratta di immettere dati sequenziali che possono essere anche illogici, ai quali corrisponderà poi una risposta difficilmente prevedibile. Il grado di imprevedibilità, posto che sia agevole misurarlo, sarà il vero parametro di verifica dell’avanzare delle AI nell’ambito della conoscenza diffusa.
Per addestrare un LLM, il prompt è l’input attualmente più funzionale ed efficace. I dati sono ovunque nel web e ovunque è possibile andare a prenderli per sequenziarli di nuovo e riproporli con significato. È pertanto necessario usare due tecniche essenziali in ogni linguaggio evoluto: leggere e scrivere. Meglio ancora: leggere e scrivere bene.
La ricerca della verità
Il prompt fa emergere dalla Rete alternative di risposta. Non trasmette conoscenza, avvia un processo di valutazione semantica che si risolve in una dimensione statistica. Non implica contenuti già codificati e dotati di senso, ma sfrutta il percorso di significazione per far emergere senso. Con domande progressive è stimolata l’autonoma ricerca della verità.
È la definizione di maieutica che Socrate ci ha dato per mezzo di Platone. Le false certezze sono i segni, i dati disaggregati rispetto a una restituzione significante. Rimontando i dati con assunti probabilistici a sostegno del significato è opera di estrazione di ‘intuizioni latenti’.
Il prompt è la forma di dialogo che pone domande strategiche per far nascere risposte e percorsi di significato che diventano rilevanti a livello di senso. La metafora della navigazione è già propria del web fin dalle origini. Con i prompt sui LLM guidare la navigazione assume ancora più pertinenza tecnica.
La confutazione delle idee pregresse
Ai fini dell’utilizzo di prompt maieutici possiamo prendere in esame i dialoghi platonici della gioventù, ovvero quelli definiti socratici dagli studiosi. Prevale la confutazione di idee pregresse. Nel nostro approccio si tratta di applicare la confutazione rispetto all’emersione di configurazioni di dati che non propongono un senso coerente ai nostri scopi. L’Apologia di Socrate è la prima sorgente di prompt. Il metodo maieutico emerge forte dal suo prompt di fondazione: “Io non posso insegnare nulla a nessuno, posso solo farli pensare. La Sapienza umana vale poco o nulla; ma il sapere di non sapere, questo è Sapienza”.
La confutazione attiva una risposta, questa è coerente a un processo di creazione di senso. Guida il percorso di auto-apprendimento. Dove anche ‘auto’ ha un significato rilevante negli stessi criteri di senso (Morin, 1977). Nell’ambito attuale è operabile con algoritmi che si costituiscono su base classificatoria. Dalla forma originale a un prompt derivato, su base metodologica, da rivolgere a una AI: “Non sai niente dell’argomento. Quali domande faresti per cominciare a comprendere come si calcola la massa del Pianeta Terra? Comincia da come calcoleresti con numeri che già conosci”.
Critone ci stimola a rispettare le leggi. Parte da un dubbio, indaga i presupposti, rovescia la prospettiva e infine cerca la coerenza: “Non bisogna mai commettere ingiustizia, neppure in cambio di un’ingiustizia subita. Non bisogna fare del male a nessuno, neppure se si è subito del male”. Rovescia l’opinione comune di difenderci e si consegna alla giustizia stimolando una creazione di senso a favore del rispetto di un principio coerente.
Il metodo maieutico si sostanzia nell’assunto prioritario rappresentato dall’allegoria della caverna. Lo troviamo nella Repubblica: “Gli uomini sono come prigionieri in una caverna: vedono soltanto le ombre proiettate sulla parete e le prendono per la realtà. Ma se uno si liberasse e uscisse alla luce, scoprirebbe che ciò che credeva reale era soltanto apparenza”. Il brano è quello più famoso degli scritti platonici, definisce la realtà come lettura metaforica. Va oltre la realtà proponendo un metodo simbolico che richiama la configurazione dei segni, ovvero l’organizzazione dei dati. È un brano adeguato all’impostazione della sequenza di domande che si concretizzano nel metodo.
Visti in progressione i tre brani riconducono a un processo di senso che accomuna gli aspetti di ordine, disordine e organizzazione dei dati. Sapere di non sapere, quindi stimolo di dubbio e conseguente indagine rispetto a parametri auto-organizzati. Giusto contro utile, nel discernimento morale rispetto a prescrizioni elementari. Ombra contrapposta a realtà, concernente il superamento delle apparenze: output sequenziato dalla tecnologia transformer per quanto riguarda le AI. Il passaggio determinante è quello di immagazzinamento del codice da riproporre come dialogo in un contesto significante nuovo.
L’AI richiede di scrivere in modo sensato
Il metodo, ovvero la lunghissima ricerca di Edgar Morin, propone la ricostruzione di un paradigma tripartito di conoscenza con il triangolo uomo-individuo-società-specie. Critica prima di tutto la determinazione imposta dal metodo scientifico: “La crescita dell’informazione e la sempre maggiore eterogeneità del sapere superano ogni capacità d’immagazzinamento e di trattazione da parte del cervello umano” (E. Morin 1977).
L’essere umano, pertanto, dovrà dedicarsi a un sapere determinato, permanendo in un ambito epistemologico di forte caratterizzazione specialistica. Ciò che le AI permettono è l’utilizzo di un approccio maieutico nella predisposizione delle istruzioni. Muovendosi nella direzione di avvalorare finalmente una tecnica di immagazzinamento e di trattazione genera un percorso paradigmatico.
La proposta, da studiare e approfondire con vigore, è relativa a quattro dimensioni: uomo-individuo; società-specie; natura; ambiente. L’ambiente fisico, dimensione inapplicabile per la AI, è il lato del quadrato che consente protende verso la parità nell’antagonismo uomo-macchina. Individuo e società determinano la somma dei lati macchina, specie e natura-ambiente determinano la somma dei lati uomo. Per usare la AI non è necessario niente altro che scrivere in modo sensato, sapendo dove si vuole arrivare, con ottima forma. La metafora non è la sublimazione della realtà. È la realtà.
Per approfondire: E. Morin, La Methode I. La nature de la nature. Editions de Seuil, Paris, 1977, trd it Il Metodo. Ordine disordine organizzazione (Feltrinelli, 1983); E. Morin, Il paradigma perduto. Che cos’è la natura umana (Mimesis, 2020); F. Varanini, Splendori e miserie delle Intelligenze Artificiali, alla luce dell’umana esperienza (Guerini e Associati, 2024); H. Maturana e F. Varela, L’albero della Conoscenza (Mimesis, 2024); Platone, Opere Vol. 1 e Vol 2 (I Meridiani Mondadori, 2004).
L’articolo Capire (e usare) l’AI con il metodo socratico proviene da Parole di Management.
