Prompt AI

Cos’è un prompt AI?

Un prompt AI è l’input inviato a un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) tramite una piattaforma di intelligenza artificiale generativa (GenAI), come ChatGPT di OpenAI o Microsoft Copilot. Il prompt può essere definito come una domanda, un comando, un’affermazione, un esempio di codice o un’altra forma di testo. Alcuni LLM supportano anche prompt non testuali, inclusi file di immagini e audio. Dopo che l’input è stato inviato, la piattaforma AI lo applica all’LLM, che utilizza l’input come base per generare una risposta appropriata.

Un modello AI può fornire diversi output a seconda di come è formulato il prompt. Il prompt può essere semplice come poche parole o complesso come diversi paragrafi. Potrebbe anche includere materiale citato o immagini per la revisione. L’obiettivo del prompt è fornire al modello AI esattamente le informazioni di cui ha bisogno per produrre un output accurato e pertinente. Un prompt AI può anche essere un follow-up di una precedente risposta LLM, ad esempio chiedendo ulteriori dettagli o fornendo informazioni aggiuntive per migliorare la risposta.

Perché un prompt AI è importante?

I prompt AI possono essere utilizzati per inviare un’ampia gamma di richieste. Un modello AI può rispondere a domande, scrivere articoli, tradurre frasi, generare immagini, creare poesie, rivedere il codice di programmazione e altro ancora.

Indipendentemente dal caso d’uso, i prompt AI ben realizzati sono essenziali affinché i modelli AI forniscano risultati accurati e pertinenti. Se un prompt AI è definito male, l’output LLM potrebbe essere vago, fuorviante, fuori tema, impreciso o distorto.

Vantaggi dei prompt AI efficaci

Un prompt definito con cura in genere produce quanto segue:

• Risposte accurate. Un prompt AI efficace trasmette l’intento dell’utente al modello AI, fornendogli ciò di cui ha bisogno per generare risposte appropriate.
• Prestazioni migliorate. Quando la piattaforma AI fornisce risposte mirate, gli utenti completano le attività più velocemente, risparmiando tempo e risorse.
• Migliore esperienza utente. Le risposte di alto valore, che i prompt ben realizzati rendono più probabili, aumentano il valore percepito dei sistemi AI per gli utenti.
• Miglioramento del processo decisionale e della produttività. Gli utenti possono prendere decisioni informate prima se ricevono informazioni tempestive e accurate basate sui prompt AI. Ottenendo queste giuste informazioni si riducono le interazioni iterative. Ciò aumenta sia la produttività individuale che il processo decisionale organizzativo.
• Creatività migliorata. I prompt AI ben congegnati possono generare risposte che includono idee e prospettive innovative che gli utenti potrebbero non aver preso in considerazione prima.
• Personalizzazione. Gli utenti possono adattare i propri prompt AI per soddisfare le proprie esigenze specifiche. I responsabili del marketing, ad esempio, possono personalizzare i prompt specificando il tono, lo stile e l’argomento, ottenendo contenuti unici adatti alle campagne. Gli elementi grafici possono essere richiesti o restituiti nelle risposte AI. Gli utenti possono anche inviare i propri contenuti per ricevere feedback.
• Apprendimento mirato. Gli insegnanti possono personalizzare le esperienze di apprendimento utilizzando i prompt per adattare i contenuti didattici ai casi d’uso o ai requisiti. I prompt possono anche fornire valutazioni in tempo reale e feedback rapidi agli studenti.
• Risparmio di tempo. I prompt AI facilitano e semplificano le comunicazioni tra il linguaggio umano e i modelli AI riducendo le spiegazioni ripetitive e recuperando rapidamente informazioni da grandi set di dati. Ciò può far risparmiare ore di data mining manuale.

Sfide e questioni etiche dell’IA generativa

GenAI e LLM, se progettati o eseguiti in modo improprio, possono presentare diverse sfide e preoccupazioni etiche:

• Contenuto dannoso. I prompt dell’IA contribuiscono al modo in cui si evolvono gli LLM. Questi prompt potrebbero, intenzionalmente o meno, portare alla diffusione di informazioni false o dannose.
• Allucinazioni dell’IA. Un’allucinazione dell’IA si verifica quando un modello di IA produce informazioni imprecise ma le trasmette come se fossero vere. Questo fenomeno si verifica perché gli strumenti di IA, come ChatGPT, sono progettati per prevedere sequenze di parole che si allineano strettamente alle query degli utenti, ma non riescono ad applicare la logica o a rilevare incongruenze fattuali in tali prompt.
• Ambiguità. Quando il contesto e i dati di input in un prompt di IA non sono chiari, la piattaforma di IA potrebbe rispondere con informazioni errate o irrilevanti. Il tipo e la qualità dei dati di input, siano essi testo o immagini, possono influenzare fortemente la capacità del modello di IA di produrre risultati specifici e chiari.
• Output distorti. Se un LLM si basa su dati distorti, è probabile che le disuguaglianze sociali e i pregiudizi influenzino le risposte di un LLM ai prompt dell’IA e perpetuino il pregiudizio.
• Complessità. Creare prompt di IA efficaci può essere difficile, in particolare per gli utenti con conoscenze tecniche limitate.

Date queste preoccupazioni, le risposte ai prompt di IA dovrebbero essere monitorate frequentemente per rilevare e ridurre al minimo errori, pregiudizi e disinformazione. Seguendo le linee guida etiche e conducendo audit regolari, le organizzazioni possono individuare e correggere più facilmente i pregiudizi in una piattaforma GenAI. Inoltre, quadri giuridici, come la legge sui pregiudizi dell’IA di New York City, potrebbero contribuire a promuovere l’equità e garantire la responsabilità.

Come funzionano i prompt AI?

Un prompt AI dovrebbe fornire istruzioni esplicite all’LLM in modo che possa generare risposte più utili, accurate e complete. Tuttavia, il prompt stesso è solo una parte del sistema. Un modello AI utilizza anche algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale e apprendimento profondo per esaminare e comprendere l’input dell’utente.

Ogni volta che un modello AI riceve un prompt, fa riferimento ai modelli che ha appreso dai dati di addestramento. I dati di addestramento sono spesso composti da grandi set di dati per garantire risultati più accurati. Il modello AI calcola le probabilità di varie sequenze di parole e correlazioni in base sia al prompt che ai dati di addestramento. Da questi risultati, il modello genera una risposta contestualmente rilevante per l’input. Questo intero processo è definito inferenza.

Affinché un prompt generi correttamente l’output desiderato, deve essere altamente specifico. Un prompt AI come “Scrivi un saggio” produce solo risultati generici. Tuttavia, offrire dettagli precisi, come il tipo di saggio, l’argomento, il tono, il pubblico di destinazione e il numero di parole, genera un output più preciso e pertinente. La specificità nei prompt AI riduce anche la probabilità di risposte imprecise.

Come si scrive un prompt AI?

Indipendentemente dalla piattaforma AI, che sia ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini, Stable Diffusion o Dall-E di OpenAI, un prompt AI efficace è essenziale per ottenere i risultati desiderati. Ecco alcuni suggerimenti:

• Identifica l’obiettivo. Prima di scrivere un prompt, identifica lo scopo e l’output previsto. Chiedi, ad esempio, al sistema di generare un post di blog di meno di 1.000 parole o di restituire un’immagine di un gatto con gli occhi verdi e la pelliccia folta.
• Sii specifico e fornisci il contesto. Includi istruzioni precise che si concentrino su tratti specifici, come caratteristiche, forme, colori, texture, motivi o stili estetici. Includi informazioni di base e contestuali. Ad esempio, “Crea paesaggio” non produce risultati utili quanto “Genera un paesaggio sereno con una montagna innevata sullo sfondo, un lago calmo in primo piano e un sole al tramonto che proietta calde tonalità nel cielo”.
• Includi parole chiave o frasi. Se possibile, includi parole chiave e frasi importanti, che possono facilitare l’ottimizzazione dei motori di ricerca e aiutare a comunicare le preferenze dei termini al modello AI.
• Mantieni i prompt precisi e puliti. Il prompt dovrebbe essere il più esatto possibile e omettere informazioni inutili o ridondanti. Dovrebbe essere lungo quanto necessario per trasmettere completamente ciò che l’utente spera di ottenere.
• Evita termini in conflitto. Un prompt dovrebbe evitare termini in conflitto in modo che il modello AI non venga confuso. Ad esempio, usare sia “astratto” che “realistico” in un prompt potrebbe confondere il modello.
• Fai domande aperte. I prompt formulati come domande sì-no tendono a produrre output limitati rispetto alle domande aperte. Invece di chiedere “Il caffè fa male alla salute?”, il prompt AI potrebbe chiedere “Quali sono alcuni pro e contro del consumo di caffè sulla salute?”
• Usa gli strumenti giusti. Sono disponibili diverse piattaforme e strumenti AI per generare prompt e produrre contenuti di alta qualità generati dall’AI. Servizi come ChatGPT, Dall-E e Midjourney consentono agli utenti di personalizzare e generare prompt.