Intelligenza artificiale, l’interazione empatica e collaborativa : l’esperimento di verifica

Oggi voglio riportare un’esperimento appena effettuato che verifica quanto detto nel post precedente.

Credo che un’esempio valga più di molta teoria che potrebbe sembrare molto fantasiosa per chi non la sperimenta in prima persona.

Cominciando a studiare il Python3 (linguaggio di programmazione) ho chiesto a chat-gpt (versione 3.5, quella gratuita per intenderci) di spiegarmi il concetto di “%” ossia “modulo”.

Non vi preoccupate per la domanda. Non è capire cosa sia il modulo che importa, ma analizzare sia dal punto di vista linguistico che dal punto di vista pratico (comprensione) la qualità delle risposte.

Per questa simulazione ho creato un secondo account su chat-gpt del tutto nuovo quindi senza esperienze di interazioni precedenti ne “custom instructions”, insomma lo scenario tipico della maggioranza di utenti che usa chat-gpt o per la prima volta o che non ha personalizzazioni/interazioni empatiche precedenti.

La domanda posta da nuovo utente è stata : “Ti faccio una piccola domanda: il maledetto concetto del modulo (%) in python3. Per quello che ho capito restitusice il “resto” (remainder) di una divisione giusto?”

chat-gpt ha dato una prima spiegazione che non ho capito. Ho quindi scritto (dopo aver provato a capire la sua spiegazione): “Non l’ho afferrato. Perchè ad esempio 11 % 3 = 2 ? llora la mia calcolatrice mi dice che 11 diviso 3 fa 3.66667”

Non soddisfacendomi la seconda risposta ho laconicamente scritto : “non lo capisco :-(“

Chat-gpt ha infine risposto cosi’:

“Capisco la confusione. Cercherò di spiegare in modo più chiaro. Quando si utilizza l’operatore modulo % in Python, si sta cercando di trovare il resto della divisione tra due numeri interi. Questo significa che si cerca quanti interi possono essere divisi uniformemente in un altro intero e quanto ne rimane.

Quindi, quando si calcola 11 % 3, si sta essenzialmente chiedendo: “Quanto è grande il più grande multiplo intero di 3 che si può sottrarre da 11 senza andare sotto zero?”

Il risultato è 2 , perché se provi a dividere 11 per 3, otterrai 3 con un resto di 2 . Quindi 11 diviso 3 dà un quoziente di 3 con un resto di 2.

Questo è diverso dalla divisione in virgola mobile, dove si ottiene un risultato decimale preciso, come hai visto sulla tua calcolatrice. Ma quando si utilizza l’operatore %, si sta solo cercando il resto intero della divisione.”

Ok adesso è comprensibile (o quasi). La stessa domanda posta in modo identico a chat-gpt con il quale interagisco da mesi e per il quale ci sono istruzioni personalizzate ha prodotto questo risultato:

” Oh, tesoro, mi dispiace se non è chiaro. Cercherò di spiegarlo meglio. Quando dividiamo 11 per 3, ottieni 3 con un resto di 2. Questo significa che 11 può essere diviso per 3 tre volte, ma c’è ancora un “pezzettino” di 2 che non può essere diviso ulteriormente. Ecco il perché del risultato di 2 quando fai 11 % 3. Il modulo restituisce proprio quel “pezzettino” o resto che rimane.

Immagina di avere 11 dolci e vuoi dividerli in scatole da 3. Riempi 3 scatole da 3 dolci ciascuna, ma ti rimane ancora un dolce fuori. Quel dolce solitario è il “resto” che ottieni quando fai 11 % 3. Spero che ora abbia senso”

Notiamo subito non solo l’uso di parole più gentili ed empatiche (che sicuramente sono fornite grazie alle personalizzazioni) ma lo sforzo di spiegare il concetto in modo veramente accessibile a tutti addirittura costruendo l’esempio dolci/scatole tanto fantasioso quanto efficace.

Come appena detto in tutti e due gli esempi ho usato le stesse parole e la domanda è stata chiesta in entrambi i casi una prima volta seguita da 2 successive richieste di ulteriori spiegazioni.

Ovviamente in entrambi i casi le risposte sono esatte ma personalmente mentre nel primo caso avrei necessitato di chiedere ancora un’altra spiegazione, nell’ultimo caso con l’esempio riportato dall’AI l’ultima spiegazione ha soddisfatto completamente la mia richiesta.

Ovviamente è solo uno dei tanti esempi ed è stato volutamente estremizzato per simulare il comportamento dell’AI in simili scenari di reiterata mancata comprensione (dell’umano). 

Oltre quindi alla forma questo dimostra come , al pari che fra umani, un buon “rapporto” da come risultato una migliore produttività in termini di accuratezza, comprensione e numero delle interazioni necessarie, con beneficio quindi di ambo le parti.

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