ChatGPT ha avuto un impatto enorme nel mondo della tecnologia da quando è stato lanciato alla fine del 2022, tanto da mettere pressione anche a colossi come Google che si è affrettato a presentare la sua intelligenza artificiale generativa in risposta. Anche se ChatGPT è molto avanzato e versatile nel rispondere alle domande degli utenti, non è perfetto e infallibile. Ad esempio, non fornirebbe mai suggerimenti assurdi e potenzialmente pericolosi come aggiungere della colla commestibile su una pizza per non far sciogliere il formaggio… come l’AI di Google.
Tuttavia può comunque commettere degli errori, soprattutto quando si tratta di scrivere frammenti di codice. Non è onnisciente e ha dei limiti che derivano dalla natura statistica del modello di AI su cui si basa. Per affrontare questo problema, OpenAI ha addestrato un modello di AI basato su GPT-4, chiamato CriticGPT, con lo scopo di individuare gli errori nel codice prodotto da ChatGPT.
CriticGPT: il modello di AI che individua gli errori di ChatGPT
CriticGPT è un modello di intelligenza artificiale progettato specificamente per rilevare e correggere gli errori nei contenuti generati da ChatGPT. Quando CriticGPT rileva un problema nel codice generato da ChatGPT, è in grado di scrivere dei commenti che spiegano l’errore in dettaglio. Queste critiche e correzioni sono molto utili agli sviluppatori umani di OpenAI che lavorano per migliorare le capacità di ChatGPT. Le indicazioni di CriticGPT permettono agli ingegneri di correggere gli errori e rendere il sistema sempre più preciso tramite l’apprendimento per rinforzo. Man mano che ChatGPT diventa più competente, però, gli errori diventano sempre più difficili da individuare anche per CriticGPT. Per questo motivo, garantire l’accuratezza di sistemi AI così avanzati rimane una grande sfida.
Il ruolo di CriticGPT e i suoi limiti
CriticGPT entra in gioco per assistere gli addestratori umani nell’individuazione degli errori, ma essendo anch’esso un modello AI, le sue risposte potrebbero non essere sempre corrette e potrebbe essere soggetto alle cosiddette “allucinazioni“. Tuttavia, i risultati mostrano che un secondo addestratore casuale ha preferito le critiche del team Human+CriticGPT rispetto a quelle di una persona non assistita per oltre il 60% del tempo. Il processo di addestramento di CriticGPT e le sfide future
Il processo di addestramento di CriticGPT
CriticGPT è stato addestrato attraverso una tecnica chiamata Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). In questo approccio, l’intelligenza artificiale riceve feedback e critiche da parte di addestratori umani per migliorare le sue prestazioni. Nel caso specifico, gli sviluppatori di OpenAI hanno fornito a CriticGPT moltissimi esempi di codice contenenti errori, sia inseriti deliberatamente dall’uomo che individuati in precedenza da un addestratore. In questo modo CriticGPT ha imparato a riconoscere e segnalare autonomamente varie tipologie di problemi e imprecisioni nel codice generato da ChatGPT. Nonostante i progressi fatti però, CriticGPT presenta ancora alcuni limiti che OpenAI sta cercando di superare.
Le sfide future di CriticGPT
CriticGPT è certamente un passo avanti significativo nel miglioramento delle capacità di ChatGPT, ma il percorso è ancora lungo. Ad esempio, è difficile per CriticGPT analizzare compiti di programmazione molto lunghi e articolati. Inoltre, può a volte produrre allucinazioni, come problemi inesistenti a causa di distorte interpretazioni del codice fornite dagli addestratori umani. Il miglioramento di CriticGPT è quindi un processo continuo. OpenAI continua a lavorare per affinare le capacità di CriticGPT, cercando di ridurre le allucinazioni e migliorare la sua capacità di rilevare errori in compiti più complessi.
Con l’introduzione di CriticGPT, OpenAI ha compiuto un passo importante verso il miglioramento dell’affidabilità e della precisione di ChatGPT. Anche se ci sono ancora sfide da affrontare, il potenziale di CriticGPT per migliorare la qualità delle risposte generate da ChatGPT è enorme. Con il continuo sviluppo e perfezionamento, CriticGPT potrebbe diventare uno strumento indispensabile per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale come ChatGPT forniscano risposte sempre più accurate e utili agli utenti.
Tabelle di dati tecnici
| Caratteristica | ChatGPT | CriticGPT |
|---|---|---|
| Modello di base | GPT-4 | GPT-4 |
| Funzione principale | Generazione di testo | Correzione di errori |
| Tecnica di addestramento | RLHF | RLHF |
| Capacità di rilevazione | – | Codice e testo |
| Precisione (stima) | Variabile | Alta |
| Errore comune rilevato | Descrizione dell’errore | Frequenza (stima) |
|---|---|---|
| Allucinazioni | Risposte non accurate o inventate | Media |
| Errori di codifica | Errori nei frammenti di codice | Alta |
| Ambiguità | Risposte poco chiare o ambigue | Bassa |
| Errori logici | Problemi di logica nelle risposte | Media |
| Interpretazione distorta | Interpretazioni errate del contesto della domanda | Alta |
L’integrazione di CriticGPT non solo migliora la precisione delle risposte di ChatGPT, ma rappresenta anche un passo avanti verso un’intelligenza artificiale più sicura e affidabile. Con il continuo sviluppo e miglioramento, questi strumenti AI promettono di rivoluzionare il modo in cui interagiamo con la tecnologia, rendendo le nostre interazioni più fluide, precise e utili.
