Comprendere il funzionamento dell’infrastruttura logistica della conoscenza significa prima di tutto considerare l’incremento della forza bruta: i dispositivi hanno ripetutamente potenziato la propria capacità di calcolo, a fronte delle esigenze operative determinate da progressione del numero di utenti, gigantesca quantità di richieste di prestazioni e conseguenti feedback; questi ultimi sono infatti a loro volta strategicamente monitorati in funzione della crescita di efficienza e attendibilità dei servizi generativi erogati.

Questo meccanismo chiarisce globalmente il funzionamento delle macchine statistico-predittive, e, soprattutto, ci fa comprendere che ne andrebbe seriamente valutata la compatibilità – attualmente tutt’altro che certa – energetica ed ecologica. Oltre al fatto – noto ma sottaciuto – che a progettare, gestire e regolare il sistema tecnico necessario sono gli oligopoli come GAFAM, i soli a disporre di macchinari e dati necessari alla costruzione e all’utilizzo dei pattern generativi. E qui siamo – o dovremmo essere – nel campo delle scelte politiche…

Gli apparati, inoltre, si sono moltiplicati: ChatGPT continua per molti ad incarnare la totalità del panorama dei congegni, quando sono invece attivi numerosi altri dispositivi con caratteristiche analoghe, ovvero la capacitazione computazionale di rispondere a prompt (richieste-comando inoltrate in linguaggio naturale) degli utenti.

A proposito di condizioni d’uso è bene chiarire che in linea generale vengono offerte due modalità contrattuali:

• Free: servizi di base, quantità e tempi limitati, accessi con attesa;
• Premium: servizi estesi, quantità e tempi illimitati o simili, accessi prioritari.

Appartenere all’uno a all’altro gruppo è mero frutto di scelte individuali, non essendo prevista alcuna forma di garanzia sociale di accesso alla logistica della conoscenza, che è sempre più inquadrata come risorsa soggetta alle regole del mercato. E anche qui siamo – o dovremmo essere – sul versante delle scelte politiche.

Contemporaneamente, abbiamo assistito a una progressiva diversificazione dei servizi di generazione offerti da ogni singola chatbot, comprese quelle cinesi: immagini, video, infografiche, rappresentazioni grafiche, oltre a vari tipi di testo con differenti finalità, dalla risposta a domande alla stesura di bozze, e così via.

A modificare ulteriormente il rapporto con la conoscenza mediante un dispositivo conversazionale generalista sono state più recentemente attivate le funzioni di Ricerca e soprattutto di Ricerca Approfondita, che sfociano in veri e propri report, più o meno approfonditi a seconda del livello scelto, ma comunque corredati con le fonti utilizzate, comprese quelle consultate ma non impiegate nell’esito.

Pochi sembrano finora aver colto la valenza di queste funzionalità, finalizzate a ottimizzare il consumo di informazione[1].  E questo nonostante Alphabet Inc. stia proponendo in modo evidente di abbreviare i tempi necessari di un risultato utile: Google Search continua infatti a richiedere parole-chiave, ma sempre più spesso l’elenco delle risorse individuate è preceduto da una AI Overview, breve sintesi degli elementi essenziali[2].

Non possiamo non ricordare con forza che, quale che sia la richiesta di prestazione al dispositivo – dal rapporto approfondito e impegnativo alla sintesi rapida ed essenziale – l’agente umano che ricorra a percorsi di ricerca accelerati deve incaricarsi di supervisione, controllo, verifica, rinunciando a ogni velleità di farsi sostituire in toto dall’assistente. Che richiede un feedback sull’esito e, qualora sia negativo, le ragioni di tale giudizio: siamo infatti sempre alle prese con apparati che ci mobilitano in funzione del proprio perfezionamento, come già i “motori di ricerca”.

A questi processi di raffinamento appartiene anche il fatto che la medesima chatbot può essere impiegata con modalità diverse: le conversazioni generative sono infatti considerate in modo sempre più diffuso come interlocuzioni customer care, diversificabili non solo per il “manufatto” (immagine, report, video e così via), ma anche per impostazione e conduzione della loro elaborazione. Grok, per esempio, può essere attivato come Conciso, Formale, Socratico (ovvero proponente domande guida, di progressiva esplorazione dell’argomento in discussione) e Personalizzato, ovvero configurabile con istruzioni specifiche, in funzione di particolari esigenze dell’utente.

Di nuovo Grok e Gemini di Google permettono di costruire all’interno della propria area operativa dispositivi personalizzati, che andranno eventualmente ad affiancarsi ai moduli che la piattaforma ha destinato all’insieme degli utenti, ma per  generazioni ben delimitate; tra questi ultimi segnaliamo Gemini Storybook, che realizza storie illustrate leggibili e ascoltabili, e  Grok Imagine, che consente di giocare con immagini e video in modo supportato, velocizzato, personalizzato o con modalità che vanno da “Fun” a “Spicy”.

Anche Gemini, per altro, offre una funzione per la realizzazione di brevi video corredati di audio, così come Flow di Google Labs. Di Grok va ancora detto che la volontà di conquistare mercati dell’intrattenimento spinge il dispositivo verso eccessi destinati probabilmente a generare rumore di fondo, come le variazioni di “Personalità” della chatbot: Amico Leale, Compagno, Comico scatenato, Doc, “Terapista”.

La produzione di video è anche uno dei must operativi dei moltissimi dispositivi generativi dedicati a una sola attività, che in genere offrono un primo accesso free a scopo di fidelizzazione per poi spingere l’utente ad abbonarsi e/o ad acquistare crediti per ulteriori elaborazioni. In modo simile funzionano gli applicativi per la produzione di immagini.

Il sistema dei crediti è spesso utilizzato da un’altra testimonianza della dinamicità trasformativa della logistica della conoscenza, ovvero l’inserimento di moduli generativi in software usuali e diffusi: è il caso di Copilot di Microsoft e di numerosissimi altri pacchetti operativi. Tra questi segnaliamo programmi e ambienti dedicati alla rappresentazione della conoscenza e soprattutto il fatto che alcune aziende praticano un marketing aggressivo, valorizzando la delega totale al dispositivo di processi che sono invece significativi ed evolutivi, per esempio la produzione di mappe concettuali.

Questa logica inquina anche molti dei servizi che si dichiarano al servizio diretto dei docenti, proponendo slide, schemi di lezioni e numerosi altri specchietti per allodole desiderose di ridurre il proprio impegno e ingenue vittime di subordinazione non solo operativa, ma culturale, che riduce l’insegnante a impiegato esecutivo di un’istruzione standardizzata.

A modificare ancora – e contemporaneamente ampliare e complicare – il rapporto con la conoscenza, sono arrivati poi gli assistenti conversazionali non specificamente dedicati, ma con prestazioni più strutturate di quelle delle chatbot generaliste. In questa categoria si colloca Perplexity.ai, che si autodefinisce così:

Sono un assistente intelligente progettato per fornire risposte accurate e contestualizzate a domande di ogni tipo, sfruttando strumenti di ricerca online, memoria personalizzata e capacità di analisi avanzata. Permetto di ottenere informazioni aggiornate, spiegazioni dettagliate, soluzioni tecniche, traduzioni, analisi di dati, comparazioni, tabelle, sintesi, consigli personalizzati e supporto nella scrittura e revisione di testi. Sono pensato per agevolare la ricerca, la comprensione, la scrittura e l’analisi, offrendo strumenti scalabili e affidabili per la documentazione, la formazione, lo sviluppo e il lavoro interdisciplinare.

La versione a pagamento consente anche di costruire, o almeno imbastire e sperimentare, applicazioni web e altri dispositivi con caratteristiche e scopi personalizzati.

Un altro assistente molto strutturato e molto potente[3] è NotebookLM di Google, così definito da Gemini: “NotebookLM è un dispositivo per la ricerca e la scrittura, sviluppato da Google. A differenza di un motore di ricerca tradizionale, che fornisce risultati da un vasto database del web, NotebookLM ti permette di caricare i tuoi documenti (come PDF, documenti di testo o note) e usarli come fonte primaria di conoscenza.

Le sue attuali funzioni principali includono:

• Riepilogo e Sintesi: Puoi chiedere a NotebookLM di riassumere documenti complessi, evidenziare i punti chiave o condensare lunghe note in un formato più breve e gestibile.
• Risposte alle Domande: Puoi porre domande specifiche sul contenuto dei tuoi documenti. NotebookLM analizza i testi che hai caricato e ti fornisce risposte basate esclusivamente sulle informazioni presenti in essi, citando anche la fonte esatta all’interno del documento.
• Generazione di Contenuti: Puoi usarlo per creare nuovi contenuti. Ad esempio, puoi chiedergli di generare una bozza di una sceneggiatura, una email o un post per il tuo blog basato sulle informazioni che gli hai fornito.
• Creazione di Schemi e Scalette: Ti aiuta a organizzare le tue idee e i tuoi materiali. Puoi chiedergli di creare una scaletta dettagliata per un saggio, un progetto o un discorso, basandosi sui documenti che hai caricato.
• Assistenza alla Scrittura: Offre un supporto alla scrittura, permettendoti di fare brainstorming e di chiedere chiarimenti o approfondimenti su specifici argomenti presenti nei tuoi documenti.

La rassegna potrebbe proseguire, perché ogni giorno o quasi il mercato presenta un nuovo apparato e/o offre una funzione aggiuntiva o modificata. Raccogliamo pertanto in tabella le caratteristiche dei moduli di assistenza allo studio dichiarate dalle chatbot, appena rilasciati e quindi non collaudati, e concludiamo questa parte segnalando la possibilità di eseguire LLM opensource in locale senza cedere dati, per esempio con Ollama[4], e la presenza in rete anche di risorse non profilanti (Duck.ai).

Note

[1] Per troppo tempo si sono confuse operazioni “trova-e-consuma” con una ricerca con obiettivi significativi. Le nuove modalità hanno se non altro il merito sollecitare la riflessione sulle differenze, per esempio, tra reperimento di un numero di telefono e raccolta di informazioni sui computer quantistici.

[2] La funzione ha infastidito alcuni utenti, tanto che assistiamo alla proliferazione di estensioni per i browser in grado di inibirla. Perché non si inneschi, per altro, è sufficiente aggiungere -AI alla query di ricerca. Altra soluzione è attivare il filtro “Tutti” a risposta ottenuta. [Mentre scrivevamo Google Search ha peraltro attivato AI Mode – google.com/ai]

[3] Non è un caso che nel mondo opensource si stiano moltiplicando i tentativi di replicare il modello, come nel caso di noodleflow.ai/.

[4] Cfr. ollama.com, lmstudio.ai, gpt4all e altri applicativi, tutti scaricabili da internet senza costi.