Chi ha scritto l’editoriale?

La produzione di contenuti di qualità è sempre più importante in ogni ambito della società ed anche in questo campo l’utilizzo della tecnologia è sempre più abituale. In particolare, l’AI, abbinata ai sistemi di scrittura automatizzata, si è rivelata la tecnologia più adatta a sostenere la creazione di contenuti di qualità.

Un aspetto peculiare dell’elaborazione di testi è la generazione del linguaggio naturale (NLG), che utilizza l’apprendimento automatico per consentire ai computer di trasformare i dati strutturati in linguaggio naturale: tali sistemi estraggono i dati da una varietà di fonti e li trasformano in testo narrativo.

I sistemi di generazione di contenuti basati su NLG vengono utilizzati per produrre elementi come rapporti, testo sui social media, conversazioni di chatbot e contenuti personalizzati per applicazioni web o mobili. Considerando che il processo di scrittura tradizionale richiede tempo, l’utilizzo di sistemi di scrittura di contenuti di intelligenza artificiale consente la creazione di numerosi testi in un arco di tempo evidentemente più breve.

La creazione di contenuti è solo una parte del processo, infatti si stanno sviluppando anche nuovi strumenti intelligenti di monitoraggio per aiutare le aziende a tenere traccia di una varietà di metriche diverse, mediante un monitoraggio continuo degli utenti, e migliorando di conseguenza i modelli di machine learning utilizzati dai software.

Ora, molte funzioni altamente qualificate – tra cui l’interpretazione di immagini mediche, la ricerca legale e l’analisi dei dati – rientrano nelle competenze delle macchine e di fatto moltissimi sistemi artificiali producono risultati dai quali è impossibile risalire alla fonte.

L’ultima evoluzione in questa direzione è il GPT-3 (Generative Pre-Traine Trasformer 3), ossia un sistema di AI che produce e scrive in modo automatico e parzialmente autonomo testi e contenuti.

Ciò che è ancor più interessante è il fatto che al momento, sebbene i testi prodotti siano di ottima qualità, GPT-3 non ha sviluppato la capacità di umane di gestione dei processi di apprendimento in più ambiti. Così come non riesce a fare ragionamenti di natura semantica, fornendo risposte “non logiche”.

Questo vuol dire che per avere testi di qualità bisogna fornire al software le indicazioni giuste, e non semplicemente inserire degli argomenti generici, perché il risultato sarebbe ancora lontano da quello che si potrebbe raggiungere se lo stesso testo fosse scritto da un uomo.

A fronte di queste “lacune” GPT-3 rappresenta comunque la vetta più alta ad oggi raggiunta nell’ambito della produzione di testi, e non è azzardato pensare che l’utilizzo di questi software è sul lungo periodo un fattore destinato a cambiare il nostro rapporto con la scrittura. Molte redazioni, soprattutto in ambiti in cui il testo delle notizie è standardizzato – come nel caso dei contenuti sportivi, o gli aggiornamenti live sul meteo o sugli indici azionari – stanno implementando questi software, anche a discapito dei giornalisti, indubbiamente per le capacità quantitative che simili soluzioni offrono agli editori.

Tuttavia, questi software non possono ancora creare testi in totale autonomia, e le elaborazioni proposte devono sempre essere perfezionate da un intervento umano, che rimane perciò ancora indispensabile.