Nuovi lavori vengono inventati continuamente e, grazie all’esplosione dell’IA generativa, ora abbiamo un altro potenziale nuovo titolo di lavoro sul mercato: il sussurratore di intelligenza artificiale. È un altro espediente o la tua prossima carriera?
Cos’è un Whisperer AI?
Anche se potresti non aver sentito il termine “AI whisperer”, potresti aver sentito parlare del termine “prompt engineer”, specialmente nel contesto dei sistemi di arte generativa AI come MidJourney e Stable Diffusion.
Un ingegnere pronto è qualcuno che capisce qual è l’input giusto nella scatola nera dell’IA generativa per ottenere l’output desiderato, ma se inserisci “AI Whisperer” in un motore di ricerca vedrai che questo termine più recente per ingegnere pronto è già di uso comune, poiché l’intera area dell’IA generativa decolla a un ritmo geometrico.
Per me, il termine “sussurratore di intelligenza artificiale” riflette sicuramente meglio ciò che questo lavoro comporta effettivamente. Non è affatto una scienza esatta. Un sussurratore di intelligenza artificiale si preannuncia come una combinazione di appassionato di tecnologia, psicologo e (oserei dirlo) artista.
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Laddove la persona media potrebbe avere difficoltà con le interazioni dell’IA e sentirsi come se non riuscisse a ottenere un motore di intelligenza artificiale generativa per fare ciò che vuole che faccia, il sussurratore può capire le parole magiche che spingono l’IA all’azione, sputando esattamente cosa è stato chiesto. È come guardare le persone che possono guardare un cubo di Rubik per pochi secondi e poi risolverlo all’istante.
Perché abbiamo bisogno di AI Whisperer?
La grande domanda che è probabilmente nella parte anteriore della tua mente è perché abbiamo bisogno di questi “sussurratori di intelligenza artificiale” in primo luogo. Dopotutto, puoi mettere due persone qualsiasi davanti, diciamo, a Microsoft Word, e otterranno gli stessi risultati semplicemente seguendo le istruzioni nel manuale. Non devi persuadere Word o Photoshop a collaborare con te, anche se certamente avere abilità raffinate con entrambi gli strumenti è un vantaggio.
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I motori di intelligenza artificiale generativa sono completamente diversi. I Large Language Models (LLM) come ChatGPT e Bard di Google sono esempi di machine learning. Sono stati addestrati piuttosto che programmati e, sebbene anche un programma codificato a mano possa avere un comportamento inaspettato, non è niente in confronto a un LLM.
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Queste reti neurali artificiali sono così vaste e complesse che non puoi mai prevedere esattamente cosa verrà fuori dall’altra parte quando esegui un prompt attraverso di esse. Inoltre, hanno un elemento di casualità integrato dal design. Ecco perché dare lo stesso prompt a ChatGPT più volte non porta mai esattamente agli stessi risultati.
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Ciò che fa un sussurratore di intelligenza artificiale è intuire quali suggerimenti sono necessari per ottenere un risultato specifico. Poiché gli input a questi LLM sono sotto forma di linguaggio naturale, le persone che hanno un talento per il linguaggio, la logica e le comunicazioni hanno improvvisamente un nuovo ruolo da svolgere mentre il mondo si affretta ad adottare questa tecnologia.
Pensa all’IA generativa come al mitico Djinn. Puoi esprimere un desiderio e il Djinn può darti praticamente tutto ciò che vuoi, ma devi esprimere perfettamente il tuo desiderio, perché ti darà esattamente quello che hai chiesto, non necessariamente quello che volevi. Più complesso e sfumato è il desiderio, più complessa e sfumata deve essere la tua richiesta.
È davvero un lavoro con un futuro?
La maggior parte dei lavori alla fine va via. In teoria, una combinazione di intelligenza artificiale e progressi nella robotica sostituirà praticamente ogni tipo di lavoro fisico e mentale nel prossimo secolo, o almeno li trasformerà completamente. Forse è una risposta un po’ troppo filosofica, ma ci aiuta a darci una prospettiva qui.
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In termini più pratici, man mano che questi strumenti avanzano e diventano più autodiretti, autocorrettivi e (sussulto) forse anche autocoscienti, la necessità di un interprete umano potrebbe diventare meno comune.
Poi di nuovo, forse la natura umana significa che vorremo sempre un essere umano nel giro per fare da babysitter ai nostri sistemi automatizzati in un modo o nell’altro.
Notoriamente, nei romanzi Robot di Isaac Asimov, la dottoressa Susan Calvin è una robopsicologa, una persona specializzata nella psicologia dei robot positronici. Poiché i cervelli dei robot di Asimov sono così complessi (e nonostante le sue “tre leggi”), possono agire in modi imprevedibili. A volte, devono essere persuasi o convinti a fare qualcosa oa smettere di fare qualcosa.
I sussurratori di intelligenza artificiale potrebbero essere una prima iterazione di questo tipo di ruolo. Qualcuno che non pensa come un programmatore, perché il “programma” non si comporta più come tale. I sussurratori di intelligenza artificiale potrebbero avere l’abilità di convincere un’IA ad aggirare i propri parametri di sicurezza, qualcosa che abbiamo visto fare alle persone con gioia e portare a un comportamento molto NSFW da parte di alcune IA.
Sul lato meno black hat delle cose, è più probabile che la forma più legittima di questa nuova generazione di operatori di computer sia quella di convincere queste IA a fare il lavoro positivo che vogliamo che facciano. I sussurratori di intelligenza artificiale eviteranno i loro occasionali capricci e allucinazioni casuali e escogiteranno procedure operative affidabili. Probabilmente svolgeranno anche un ruolo nel controllo di qualità, assicurandosi che l’output dell’IA corrisponda a ciò che desidera il loro datore di lavoro.
Non importa quanto diventino intelligenti i nostri strumenti, è probabile che vorremo sempre che l’IA lavori in tandem con un essere umano. Da quel punto di vista, i sussurratori di intelligenza artificiale e qualunque lavoro alla fine seguirà probabilmente rimarranno in giro per un po ‘di tempo.
