ChatGPT ha suscitato grande interesse nel mondo aziendale, ma il suo utilizzo nei motori di ricerca presenta ancora delle sfide legate all’accuratezza delle informazioni fornite.
La convincente ma non sempre accurata scrittura delle grandi AI
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come GPT-3 alla base di ChatGPT, hanno un enorme potenziale per interpretare e imitare la scrittura umana naturale. Tuttavia, esiste una differenza tra scrivere in modo convincente e scrivere accuratamente: l’enorme dimensione degli LLM può portare a “allucinazioni” e risposte false, che rappresentano un problema nei settori in cui l’accuratezza è fondamentale, incluso nelle ricerche su Internet.
La problematica dimensione degli LLM
Gli LLM di aziende come OpenAI e Google sono addestrati su grandi quantità di testi provenienti dal web. Questo approccio, pur coprendo un’ampia gamma di argomenti, presenta problemi quando gli LLM devono affrontare tematiche specifiche di settori come la scienza dei materiali, l’ingegneria o la produzione. In questi casi, gli LLM potrebbero raccogliere informazioni irrilevanti o fraintendere le domande a causa della terminologia specialistica.
Il rischio dell’inaccuratezza nelle ricerche
Le risposte potenzialmente inaccurate generate dagli LLM potrebbero essere prese come vere dagli utenti, soprattutto se non accompagnate da citazioni che ne supportino le affermazioni. Questo problema si amplifica nel contesto dei motori di ricerca.
L’alternativa dei modelli linguistici intelligenti
A differenza degli LLM, i modelli linguistici intelligenti sono addestrati su dataset di alta qualità e curati specificatamente per un determinato campo di competenza. Questi modelli, progettati per l’accuratezza fattuale, comprendono il linguaggio e i concetti specifici del settore e sono in grado di citare le fonti delle informazioni fornite. Il loro focus li rende particolarmente utili nel contesto dei motori di ricerca.
Il futuro della ricerca con LLM e modelli linguistici intelligenti
Sia gli LLM che i modelli linguistici intelligenti potrebbero costituire la base per il futuro dei motori di ricerca, offrendo capacità di ricerca personalizzate, simili all’interazione umana. Tuttavia, la tecnologia dovrà evolvere affinché plausibilità e accuratezza siano garantite allo stesso livello. Al momento, i modelli linguistici intelligenti sono più adatti per applicazioni aziendali rispetto agli LLM, ma la plausibilità offerta dagli LLM sarà importante in futuro per rendere i risultati più comprensibili e digeribili per gli utenti.