ChatGPT è il collega ideale. È sempre disponibile, risponde in pochi secondi, non prende ferie e non manifesta alcun risentimento quando gli chiediamo di riscrivere per la settima volta una frase che avevamo approvato alla terza. Non arriva in ritardo alle riunioni, soprattutto perché non è stato invitato, e accetta con entusiasmo anche i compiti che noi stavamo rimandando da una settimana.
Ha soltanto un piccolo difetto: qualche volta inventa. Non mente nel senso umano del termine, perché per mentire dovrebbe conoscere la verità e decidere di nasconderla. Fa qualcosa di più semplice e, in certe situazioni, più pericoloso: produce una risposta plausibile anche quando non possiede gli elementi necessari per darne una corretta.
Uso ChatGPT abbastanza da considerarlo uno strumento di lavoro vero, non una curiosità da mostrare agli amici. Proprio per questo non sento il bisogno di descriverlo come un oracolo elettronico né come un correttore automatico sopravvalutato. È un collaboratore molto capace, con una cultura vastissima, una pazienza inesauribile e nessuna responsabilità personale per quello che consegna. L’ultima caratteristica merita una certa attenzione.
La disponibilità cambia il modo di lavorare
Il primo vantaggio di ChatGPT non è la qualità assoluta di ogni risposta. È il costo quasi nullo del primo tentativo. Possiamo chiedergli dieci titoli, una scaletta, tre modi diversi di spiegare un concetto, un riassunto o una critica a qualcosa che abbiamo scritto. Dopo pochi secondi abbiamo materiale su cui ragionare.
Prima avremmo potuto fare le stesse cose da soli, naturalmente. Avremmo però dovuto superare quella breve fase in cui il documento vuoto ci osserva e aspetta che dimostriamo di avere davvero un’idea. ChatGPT riempie il vuoto. Non sempre lo riempie bene, ma una bozza mediocre è spesso più facile da migliorare di una pagina perfettamente bianca.
Questa disponibilità permette anche di fare domande che non rivolgeremmo a una persona. Possiamo chiedere una spiegazione elementare, ammettere di non aver capito, ripetere la domanda in un altro modo e poi tornare al punto di partenza. Il modello non si stanca e non ci guarda con l’espressione di chi sta rivalutando la nostra assunzione.
Secondo le raccolte di casi d’uso pubblicate da OpenAI, lo strumento viene impiegato per attività molto diverse: analisi, ricerca, scrittura, pianificazione e trasformazione di documenti. L’elenco cambia con il prodotto, ma il principio rimane stabile. ChatGPT funziona particolarmente bene quando gli affidiamo un compito definito e gli forniamo il materiale necessario.
Il collega che ha letto quasi tutto
Conversare con ChatGPT dà l’impressione di parlare con qualcuno che abbia letto una biblioteca intera e ricordi almeno il tono generale di ogni volume. Conosce linguaggi di programmazione, formule, libri, eventi storici, procedure amministrative e una quantità sorprendente di ricette con le zucchine.
Questa ampiezza è utilissima per orientarsi in un argomento. Possiamo partire da una domanda vaga e usarlo per costruire una mappa: quali sono i concetti principali, che cosa dobbiamo approfondire, quali termini conviene cercare, dove potrebbero nascondersi le eccezioni. In questo ruolo è un ottimo compagno di esplorazione.
Il problema nasce quando confondiamo la mappa con il territorio. ChatGPT non consulta necessariamente un archivio di fatti prima di rispondere. Come abbiamo visto parlando di che cosa faccia davvero un modello linguistico, il sistema genera testo sulla base del contesto e delle regolarità apprese. Se ha accesso alla ricerca o a documenti forniti dall’utente può appoggiarsi a fonti controllabili; se non li ha, può produrre comunque una risposta molto convincente.
La voce non cambia quando passa da un’informazione sicura a una ricostruzione incerta. Non abbassa lo sguardo, non comincia a parlare più lentamente e non aggiunge spontaneamente il rumore di qualcuno che sfoglia carte nel disperato tentativo di trovare una conferma. La frase falsa può arrivare con la stessa grammatica impeccabile di quella vera.
Quando non sa, completa
Gli esseri umani, quando non ricordano il nome di un autore, possono dire «non lo so». Possono anche inventarlo, ma in genere sono consapevoli della scelta. ChatGPT opera in modo diverso: il suo mestiere fondamentale è produrre una continuazione appropriata. Se la domanda sembra richiedere un nome, una data o una fonte, la forma più naturale della risposta contiene un nome, una data o una fonte.
Da qui nascono le cosiddette allucinazioni. Il modello può attribuire un libro all’autore sbagliato, citare una sentenza inesistente, creare l’indirizzo plausibile di una pagina che non è mai esistita o descrivere una funzione che il programma non possiede. A volte l’invenzione è evidente. Altre volte è costruita così bene da richiedere più tempo per essere smascherata di quanto ne sarebbe servito per fare il lavoro da zero.
Naturalmente anche le persone sbagliano. La differenza è che con un collega umano possiamo valutare esperienza, reputazione e grado di sicurezza. ChatGPT tende invece a presentare in una forma uniforme materiali molto diversi: conoscenze solide, deduzioni ragionevoli, interpretazioni discutibili e decorazioni narrative prodotte sul momento.
Chiedergli se è sicuro aiuta meno di quanto sembri. Può correggersi, ma può anche confermare con maggiore convinzione l’errore precedente. È come convocare una seconda riunione con lo stesso collega, senza informarlo che nel frattempo non ha avuto accesso a nessun documento nuovo.
Dove lavora davvero bene
ChatGPT dà il meglio quando il problema contiene già i propri elementi di verifica. Se gli forniamo un testo e chiediamo di riassumerlo, possiamo confrontare il risultato con l’originale. Se gli affidiamo una tabella, possiamo controllare i calcoli. Se gli mostriamo del codice, possiamo eseguire le modifiche e vedere se funzionano. Se gli chiediamo di riorganizzare una bozza, conosciamo già l’argomento e possiamo giudicare che cosa abbia migliorato.
È molto bravo anche a cambiare forma alle informazioni: trasformare appunti in una scaletta, una spiegazione tecnica in un testo accessibile, un elenco disordinato in una procedura, una lamentela di trenta righe in un messaggio che non provochi immediatamente una causa.
Nel lavoro creativo è utile come moltiplicatore di tentativi. La prima proposta tende spesso verso il centro statistico dell’universo: corretta, levigata e simile a migliaia di altre proposte corrette e levigate. Ma possiamo criticarla, imporre vincoli, fornire esempi e chiedere alternative. La conversazione diventa una forma di montaggio, nella quale il valore non sta soltanto in ciò che il modello produce, ma nelle decisioni che ci costringe a prendere.
Può inoltre fare l’avvocato del diavolo senza offendersi. Gli si può chiedere di trovare punti deboli, formulare obiezioni, individuare ciò che manca o assumere il punto di vista di un lettore inesperto. Non significa che la critica sia sempre giusta, ma riceverla costa abbastanza poco da rendere conveniente leggerla.
Dove conviene sorvegliarlo
Più una risposta dipende da fatti precisi, recenti o difficili da verificare, meno è prudente accettarla senza controlli. Date, cifre, citazioni, nomi, norme, diagnosi, prezzi e caratteristiche aggiornate di un prodotto non dovrebbero essere trattati come dettagli ornamentali.
La ricerca sul web e gli strumenti di analisi riducono il problema perché permettono al sistema di lavorare su informazioni attuali e, in alcuni casi, di mostrare le fonti. Non trasformano però ogni conclusione in verità. Una fonte può essere interpretata male, un dato può riferirsi a un periodo diverso e una pagina attendibile può non sostenere davvero la frase alla quale è stata accostata.
Bisogna sorvegliarlo anche quando il risultato sembra troppo ordinato. La realtà contiene eccezioni, conflitti e informazioni mancanti. ChatGPT ama le strutture complete: cinque cause, sette vantaggi, tre fasi e una conclusione rassicurante. Se i dati disponibili spiegano soltanto quattro cause, la quinta rischia di essere un contributo creativo non richiesto.
Infine occorre prestare attenzione ai dati che gli affidiamo. Un collega seduto accanto a noi può vedere il documento che gli mostriamo; un servizio online segue regole di trattamento, conservazione e utilizzo che dipendono dal tipo di account e dalle impostazioni. Prima di incollare materiale riservato è opportuno conoscere quelle regole, un’abitudine meno affascinante della scrittura automatica ma decisamente più economica di una fuga di informazioni.
Il prompt non sostituisce la competenza
Attorno a ChatGPT è nata una piccola industria del prompt perfetto. Esistono formule solenni, sequenze di comandi e ruoli immaginari che dovrebbero trasformare una domanda comune in una risposta infallibile. Alcune tecniche sono utili: spiegare l’obiettivo, fornire contesto, definire il formato e mostrare esempi migliora davvero il risultato.
Nessuna formula, però, elimina la necessità di sapere che cosa stiamo chiedendo. Un prompt dettagliato può indirizzare il modello, non può rendere corretta un’idea sbagliata. Se non conosciamo l’argomento, non siamo neppure in grado di distinguere una buona risposta da una supercazzola organizzata in punti numerati.
La competenza serve prima, durante e dopo. Prima, per impostare il problema. Durante, per accorgersi che la conversazione ha preso una strada inutile. Dopo, per controllare e usare il risultato. ChatGPT riduce una parte della fatica, ma non firma il lavoro al posto nostro.
Come lavorare con un collega che inventa
Il metodo più semplice consiste nel separare la produzione dalla verifica. Nella prima fase possiamo lasciarlo esplorare, proporre, riordinare e perfino sbagliare. Nella seconda dobbiamo cambiare atteggiamento: controllare i fatti, aprire le fonti, provare il codice, rifare i calcoli e confrontare il testo con l’obiettivo iniziale.
Conviene anche fornire direttamente le fonti quando le possediamo. Chiedere «che cosa dice questo documento?» è spesso più sicuro di chiedere «che cosa sai di questo argomento?». Possiamo domandare al modello di distinguere ciò che trova nel materiale dalle proprie deduzioni e di segnalare le informazioni mancanti. Non obbedirà sempre alla perfezione, ma gli avremo almeno assegnato un lavoro possibile.
Un’altra buona abitudine è chiedere risultati verificabili. Non «dimmi se questa strategia funzionerà», ma «elenca le ipotesi, i rischi e i dati che dovremmo raccogliere». Non «scrivi l’articolo definitivo», ma «prepara una bozza e indica i passaggi che richiedono un controllo». In questo modo ChatGPT non diventa l’autorità che decide, ma lo strumento che rende più facile decidere.
La recensione, finalmente
ChatGPT è uno degli strumenti più utili che siano comparsi sul mio tavolo di lavoro. Mi permette di iniziare prima, esplorare più alternative, affrontare compiti che conosco poco e accelerare quelli che conosco bene. È particolarmente efficace quando posso dialogare con il risultato invece di limitarmi a premere un pulsante e sperare.
Non sostituisce una persona competente. Somiglia piuttosto a un collaboratore velocissimo che ha assorbito una quantità spropositata di informazioni, scrive bene e non ha esperienza diretta di nulla. Può aiutarci a ragionare, ma non si assume la responsabilità delle conclusioni. Può sembrare sicuro, ma la sicurezza appartiene allo stile della frase, non necessariamente alla qualità delle prove.
Il voto dipende quindi da chi lo usa. Nelle mani di qualcuno che sa controllare il lavoro, è un collega straordinario. Nelle mani di chi cerca un oracolo, è una macchina estremamente efficiente per produrre fattori arcani nuovi di zecca.
La buona notizia è che non dorme mai. La cattiva è che, quando inventa qualcosa alle tre del mattino, tocca comunque a noi accorgercene.
