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L’intelligenza artificiale prenderà il posto degli scrittori?

Vi giuriamo che per scrivere questo articolo non è stata utilizzata nessuna intelligenza artificiale.
L’intelligenza artificiale prenderà il posto degli scrittori?

L’automazione è un processo che riguarda tutti noi. Per quanto la fantascienza ci abbia presentato un’immagine utopica di robot che svolgono lavori pesanti al posto nostro per offrirci una vita ricca di ozi, la verità è che i computer stanno rubando posti di lavoro agli esseri umani, costringendoli a cercare nuovi modi per guadagnarsi da vivere. Per un po’, gli artisti si sono considerati l’eccezione a questa regola; d’altronde, quale robot potrebbe mai affrescare la Cappella Sistina o, ancora, quale intelligenza artificiale (I.A.) potrà mai rimpiazzare Shakespeare? A dire il vero, per via degli sviluppi tecnologici, diventa sempre più difficile dare una risposta univoca a queste domande.

Certo, gli interrogativi filosofici in merito alla possibilità di una macchina di creare “arte” sono tanti, eppure di recente l’intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante nel campo della scrittura. Guardare al passato, al presente e al futuro della scrittura generata dalle macchine presenta nuove e curiose possibilità di intersezione tra arte e tecnologia e – anche se i robot non possono rimpiazzare completamente gli scrittori – ci sono buone possibilità che cambieranno sostanzialmente il modo in cui questi ultimi svolgono il proprio lavoro.

Breve storia della scrittura tramite intelligenza artificiale

La storia dei primi computer tende a essere molto tecnicistica. Ai tempi in cui il termine “informatica” significava lavorare con macchinari mastodontici e il concetto di “programmazione” era relativamente nuovo, erano solo gli scienziati e i ricercatori ad avervi accesso. A dimostrare però quanto computer e scrittura siano interconnessi tra loro c’è il fatto che, non appena apparve sul mercato un computer commerciale e accessibile, la scrittura computerizzata non ha tardato ad arrivare.

Quel computer commerciale era il Ferranti Mark 1. Nel 1953, un programmatore della Manchester University di nome Christopher Strachey usò questa macchina per dare vita a quella che può considerarsi la prima intelligenza artificiale per scrivere. Vi state chiedendo cosa mai potesse scrivere? È presto detto: lettere d’amore. Come potete immaginare, si trattava di testi abbastanza semplici. Ogni lettera seguiva sempre la stessa formula (in inglese!): “Tu sei il/la mio/a [aggettivo] [pronome]. Mio/a [aggettivo] [nome] [avverbio] [verbo] tuo/a [aggettivo] [nome].” Il computer, utilizzando un elenco pre-impostato di vocaboli, inseriva le parole in queste caselle e, pur essendo un sistema semplice, la macchina poteva creare, teoricamente, 300 miliardi di lettere diverse. Non tutte avevano senso compiuto, ma quel precoce esperimento fu comunque molto interessante.

Agli inizi degli anni ‘60 del ventesimo secolo, generare testi tramite delle macchine era già diventato un fatto comune, malgrado vi fossero ancora alcune problematiche da risolvere. Nel 1962, l’emittente televisiva statunitense CBS realizzò uno programma per la TV dal titolo The Thinking Machine (“La macchina pensante”) puntando i riflettori su una macchina chiamata SAGA II. A tale scopo, i programmatori davano da produrre al SAGA II delle sceneggiature che poi la CBS faceva recitare a degli attori. I testi che il SAGA II era in grado di creare erano interamente basati su regole pre-impostate e i risultati erano dunque limitati. I programmatori dovevano creare l’ambientazione e i personaggi – in quel caso si trattava di una storia ambientata nel Far West, con un rapinatore e uno sceriffo – stava poi alla macchina creare una trama partendo da un insieme di possibilità. Era l’equivalente di una macchina che leggeva una storia a bivi, quelle in cui è il lettore a decidere come prosegue la trama. Anche se probabilmente non si tratta di nulla di eccezionale per gli standard odierni, quello fu il primo programma televisivo scritto da un computer.

Il seguente grande salto in avanti nella scrittura computerizzata fu ELIZA, il prototipo di un’applicazione terapeutica progettato nel 1966 da Joseph Weizenbaum al MIT. Si trattava essenzialmente di un chatbot con cui gli utenti potevano interagire. Mentre il computer dell’università di Manchester attingeva da un elenco di parole, ELIZA era in grado di recepire gli input dell’utente e identificarne le parole-chiave. Un input come “Ho un problema con mio padre” poteva indurre ELIZA a rispondere con “Parlami di tuo padre”, simulando così un tipo specifico di terapia discorsiva. ELIZA fu un primo banco di prova per il Test di Turing, il quale era stato progettato per verificare se un computer potesse comunicare in modo sufficientemente realistico da convincere le persone a credere che fosse un essere umano. ELIZA non superò mai il test di Turing – e ad oggi, secondo gli informatici, non esiste macchina che vi sia riuscita – ma molte persone la trovarono comunque convincente. Alcuni hanno continuato a usare ELIZA per parlare dei propri problemi, dimostrando così come anche dei chatbot elementari possano avere un impatto sugli esseri umani. 

Nel corso degli anni si è poi continuato a creare bot per produrre testi, tutti affascinanti ma anche fortemente limitati. Nel 1976 un entusiasmante passo in avanti in questo senso venne fatto con il “Tale-Spin” di James Meehan. Questa macchina era in grado di prendere le variabili fornite da un utente – i personaggi, l’ambientazione e il “risultato” – e generare con essi storie complesse (anche se entro certi limiti). Si trattava nuovamente di una sorta di storia a bivi, solo che la modifica di una variabile cambiava l’intera storia. Il risultato era più simile a un libro per bambini che a un romanzo di alta qualità letteraria, ma spianò la strada a innumerevoli progressi nel campo dell’intelligenza artificiale mirata a creare storie.

Negli anni ’80 poi, una delle tendenze principali nel campo della produzione testuale fu quella dei “generatori di parodie”. Queste macchine utilizzavano un modello probabilistico chiamato processo markoviano. In sostanza, il loro funzionamento consisteva nell’analizzare un’enorme serie di dati per determinare le probabilità con cui una parola seguisse quella che la precedeva. Per fare un esempio, è più probabile che al sostantivo “sole” segua l’aggettivo “caldo” piuttosto che “freddo”.

Questi primi generatori di parodie risputavano informazioni in gran parte prive di senso e venivano spesso usati per prendere in giro scritti scientifici ricchi di tecnicismi o quelli di autori dalla prosa impenetrabile. Malgrado ciò, il medesimo tipo di processo markoviano è ancora in uso nella tecnologia di oggi. Quando scriviamo un messaggio su un iPhone, per esempio, e questo ci fornisce le opzioni per la digitazione successiva, la macchina sta applicando proprio un processo markoviano: esamina cioè un numero enorme di probabilità per prevedere il termine successivo.

L’arrivo del GPT-3

Pur correndo il rischio di semplificare troppo, saltiamo ora dagli anni ’80 direttamente ai nostri giorni. Sebbene negli ultimi decenni siano stati sviluppati innumerevoli altri generatori di testo, in questo momento la scena è interamente dominata da un unico dispositivo: l’OpenAI’s Generative Pre-trained Transformer-3, o, per farla breve, il GPT-3. Si tratta di uno dei sistemi più avanzati fino ad oggi creati e i risultati che ha prodotto sono incredibili e scioccanti allo stesso tempo.

Il GPT-3, come si può intuire dal nome, è il terzo nel suo genere e utilizza un tipo di intelligenza artificiale nota come deep learning (“apprendimento profondo”). Se avete mai letto qualcosa di intelligenza artificiale è probabile che abbiate già sentito parlare di deep learning, uno degli sviluppi più promettenti per far sì che le macchine “pensino” per davvero. L’idea di base è quella di replicare le reti neurali del cervello umano così da poter attingere a enormi serie di dati. Mentre le sceneggiature del SAGA II ambientate nel Far West, a cui si è accennato prima, erano sviluppate a partire da poche dozzine di parametri impostati dai programmatori, il GPT-3 ne ha ben 175 miliardi; è stato difatti “addestrato” su un corpus enorme che comprende tutte le pagine di Wikipedia in lingua inglese, milioni di libri e molto altro ancora.

Il risultato è che, più di ogni altra tecnologia precedente, il GPT-3 è in grado di elaborare testi “umanamente convincenti”. Nel 2020, il New York Times ha fatto scrivere al GPT-3 una serie di pezzi per Modern Love, la rubrica del giornale dedicata alle relazioni e ai sentimenti. I risultati sono stati in qualche modo discontinui. La mancanza più grande ed evidente è stata che nell’ultima rubrica questo è entrato in loop, scrivendo a ripetizione “cena e bevande e cena e bevande”. Ad ogni modo, con alcune accortezze, è stato in grado di produrre storie leggibili. Non è ancora al livello di Shakespeare, ma forse, prima o poi, chissà…

Il GPT-3 non è disponibile per il largo consumo, ma se ne può avere un assaggio tramite Sudowrite, un’applicazione che si propone di fornire ai propri utenti un modo per superare il blocco dello scrittore. Funziona così: voi iniziate a scrivere una storia e Sudowrite usa il GPT-3 per produrre suggerimenti relativi alle prossime direzioni che il vostro racconto potrebbe prendere. Inoltre, può riformulare cose già scritte o aiutarvi a raccogliere nuove idee.

Al momento, il GPT-3 viene integrato in centinaia di applicazioni. Per quanto riguarda la sua capacità di scrivere cose da zero, comunque, è ancora un novellino più che un romanziere affermato. I testi generati da GPT-3 sono, a volte, sorprendentemente convincenti, ma spesso finisce per andare a parare in una sorta di “zona perturbante” per cui i lettori si accorgono che qualcosa non va. È abbastanza vicino a una buona capacità di scrittura da poter avviare molte conversazioni, senza però aver ancora sostituito nessuno scrittore vero e proprio (almeno per quanto ne sappiamo).

Il futuro della scrittura

Da quando è stato creato il GPT-3 si è discusso molto su come questo influirà sul mondo della scrittura. Alcuni sostengono che il GPT-3 non potrà mai sostituire gli esseri umani perché non crea nulla di “nuovo”, limitandosi solamente a riorganizzare quanto scritto in precedenza (ma si potrebbe dire lo stesso anche degli scrittori umani). Altri temono invece che l’automazione possa effettivamente, in un futuro, lasciare senza lavoro un gran numero di professionisti. Chi scrive letteratura potrebbe forse mantenersi al sicuro, ma giornalisti e scrittori tecnici potrebbero invece risentire pesantemente di questa tecnologia. Il motivo per cui OpenAI non ha rilasciato il GPT-3 al grande pubblico è il timore che qualche malintenzionato lo utilizzi per creare una quantità massiccia di fake news.

Tra questi due estremi c’è però una terza opzione: la coesistenza di scrittori e I.A. Ad oggi, uno degli usi più affascinanti del GPT-3 è quello fattone dalla scrittrice Vauhini Vara per la rivista Believer. Per il suo saggio “Ghosts” ha infatti usato il GPT-3 per scrivere su sua sorella, morta di sarcoma di Ewing quando era piccola. Vara aveva sempre evitato di scrivere su questo argomento e ha voluto vedere se questo nuovo strumento potesse aiutarla a elaborare sentimenti che aveva paura di affrontare. Alla fine, non ha scritto un solo saggio, bensì nove, inserendo ogni volta più dettagli della propria vita man mano che li ricordava. Terminato il processo Vara aveva realizzato un intero pezzo quasi interamente da sola.

Le prime versioni erano strane e i dettagli venivano aggiunti in maniera casuale e senza alcun fondamento reale. Tuttavia, più informazioni aggiungeva la scrittrice, più il GPT-3 si avvicinava a scrivere qualcosa che assomigliasse alla realtà. In un’intervista a This American Life Vara ha raccontato di questa strana collaborazione: “Anche se sarebbe bello dire: ‘sì, la mia conclusione è che sono stata in grado di farlo completamente da sola, l’I.A. non mi è servita affatto’, la realtà è più complicata di così”.

Rimanendo ottimisti, sembrerebbe che l’intelligenza artificiale si rivelerà uno strumento utile per gli scrittori umani. Uno dei creatori di Sudowrite ha suggerito che il lavoro dello scrittore potrebbe diventare più simile a quello di un editor che trasforma il testo generato dall’intelligenza artificiale in opere d’arte. Questo potrebbe non essere lo scenario ideale per tutti, ma è comunque un’alternativa all’opposizione bianco o nero: “l’I.A. sostituirà gli scrittori” vs. “l’I.A. non sostituirà mai gli scrittori”.

Detto questo, è probabile che questa professione uscirà completamente trasformata dal prossimo decennio, con la creazione sia di soluzioni utili che di nuovi problemi. Anche se non se ne è parlato molto in questo articolo, l’uso dell’I.A. per creare valanghe di fake news rimane una minaccia reale. La scrittura computerizzata è destinata a migliorare man mano che i modelli assorbono più dati e vengono impostati con un maggior numero di parametri. La domanda a cui però siamo chiamati a rispondere è: come possiamo usarla per rendere il mondo un posto migliore?

Questo articolo è apparso originariamente nell’edizione inglese di Babbel Magazine.

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