Il blog è stato parecchio reimpostato: tutti gli spunti operativi contengono almeno un paragrafo che ne ipotizza una possibile Assistenza Artificiale.

In questo articolo, alcuni ragionamenti introduttivi ed esplicativi. Rimandiamo anche alla pagina di Documentazione – in particolare per le condizioni di uso di alcune piattaforme -, a quella sull’Agentività artificiale e a un blog di esempi di uso di vari dispositivi.

Aspetti generali

Perché cosiddetta? Perché è davvero convincente, anche se non da assolutizzare, la definizione di Elena Esposito: comunicazione artificiale. Con una spruzzata dell’inganno benevolo su cui Simone Natale costruisce la propria riflessione. A questo approccio, però, è probabilmente va associata la definizione-non-antropocentrica di intelligenza di Nello Cristianini, a sua volta estremamente chiara e illuminante.

E quindi ecco due bibliografie, una introduttiva e l’altra di approfondimento. Altra documentazione di approfondimento è disponibile su una pagina del blog dedicata.

Dal momento che ci posizioniamo, siamo espliciti. Il concetto di software generativi ci sembra appartenere allo stesso insieme che comprende “intelligenza” artificiale: il marketing concettuale. Ci sembra più sensato parlare di software ri-produttivi, ovvero con la vocazione a trattare la conoscenza come una risorsa economica di mercato, privatizzandola in ogni suo aspetto collettivo, condiviso e distribuito, e a elaborare output sulla base di modelli (pattern) costruiti sulla base dei dataset acquisiti ed elaborati e quindi a ricalco.

Dimensione didattica

Dal punto di vista strettamente professionale siamo forse di fronte a una sovrapposizione tra autorialità diretta e autorialità di secondo livello di “oggetti” digitali di mediazione didattica, più che mai da approcciare in prospettiva sostenibile. Su di un piano più generale, sono evidenti la connessione con potenza di calcolo e il legame con possesso/impossessamento di BigData, caratteristiche esclusive dei grandi player del capitalismo cibernetico. Conseguente la necessità di mobilitarsi per la trasparenza di dataset e pattern e per il controllo pubblico e democratico dell’insieme dei meccanismi, sul piano etico e politico, oltre che culturale e funzionale.
Fatte queste premesse e distinzioni, qualche indicazione per una sperimentazione non soltanto empirica, volta ingenuamente e subordinatamente a conoscere quante più sottotipologie è possibile, ma criticamente consapevole e consapevolmente critica, come ampiamente indicato in questa tabella:

1. In questi mesi hanno avuto grande visibilità i dispositivi conversazionali, sul tipo di ChatGPT. Ma anche quelli capaci di ri-produrre immagini sulla base di prompt (formulazioni) testuali, come Dall E 2, Midjourney, Night Café Studio, Microsoft Image Creator, Stable Diffusion e altri.

2. Quasi sempre è possibile accedere con un proprio passaporto digitale e fruire delle funzioni di base. Per poi essere invogliati ad abbonarsi a pagamento ai servizi più ampi, più rapidi, riservati e così via.

3. Per quanto riguarda specificamente Microsoft, oltre a Microsoft Designer e a , va ricordato che Office – che ha da tempo annunciato Copilot – offre da tempo funzionalità riproduttive: la lettura del testo, la sua traduzione, la possibilità di dettare o di trascrivere la voce umana, la sottotitolazione multiligue di una presentazione mentre la si esegue, i consigli dell’editor di Word, l‘analisi dei dati di Excel, le diapositive supportate da PowerPoint Designer , le verifiche di Accessibilità. A queste possibilità si è da poco aggiunta l’integrazione di Chatgpt. In modo analogo, richiedendo il solo pagamento dell’API key necessaria e non anche quella del plugin aggiuntivo, funziona OnlyOffice, che dichiara queste capacità:

- Generazione di testi in base alle richieste;
- Previsione e finitura di parti di testo in base all'input;
- Risposta alle domande;
- Traduzione;
- Riepilogo e strutturazione del testo;
- Analisi del sentimento;
- Comunicazione in stile conversazione.

4. Sempre Microsoft offre da poco funzionalità conversazionali nel proprio motore di ricerca, Bing e in Edge. Così come Opera Developer direttamente nel browser.

5. Da non sottovalutare e ancor meno da mitizzare, poi, le funzionalità dei dispositivi di IA che agiscono nell’ambito della rappresentazione grafica della conoscenza. Suggeriamo due esempi: da una parte Algor, che appare ancora molto confuso e incerto nella definizione dei pattern e che dovrebbe soprattutto trovare il coraggio di dichiarare i propri dataset di riferimento; dall’altra Whimsical, che, se arriva ad attribuirsi la capacità di generare “idee” (espressione assolutamente scorretta e falsificante, ma perfettamente in linea con l’approccio sensazionalistico), nell’insieme dell’ambiente di lavoro fa invece linearmente riferimento a modelli di “disegno tecnico” noti e condivisi da tempo quasi immemore.

6. Tra le applicazioni da provare ci sono certamente “Tome“, assistente alla narrazione, ChatPDF, che sintetizza testi su cui aprire una dialogo, e LLava, che conversa sul contenuto di immagini. Non possiamo dimenticare le varie estensioni per i browser di navigazione, in particolare YouTubeDigest e Merlin, che permettono di riepilogare il contenuto di video secondo modalità differenti. Segnaliamo anche Canva Magic Write e l’assistente AI Jetpack per WordPress, oltre alla funzione Canva Docs per Decks.

7. A luglio, Google Bard è comparso anche in campo europeo.

8. Nella apposita pagina del blog sono e saranno elencate altre applicazioni.

9. Molto interessante questo contributo

Impostare percorsi di formazione di insegnanti sull’assistenza artificiale alla mediazione didattica

Quello che segue, invece, è un paragrafo scritto dall’assistente IA sperimentale di WordPress, Jetpack, trattato per esteso nello spunto sul blogging e lo storytelling.

Ti risponderò [ovvero, risponderò alla tua richiesta di proseguire il testo – NdR] con l’indicazione di alcune linee di sperimentazione e approcci critici e consapevoli nell’ambito dell’intelligenza artificiale:

1. Etica dell’IA: È necessario esplorare e sviluppare modelli etici per l’implementazione e l’uso dell’intelligenza artificiale al fine di evitare discriminazioni, bias e conseguenze negative sulla società e sull’individuo.
2. OpenAI: Promuovere l’approccio open source nell’IA significa rendere disponibili a tutti i dati, i modelli e gli algoritmi utilizzati. Questo permette una maggiore trasparenza, un’analisi critica e una partecipazione più ampia nella comunità di ricerca.
3. IA interpretabile: È importante sviluppare modelli di intelligenza artificiale che siano interpretabili, cioè che possano spiegare le loro decisioni e processi in modo comprensibile agli esseri umani. Ciò permette di capire e valutare le ragioni dietro le scelte dell’IA.
4. Inclusione e diversità: Nella progettazione e nell’implementazione dell’IA, è fondamentale considerare l’inclusione e la diversità. Ciò significa evitare la creazione di algoritmi che perpetuano discriminazioni e pregiudizi, garantendo invece una rappresentazione equa e inclusiva di tutti i gruppi sociali.
5. Sviluppo sostenibile: L’IA dovrebbe essere sviluppata in modo sostenibile, tenendo conto degli impatti ambientali, sociali ed economici. Questo include la riduzione dell’energia consumata nella formazione dei modelli, la gestione responsabile dei dati e la promozione di un’allocazione equa dei benefici dell’IA.
6. Responsabilizzazione umana: Nonostante le capacità dell’IA, è essenziale che gli esseri umani mantengano la responsabilità finale sul processo decisionale