L’intelligenza artificiale ha fatto un importante passo avanti con GPT-4, un modello recente che sembra aver ampliato i confini dell’interazione umana simulata. Uno studio recente ha rilevato che GPT-4 ha effettivamente avuto successo il 54% delle volte in un test di Turing rivisitato, superando i suoi predecessori come GPT-3.5 e il programma ELIZA degli anni ’60 che hanno ottenuto rispettivamente il 50% e il 22%.
Il test di Turing: valutare l’intelligenza artificiale
Sviluppato da OpenAI, GPT-4 utilizza un’architettura di rete neurale avanzata per elaborare e generare testo. La sua capacità di comprendere e rispondere contestualmente alle domande e al dialogo gli consente di superare i suoi predecessori e di avvicinarsi all’autentica interazione umana. Questa prestazione si basa su anni di apprendimento da set di dati linguistici di grandi dimensioni, consentendo a GPT-4 di generare risposte naturali e pertinenti per gli utenti.
In un lavoro recente, i ricercatori hanno superato l’esame Prova di Turing a GPT-4. Proposto da Alan Turing nel 1950, questo test è un classico banco di prova nel campo dell’intelligenza artificiale. Il suo obiettivo è determinare se una macchina può farlo simulare abbastanza bene un essere umano quindi questo non riesce a distinguere se l’interlocutore è una macchina o un essere umano attraverso una conversazione testuale.
Lo studio mirava quindi a determinare fino a che punto GPT-4 potesse ingannare i partecipanti facendogli credere che stavano conversando con un essere umano piuttosto che con un’intelligenza artificiale. Per fare questo, i ricercatori hanno organizzato sessioni in cui 500 partecipanti sono stati invitati a impegnarsi in conversazioni testuali con quattro diversi interlocutori: un essere umano, il programma ELISA (un sistema degli anni ’60 con risposte pre-programmate), GPT-3.5 e GPT-4. Ogni conversazione durava cinque minuti, dopodiché i partecipanti dovevano indovinare se stavano parlando con un essere umano o con un’intelligenza artificiale.
Risultati e osservazioni
GPT-4 è riuscito a convincere i partecipanti 54% dei casi che stavano parlando con un essere umano. Secondo quanto riferito, GPT-3.5 ha ottenuto un punteggio del 50%, mentre ELIZA è stata giudicata umana solo il 22% delle volte, evidenziando la netta differenza tra le capacità dei moderni modelli di intelligenza artificiale e gli approcci più vecchi.
La capacità di GPT-4 di comprendere il contesto delle conversazioni è stato cruciale per il suo successo nel test di Turing. Il modello è infatti in grado di sintetizzare risposte che tengono conto del contesto precedente della conversazione, delle sfumature linguistiche e delle sottigliezze delle domande poste, il che aiuta a creare un’illusione di autentica interazione umana.
Lo studio pone inoltre importanti interrogativi riguardanti l’evoluzione dell’intelligenza artificiale e le sue potenziali applicazioni. Sebbene GPT-4 abbia dimostrato capacità impressionanti, il suo utilizzo solleva anche preoccupazioni etiche, in particolare per quanto riguarda la trasparenza dell’interazione uomo-computer e le implicazioni socioeconomiche dell’uso diffuso di tali tecnologie.
