L’ampia diffusione e l’utilizzo da parte del grande pubblico degli strumenti che utilizzano l’intelligenza artificiale generativa per testi informativi e creativi, traduzioni e informazioni, immagini e video ha reso necessario imparare a comunicare efficacemente con “la macchina” attraverso prompt.
A cura di Luigi Simeone, Chief Technology Officer Moxoff
Da dove nasce l’esigenza di ingegneri del prompt?
Se da un lato si sta diffondendo presso parte dell’opinione pubblica e nel dibattito interno a vari settori del mondo del lavoro l’idea che l’avvento dell’intelligenza artificiale possa causare la scomparsa di molti tipi di occupazione in un futuro non lontano, d’altra parte si riconosce come essa determini un contesto favorevole alla nascita di nuove figure professionali [14].
Una di queste è il prompt engineer [16] e per poterla inquadrare, bisogna anzitutto notare che con lo sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni basati sull’apprendimento automatico e la loro diffusione presso il grande pubblico, è emersa con particolare evidenza l’importanza del modo in cui l’utente formula la sua richiesta a livello verbale (il cosiddetto prompt) nel corso di una conversazione col sistema.
Questi modelli si fondano infatti su una distribuzione di probabilità dei termini di un certo linguaggio, calibrata durante l’addestramento tramite l’insieme di documenti forniti alla macchina come esempi di contesti di uso di tali parole.
In questo modo, il sistema genera in uscita il risultato calcolato come più probabile a fronte della particolare proposizione ricevuta di volta in volta in ingresso e quindi assicura la verosimiglianza e la plausibilità della risposta, ma non la sua veridicità rispetto ai dati su cui è stato strutturato il processo di apprendimento.
La necessità di prompt non era una funzionalità prevista, né tantomeno era stata sviluppata. Da qui l’esigenza, nata alla fine del 2022 con la release di ChatGPT di OpenAI, di creare “speciali insegnanti”, i prompt engineer, in grado di insegnare a un algoritmo di intelligenza artificiale come decifrare il linguaggio umano per produrre risultati desiderati e soprattutto utili.
Chi è il prompt engineer?
Un prompt engineer, in qualunque settore aziendale e professionale, è una persona dedicata all’inserimento di prompt, regole e indicazioni studiati per sfruttare al meglio i nuovi servizi di intelligenza artificiale generativa. In genere si tratta di una persona che ha esperienza di programmazione e utilizza i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ad esempio quelli alla base di ChatGpt e Bard (text-to-text prompting) o DALL-E 3 (text-to-image prompting).
Deve avere inoltre una buona padronanza nel campo dell’elaborazione dei dati e dell’estrazione di informazione da questi e una notevole dimestichezza nell’utilizzo di strumenti software per la creazione di contenuti digitali [11]. In aggiunta a queste competenze, che prescindono dall’ambito in cui si vuole impiegare l’intelligenza artificiale, è richiesta anche una profonda conoscenza sia in termini linguistici sia in termini di contenuti in modo da saper adattare al contesto specifico le linee guida generali per la creazione di prompt efficaci, ad esempio per generare contenuti di comunicazione e marketing accurati e convincenti, nonché per valutare con senso critico i risultati forniti dai LLM al fine di identificare le risposte errate o non supportate dai dati (note come allucinazioni).
Poiché è difficile trovare riassunte nello stesso individuo tutte le variegate competenze descritte, è ragionevole pensare alla costituzione di gruppi di prompt engineer per integrare fra loro il bagaglio di conoscenze dei singoli e, secondo alcune opinioni espresse in letteratura [10], questo scenario rappresenta un’interessante opportunità anche per soggetti avviati al termine del proprio percorso lavorativo, i quali hanno una vasta esperienza delle problematiche tipiche della loro attività ma possono manifestare lacune a riguardo degli ultimi progressi sul tema dell’intelligenza artificiale.
Screenshot da Google Trends che mostra il livello d’interesse a livello mondiale per questo argomento
(fonte: https://trends.google.com/trends/explore?date=2022-05-01%202023-05-02&q=prompt%20engineering%20chatgpt&hl=it)
Cosa fa il prompt engineer?
La conoscenza del linguaggio AI e di quello naturale è necessario al prompt engineer per fornire testi di input avanzato, etichette specifiche o individuare strategie di input per addestrare e guidare il modello linguistico verso la generazione di output finalizzati a un obiettivo molto specifico. Gli ingegneri dei prompt, infatti, lavorano su progetti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e hanno la responsabilità della creazione dei testi di input (i prompt) in base all’output richiesto dall’azienda e dal progetto, con l’obiettivo di migliorare la prestazione dei modelli linguistici.
Ad esempio, un sito di vendita di cibo online possiede migliaia di immagini di prodotti a base di frutta e verdura, ma nessuno dei metadati delle immagini descrive quali verdure e frutta si trovano in quali foto. Chiedere al modello linguistico di mostrare “un’immagine contenente peperoni rossi” è diverso dal punto di vista linguistico dal chiedere “una foto di peperoni rossi”. Nel primo caso si potrebbe ottenere un’immagine di un’insalata di peperoni, ad esempio, nel secondo una foto di peperoni rossi. Da come viene scritto un prompt dipende la risposta del modello AI e quindi l’efficacia del prompt, ma anche il risultato finale che si desidera ottenere.
A quali aziende serve il prompt engineer?
Ad oggi, le grandi aziende sono alla ricerca di prompt engineer per ottimizzare il vantaggio competitivo dell’utilizzo della AI generativa. Tuttavia, anche le PMI e le start up in ogni settore dalla sanità al retail richiederanno sempre più prompt engineer esperti di programmazione, dei principi e delle tecniche di machine learning e deep learning, di concetti statistici e matematici e di linguaggio naturale. In pratica, in ogni settore, dalla comunicazione al marketing, dall’industria alla vendita, i prompt engineer sono figure professionali che hanno competenze specifiche nel settore aziendale in cui sono chiamati a lavorare, come, ad esempio, competenze di comunicazione medica, arte, giuridica, ma anche marketing, CRM, eccetera.
Innumerevoli sono gli esempi pratici degli ultimi mesi che testimoniano la verticale ascesa dell’interesse verso questa figura professionale da parte di aziende operanti nei più svariati ambiti. Per citare alcuni casi eclatanti, Anthropic, che è una startup finanziata da colossi quali Google [7] e Amazon [4], ha offerto 335000 $ di stipendio, Klarity, specializzata in software per la revisione automatica di documenti, 230000 $ mentre la società di consulenza Booz Allen Hamilton 212000 $ [8]. Per quanto riguarda poi il settore della sanità, uno dei primi ospedali a intraprendere la ricerca di prompt engineer è stato il prestigioso Boston Children’s Hospital [3], che occupa posizioni di vertice nelle classifiche dei migliori nosocomi statunitensi [6].
Va comunque sottolineato, per completezza di trattazione, che secondo alcuni pareri [5], l’entusiasmo delle aziende verso questo tipo di ruolo è destinato ad essere transitorio perché successivi perfezionamenti del meccanismo di interazione coi LLM renderanno superflua la mansione [17], oppure può rappresentare una bolla economica legata alla fase iniziale di introduzione d’una nuova tecnologia (Gartner Hype Cycle) per la quale vengono a crearsi aspettative superiori a quanto sia oggettivamente lecito attendersi dal suo grado di sviluppo [18] [19].
In definitiva, circa il futuro, è doveroso osservare come la possibilità di comunicare tramite il linguaggio umano con sistemi d’intelligenza artificiale generativa sia di così recente introduzione per il grande pubblico (a questo proposito il momento chiave è come detto il lancio di ChatGPT, avvenuto il 30 novembre 2022) che risulta alquanto arduo effettuare previsioni sull’evoluzione del fenomeno e su quanto è a questo connesso, come appunto l’occupazione di prompt engineer [16].
Bibliografia
[1] https://www.wired.it/article/intelligenza-artificiale-come-diventare-prompt-engineer/
[3] https://mashable.com/article/ai-healthcare-integration
[4] https://www.wired.it/article/amazon-investe-4-miliardi-startup-intelligenza-artificiale-anthropic/
[5] https://mashable.com/article/what-are-prompt-engineer-jobs-ai
[6] https://health.usnews.com/best-hospitals/area/ma/boston-childrens-hospital-6140270
[8] https://time.com/6272103/ai-prompt-engineer-job/
[9] https://mashable.com/article/ai-new-jobs
[10] K. Chetty. AI literacy for an ageing workforce: leveraging the experience of older workers. OBM Geriatrics, 7(3), 1-17, 2023.
[11] P. Korzynski, G. Mazurek, P. Krzypkowska, and A. Kurasinski. Artificial intelligence prompt engineering as a new digital competence: analysis of generative AI technologies such as ChatGPT. Artificial intelligence, 11(3), 2023.
[12] B. Meskó. Prompt engineering as an important emerging skill for medical professionals: tutorial. Journal of Medical Internet Research, 25, 2023.
[13] J. G. Meyer1, R.J. Urbanowicz, P.C.N. Martin, K. O’Connor, R. Li, P.‑C. Peng,
T.J. Bright, N. Tatonetti, K.J. Won, G. Gonzalez‑Hernandez, and J.H. Moore.ChatGPT and large language models in academia: opportunities and challenges. BioData Mining, 16, 2023.
[14] T. Orchard, and L. Tasiemski. The rise of Generative AI and possible effects on the economy. Economics and Business Review, 9(2), 9-26, 2023.
[15] J.D. Zamfirescu-Pereira, R.Y. Wong, B. Hartmann, and Q. Yang. Why Johnny can’t prompt: how non-AI experts try (and fail) to design LLM prompts. In Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pages. 1-21, 2023.
[16] T. Teubner, C.M. Flath, C. Weinhardt, W. van der Aalst, and O. Hinz. Welcome to the era of ChatGPT et al. The prospects of large language models. Business & Information Systems Engineering, 65(2), 95-101, 2023.
[17] O.A. Acar. AI Prompt Engineering Isn’t the Future. Harvard Business Review, 2023.
[19] https://totalent.eu/generative-ai-on-the-garner-hype-cycle-is-the-ai-hype-finally-dying-down
