Ora che le intelligenze artificiali come chat GPT sono in grado di “capire” il linguaggio naturale, si richiede agli esseri umani di saper fare le domande giuste per creare contenuti di alta qualità intellettuale. Questa abilità, questo skill, si chiama prompt-engineering.
Il prompt engineer deve innanzitutto essere lui stesso esperto dell’ambito specialistico per cui richiede la collaborazione di chat GPT.
Lo scopo finale del prompt engineer deve essere quello di portare l’AI a costruire una argomentazione in linguaggio naturale che riveli la conoscenza statistica che AI ha dell’argomento in questione.
Questo è il valore aggiunto della collaborazione di AI: portare alla luce le correlazioni, le somiglianze, i patterns tipici della semantica del discorso in questione ed applicarli per costruire risposte pertinenti e significative.
Il prompt engineer deve quindi avere in mente un meta obiettivo: portare AI a concentrare la sua potenza analitica su un particolare “focus” che si desidera analizzare. Per questo deve mettere in atto una strategia di interrogazione che indirizzi con precisione l’ambito semantico che circoscrive il problema.
La risposta di AI deve sempre essere esaminata criticamente, deve essere sfidata in modo da chiarire le ambiguità, si devono intercettare le parole chiave delle risposte per adeguare le domande successive, e utilizzare la logica per mettere AI alle strette e farle riconoscere e correggere eventuali fallacie logiche o incongruità semantiche,
In questa serie di documenti utilizziamo il metodo della “intervista simulata” per far impersonare a chat GPT un certo personaggio con lo scopo di chiarire ed esplorare le risposte di esperti in ambiti diversi.