è un cross posting ma in questo video si vede veramente in atto la manipolazione a bias positivo che citi 
Sanders è veramente convinto che stia magicamente ed intelligentemente portando la AI stessa a denunciare tutto il sistema, mentre invece se avesse portato la posizione opposta avrebbe ottenuto lo stesso risultato
Sanders ha anche 84 anni eh, ad un certo punto è circonvenzione d’incapace.
edit
edit
Un’illusione persistente ma reale è notevole 
Hans, sei tu?
Vedi da quale parte cannoli o cassata?
no cannoli no Hans 
Riassumo:
Per classificare le forme di vita si utilizza il sistema della tassonomia, che divide tutte le specie in base a categorie discendenti, sempre più strette, fino a quando non si identifica la specie (tipo Homo sapiens). Il secondo livello dall’alto sono i cosiddetti “regni”, il cui numero è dibattuto ma in genere si considerano essere sei: animali, piante, funghi, batteri, archea, e protozoi. (Gli ultimi due sono microorganismi con differenze rispetto ai batteri.) A volte sette, perché c’è chi dice che i cromisti, una categoria che comprende alcune alghe, sono un rego a sè stante. Ma poca differenza.
Fatta questa premessa: dai fossili risulta che circa 360 milioni di anni fa, prima che si evolvessero gli alberi, gli ecosistemi erano dominati da piante alte massimo 20-30 cm, e dei robi strani che invece erano alti tipo pali del telefono e avevano una forma simile, sparsi qui e lì, chiamati Prototaxites. Si vede come probabilmente fossero nell’immagine del link che ho postato sopra. Non ci sono specie di Prototaxites sopravvissute fino al giorno d’oggi, quindi non si sa dove si posizionino nell’albero della vita, ma di solito si considera che fossero dei grossi funghi.
Una recente ricerca dell’Università di Chicago, invece, ha studiato i fossili e le sostanze chimiche rimaste negli strati geologici, e secondo le loro conclusioni i Prototaxites non erano funghi, ma qualcosa di diverso. Una forma di vita che non ricade in nessuno dei sei (sette) regni finora conosciuti.
edit
Esperienza personale: fino a pochi mesi fa (era ottobre, credo) ChatGPT, posto di fronte ad una domanda tecnica mi dava una risposta testuale concettualmente corretta (cioè: plausibile) e un valore numerico completamente sballato.
La parte più assurda era che linkava le fonti corrette, dove si potevano trovare i dati corretti, ma non era proprio capace di combinarli.
Morale della favola: una LLM è e rimane un generatore di testo su base statistica. Quello che produce è la sequenza di parole che è statisticamente più probabile in base al prompt. Pur con tutte le salvaguardie e i controlli interni, sono dei sistemi che non convalidano il significato di quanto producono, restituiscono solo la combinazione di parole (o pixel) che ritengono più plausibile.
Per situazioni a basso valore aggiunto, questo va benissimo (un flyer pubblicitario, o scrivere un CV per un lavoro).
Per questioni dove la precisione dei contenuti è essenziale, se va bene ti stanno restituendo una frase letta da qualche parte. Se va male, stanno inventando. E non sai mai in quanto dell’output sia roba già scritta e quanto invece sia inventato.
Concludo con un punto: puoi prendere il tuo contenuto LLM generated e farlo ripulire, controllare, riscrivere, tradurre da tutte le LLM esistenti. Niente di tutto questo aggiungerà contenuti, è come continuare a pettinare una bambola e sperare che diventi una persona, non succederà.
O, per dirla in altri termini: magari una parte o anche tutto quello che hai scritto e che non è già dimostrato, verrà un giorno in futuro dimostrato essere corretto (spoiler: Claude dice che ci sono errori significativi). Ma quello che stiamo cercando di spiegarti, è che al momento le IA non sono in grado di fare niente del genere, stanno solo mimando il processo di verifica.
non sono fuori tema, semplicemente rappresentano quanto di peggio può fare l’AI: creare la presunzione di competenza in settori in cui non si sa nulla.
sei arrivato addirittura a produrre un “paper” e pubblicarlo per peer review, senza conoscere le basi teoriche necessarie per fare congetture. da qui le reazioni, giustamente piccate, degli “addetti ai lavori”.
prova a immaginare un non dev che si mette a “sviluppare” con la AI software anche critici senza la minima competenza di base in termini di security e sviluppo. come reagiresti?
Riassumendo, i LLM sono le fantomatiche scimmie che premono tasti a caso sulle macchine da scrivere.
edit
Madonna ladra che spocchia.
Consolati, @skynightstar , anche questi che citi non sono ricercatori: se guardi i loro curricula capisci che non sono per niente credibili. "Independent researcher"per il primo dice tutto. Invece il buon Stephane sembra un accumulatore seriale di ruoli da CEO di aziendine, ma si sente comunque in diritto di sproloquiare di cosmologia a tempo perso.
Se non ti è chiaro, prova a cercare qual è la differenza tra un preprint e un articolo di ricerca peer-reviewed.
Quando sento queste cose ti rendi conto quanto non sappiamo un cazzo
Riassunto, il Bombo oltre che volare benissimo alla faccia degli ingegneri che volevano insegnargli come fare
, sa risolvere problemi complessi alla pari dei corvi o delfini e … respira sott’acqua.
O di quanto siamo arroganti quando ci rapportiamo con la Natura.
Quindi da domani chatgpt alla mano posso praticare ginecologia
