Cos’è il prompt engineering e come funziona? Ecco in cosa consiste questo campo in rapida evoluzione: caratteristiche, limiti e prospettive future.
Attualmente, in un periodo in cui l’intelligenza artificiale occupa un posto centrale nell’innovazione tecnologica, si sente parlare sempre più spesso di prompt engineering.
Questa espressione, sicuramente ancora poco familiare a molti utenti, è però destinata a diventare sempre più rilevante nei prossimi anni. Ma di cosa si tratta esattamente?
In questo articolo analizziamo cos’è il prompt engineering, come funziona, quali sono le sue caratteristiche principali, i limiti da tenere in considerazione e le prospettive future di questo campo in rapida, anzi rapidissima, evoluzione.
Cos’è il prompt engineering e perché se ne parla molto
Il prompt engineering è un nuovo ambito dell’intelligenza artificiale (IA) che si occupa di progettare istruzioni efficaci (chiamate prompt), per ottenere risposte che siano il più precise e coerenti possibile da modelli linguistici generativi. In pratica, potremmo definire questa disciplina come l’arte di “parlare” correttamente con l’IA.
Il termine “prompt” indica l’input testuale fornito a un’intelligenza artificiale generativa per fargli eseguire un compito. Alcuni esempi possono essere riassumere un testo, generare codice, tradurre delle frasi, effettuare ricerche su internet e tutte quelle altre funzioni per cui applicazioni come ChatGPT sono ormai, per molti, quasi indispensabili.
Logicamente, quando tali compiti diventano più complessi, il modo in cui viene posta una richiesta incide in modo determinante sulla qualità della risposta.
Spesso, infatti, soprattutto tra i neofiti di queste tecnologie, gli errori più comuni risiedono in prompt inappropriati o poco precisi e le risposte, di conseguenza, saranno imprecise a loro volta.
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Prompt engineering, qualche esempio per capire
Per comprendere meglio le logiche di funzionamento dei prompt, possiamo immaginare i modelli di IA generativa come grandi reti da pesca, immerse nel mare sterminato delle informazioni. Più i buchi di questa rete sono piccoli, più l’intelligenza artificiale sarà in grado di catturare i dati giusti. Al contrario, se i buchi sono troppo larghi, molte informazioni rischiano di sfuggire, rendendo così difficile ottenere una risposta precisa.
Un prompt ben costruito aiuta proprio a “restringere i buchi” della rete, guidando il modello nella selezione delle informazioni più pertinenti. Al contrario, un prompt vago, impreciso, scritto frettolosamente o poco dettagliato “allarga i buchi della rete”, portando l’IA a restituire output imprecisi o addirittura incompleti.
Quindi, ottenere risultati che siano davvero utili richiede una buona comprensione di come “pensano” queste IA. Il prompt engineering nasce proprio da questa esigenza: aiutare gli utenti a formulare richieste chiare, dettagliate e ottimizzate per massimizzare l’efficacia delle risposte.
Le strategie di Prompt Engineering
Come accennato in precedenza, il prompt engineering si basa su sperimentazione, valutazione delle opzioni e affinamento delle tecniche. Spesso, infatti, per individuare il prompt giusto per uno specifico compito, ci vuole un po’ di tempo e più di qualche tentativo.
Chi scrive un comando deve tenere conto di vari elementi, tra cui: contesto, tono, stile, formato della risposta attesa, e anche eventuali istruzioni su cosa evitare (per evitare che l’output contenga informazioni irrilevanti).
Nel corso di questi anni, sono state individuate comunque delle linee guida generali, tendenzialmente sempre valide per la costruzione di prompt efficaci. Ecco quali sono due delle strategie più diffuse.
Il Few-shot prompting è una tecnica molto semplice, che consiste nel fornire esempi e “dimostrazioni” all’intelligenza artificiale all’interno del prompt stesso. Ad esempio, se vogliamo che l’IA generi un contenuto specifico, possiamo inserire qualche esempio e poi chiedere di crearne altri sulla stessa linea.
Questa strategia aiuta molto il modello a restituire un output corretto e coerente. D’altronde, è come se dovessimo spiegare qualcosa a un nostro amico o collega: il modo migliore per farlo, sarebbe proprio con un esempio. Questa tecnica di prompt engineering, quindi, funziona in maniera piuttosto simile a come avviene per il ragionamento umano.
Il Chain-of-thought prompting, poi, è un’altra strategia molto importante. Questa si basa sul guidare il modello a ragionare passo dopo passo prima di rispondere, in maniera tale che l’IA segua lo schema corretto di recupero e analisi delle informazioni.
Punti di forza e limiti del prompt engineering
Uno dei principali punti di forza del prompt engineering è quello di poter “allenare” un’intelligenza artificiale a essere più performante ed efficiente grazie a un addestramento adeguato. Potremmo paragonare quindi questa disciplina a una sorta di programmazione accessibile a tutti, per cui grazie a degli input precisi (scritti in linguaggio umano), è possibile ottenere gli output desiderati.
Tuttavia, almeno per il momento, il prompt engineering ha anche dei limiti. Come detto poco fa, infatti, non esistono dei prompt sempre validi ed efficaci ma, al contrario, hanno bisogno di essere testati, modificati e adattati in base al risultato desiderato. Inoltre, lo stesso comando può produrre risposte differenti a seconda del modello utilizzato, della versione o del contesto. Se il modello ha dei bias, poi, (o possiede di per sé delle informazioni errate) non esiste alcun prompt in grado di arginare questo limite.
Il futuro del prompt engineering
Il prompt engineering è un campo in forte sviluppo che, secondo molti esperti del settore, è destinato ad espandersi molto in concomitanza con l’intelligenza artificiale.
D’altronde, già attualmente stiamo assistendo alla nascita di nuove figure professionali come il prompt engineer, richieste da aziende che fanno largo uso di IA generativa per ottimizzare i loro ritmi produttivi. Questo è un valido esempio di come queste nuove tecnologie offrano realmente una prospettiva interessante per il nostro futuro lavorativo, e non siano da vedere come una minaccia.
Se è vero che molte figure professionali cambieranno (e forse sì, alcune saranno destinate a scomparire) ne nasceranno delle altre, e quella del prompt engineer è un valido esempio.
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