Immagine di Alexandra_Koch
Oltre 100 milioni di persone hanno utilizzato ChatGPT solo a gennaio, secondo una stima, rendendola l'applicazione consumer in più rapida crescita nella storia. Producendo curriculum, saggi, barzellette e persino poesie in risposta ai suggerimenti, il software mette a fuoco non solo il potere di arresto dei modelli linguistici, ma l'importanza di inquadrare correttamente le nostre domande.
A tal fine, alcuni anni fa ho avviato il Iniziativa 100 domande, che cerca di catalizzare un cambiamento culturale nel modo in cui sfruttiamo i dati e sviluppiamo intuizioni scientifiche. Il progetto mira non solo a generare nuove domande, ma anche a reinventare il processo per porle.
Una fame innata di risposte
Come specie e società, tendiamo a cercare risposte. Le risposte sembrano fornire un senso di chiarezza e certezza e possono aiutare a guidare le nostre azioni e decisioni politiche. Tuttavia, qualsiasi risposta rappresenta una fase finale provvisoria di un processo che inizia con domande e spesso può generare altre domande. Einstein ha attirato l'attenzione sull'importanza critica di come vengono inquadrate le domande, che spesso possono determinare (o almeno svolgere un ruolo significativo nel determinare) le risposte che alla fine raggiungiamo. Inquadra una domanda in modo diverso e si potrebbe raggiungere una risposta diversa. Tuttavia, come società, sottovalutiamo l'atto di mettere in discussione: chi formula le domande, come lo fa, l'impatto che hanno su ciò che indaghiamo e sulle decisioni che prendiamo. Né prestiamo sufficiente attenzione al fatto che le risposte stiano effettivamente affrontando le domande inizialmente poste.
Le domande giocano un ruolo chiave in molti aspetti della nostra vita. Le domande giuste sono fondamentali, ad esempio, per il processo scientifico, guidando l'indagine e l'esplorazione attraverso una vasta gamma di argomenti e problemi e plasmando le politiche pubbliche. Prendi in considerazione un elenco autorizzato dal governo di vaccini raccomandati per i bambini in età scolare. Questo elenco rappresenta un punto finale (una risposta) in un lungo processo. Ma con quali domande hanno iniziato gli scienziati e i politici per arrivare a questo elenco? Quali erano gli obiettivi di salute pubblica che si erano prefissati, come hanno determinato l'efficacia e quali punti limite hanno selezionato nell'equilibrio tra beneficio e rischio? Tali domande hanno un ruolo cruciale da svolgere nella selezione definitiva dei vaccini inseriti nell'elenco, nonché nella salute pubblica.
I resoconti scientifici tendono a concentrarsi sui risultati e sulle intuizioni. Questi rappresentano informazioni di livello finale o di livello superiore. Come illustra l'esempio precedente, una maggiore attenzione alle domande e al modo in cui sono inquadrate aiuterebbe a contestualizzare le informazioni sullo stadio finale, consentendo sia ai responsabili politici che ai cittadini di prendere decisioni migliori e più responsabili.
Anche le domande danno valore ai dati. Gran parte dei resoconti e dei commenti odierni si concentra sulla quantità di dati generati e sulla necessità di aprirli al consumo scientifico e pubblico, ovvero la fornitura di dati grezzi. Ma le domande sono ciò che trasforma i dati grezzi in informazioni: le domande che poniamo inquadrano i problemi che cerchiamo di risolvere, permettendoci di sfruttare i dati per il bene pubblico.
Perché l'intelligenza artificiale rende sempre più pressante una scienza dell'interrogazione
L'ascesa di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) e il campo di ingegneria tempestiva ci ha esposto all'importanza di inquadrare correttamente le domande, per ottenere un LLM per fornire risposte (la correttezza e la veridicità di queste risposte rimangono tuttavia un problema). Ma prima che il prompt engineering diventi rilevante, è importante sottolineare che quando gli ingegneri di intelligenza artificiale sviluppano un modello di machine learning che apprende dai dati, ciò che apprende, ovvero il modello stesso, dipende dalla domanda a cui si cerca di rispondere dei dati.
È anche importante tenere presente che le risposte fornite dai sistemi di intelligenza artificiale potrebbero riflettere distorsioni o lacune nei dati sottostanti. Questo problema è stato evidenziato, ad esempio, nel contesto di sistemi di domande e risposte automatizzati come Alexa e Siri, che forniscono risposte a un gran numero di famiglie per una varietà di attività e domande quotidiane. Scoprire e sviluppare modi per formulare domande in modo da superare alcuni dei pregiudizi intrinseci dei dati dovrebbe quindi essere una parte importante della pratica e della teoria dell'ingegneria immediata e, più in generale, di una scienza emergente delle domande nell'era dei dati.
Il ruolo delle domande può essere accentuato in un ambiente digitale, ma la loro importanza in realtà si estende molto più in profondità. C'è una lunga tradizione, che risale almeno a Socrate ea molte scuole del pensiero orientale, di utilizzare le domande per promuovere la pedagogia e varie forme di apprendimento umano e sociale. Altri hanno scritto della necessità di “una pedagogia dell'interrogazione”. E più recentemente, scienziati e studiosi hanno esplorato l'uso del Metodo socratico nell'analisi dei dati ed promuovere l'alfabetizzazione dei dati.
Domande per combattere il sovraccarico di informazioni
In definitiva, aiutandoci a capire cosa conta davvero, le domande sono motori di cambiamento e miglioramento della società. Aiutano a stabilire le priorità e ci permettono di immaginare alternative. In quanto tali, le domande sono politiche. E, come ha spiegato Perry Zurn in La politica della curiosità i nostri impegni politici spesso informano le domande che pensiamo valga la pena di porre.
Man mano che la società si sovraccarica di dati e risultati derivati dai dati, ci siamo sempre più allontanati dalle domande. Questo post rappresenta una prima giustificazione per quella che potremmo pensare come una nuova scienza delle domande.
Per definire e creare una tale scienza, infatti, occorre iniziare ponendosi una serie di domande. Come possiamo rendere i resoconti scientifici più focalizzati sulle domande che vengono poste nella scienza? Quali sono le buone domande (e le cattive domande)? Come possiamo integrare la scienza dei dati con una nuova scienza delle domande? Come possiamo consentire agli studenti di diventare interlocutori? Come possiamo garantire che le domande siano inclusive e prive di pregiudizi? Come realizziamo il potenziale dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale con buone domande?
Affrontare e rispondere a tali domande richiede un nuovo sforzo interdisciplinare che riunisca scienziati, scienziati dei dati, scrittori scientifici, attori del cambiamento sociale, artisti ed esperti educativi. Scorci di tali sforzi sono già in corso. Ma abbiamo bisogno di molta più interazione tra informazioni e silos disciplinari, e dobbiamo promuovere conversazioni che spostino l'attenzione della nostra società dalle risposte al contesto e allo scopo, verso, in effetti, il porre le domande giuste.
Riguardo agli Autori
Stefan G. Verhulst, co-fondatore e Chief Research and Development Officer del Governance Laboratory (GovLab), New York University L'articolo è stato co-scritto con Anil Ananthaswami, scrittore scientifico ed ex scrittore per la rivista New Scientist.
Questo articolo è ripubblicato da The Conversation sotto una licenza Creative Commons. Leggi il articolo originale.
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