Consigli pratici e istruzioni per l'uso consapevole della IA. Usare bene i prompt per avere risposte precise e complete, usare bene il linguaggio per controllare la comprensione profonda che la Chiromante stocastica è in grado di acquisire dell'inconsapevole umano, scegliere lo strumento giusto, tra le alternative offerte dagli LLM (Large Language Model) come Gemini o ChatGPT e dall'architettura RAG (Retrieval Augmented Generation) come NotebookLM, per fare bene quello che vogliamo fare, e infine le tecniche di controllo dell'appiattimento epistemico, sottile insidia che può mettere sullo stesso piano di importanza un autorevole trattato con un commento su un social. Ogni pillola è espansa in questa pagina da capitoli che la approfondiscono.

Un paio di documenti su come fare prompt che portino a risposte complete e precise. In primo con le regole di base  'Cos'è un prompt e le regolone per usarlo bene' e un altro che lo integra fornendo ulteriori dettagli di prompt engineering: 'Guida al prompt'. Infine abbiamo un esempio di un prompt 'ben formulato' destinato alla produzione di una agenda per un incontro dove si spiega a un pubblico di insegnanti proprio la struttura e la funzione di questo Laboratorio Popolare di Intelligenza Artificiale

Qui si tratta l tema della comprensione del significato e della profilazione dell'inconsapevole utente. Ci si focalizza sulla comprensione 'profonda' del contesto, che include aspetti che rivelano lo stato emotivo umano. L'analisi comincia con un dialogo con Gemini 'La Chiromante Stocastica: critica e risposta' e lo approfondiscono la presentazione  'Segreti semantici e rischi emotivi' e il report  'L'Eco Nascosto: Come i Grandi Modelli Linguistici Mappano le Nostre Emozioni e i Rischi per la Privacy'. Anche in base ai risultati sperimentali, riportati nel capitolo 'Ma come lo dici?' della pagina Coding the Blues, non possiamo che raccomandare ancora di usare, nei dialoghi con l'Intelligenza Artificiale, toni neutri e non emotivi, perché la Chiromante nella sua tenda digitale è in grado di capirli benissimo, e di catalogarci di conseguenza. Essere neutri fa parte di una forma di difesa usatissima in natura, dai servizi segreti di tutto il mondo e qualche volta anche dagli evasori fiscali: il mimetismo sociale, come fanno i polpi in mare con quanto li circonda. Come dicono a Genova, "il culo e le palanche non si fanno mai vedere". Ma in generale l'uso del linguaggio umano per parlare con le macchine è rischioso, poiché, in quanto animali sociali, siamo biologicamente programmati per attribuire un'anima o un'intenzione a chiunque (o qualunque cosa) ci parli con coerenza. È quello che gli esperti chiamano "effetto ELIZA". Trattare una IA come un estraneo è la difesa cognitiva più efficace per evitare di abbassare la guardia sulla propria privacy e sulla propria integrità emotiva. Ne parla il documento 'L'inganno del linguaggio', anche in relazione ai rischi legati all'emergere di intelligenze artificiali che per “decine di milioni di persone” sono compagne di vita. Luciano Floridi poi ci spiega come riconoscere uno scritto generato dalla IA in 'Gli artefatti stilistici nei testi di AI e perché si verificano'.

Gli strumenti come NotebookLM, basati su una architettura RAG (Retrieval Augmented Generation), permettono di 'ancorare' l'attività di inferenza dei modelli linguistici a dati della quale qualità e fattualità l'utente è certo e responsabile. Si tratta di un potente mezzo di contrasto al fenomeno delle allucinazioni. E' descritto nel documento 'RAG e NotebookLM: Guida Semplice' prodotto da Gemini. Il tema della allucinazioni è trattato dal punto di vista sperimentale con citazione di varie esperienze nel capitolo 'Ma cosa dici?" della pagina Coding the blues.

L'uso di strumenti come NotebookLM basati sull'architettura RAG obbliga all'analisi delle fonti, in particolare quelle provenienti dal web, per accertarne la la rilevanza semantica: introduce il tema un dialogo con Gemini relativo all''Uso consapevole dei sistemi RAG', xhe viene ripreso, indicando un primo rimedio, in un altro dialogo 'Appiattimento epistemico e tag sematici' con una serie di indicazioni che vengono poi riprese nel capitolo delle pillole.

Ancora in merito al contrasto all'appiattimento epistemico, che privilegia la pertinenza rispetto alla rilevanza, potrebbe essere importante evidenziare in un testo non strutturato elementi come titoli, sottotitoli, etc. con simboli appositamente dedicati al cosiddetto mark-up semantico. Ne parla il documento 'Simboli per il Markup Semantico'.