Il metodo / Capire per scegliere
Vendiamo il metodo agnostico per governare e controllare le AI.
Consulenza e affiancamento sono modalità per applicarlo al tuo progetto.
Per capire il nostro lavoro, partiamo da ciò che accade quando chiedi qualcosa a un’AI. Un concetto alla volta, con un’immagine per fissarlo.
Non si limita a recuperarne una già pronta. Un LLM (Large Language Model, grande modello linguistico) genera il testo un pezzo alla volta.
Usa la tua richiesta, il contesto disponibile e ciò che ha già scritto per calcolare come proseguire. Per questo la risposta viene costruita, non semplicemente ritrovata.
Una parola intera, una parte di parola o un segno di punteggiatura: sono le unità con cui il modello legge e compone il testo.
Li possiamo immaginare come il «carburante» dell’AI: quelli in ingresso rappresentano il testo ricevuto; quelli in uscita compongono la risposta. È un’immagine, non una definizione fisica.
Una dimostrazione grafica. Nessun modello AI è in esecuzione.
Il modello calcola diverse continuazioni possibili. Quando la selezione include una componente casuale, può scegliere un token diverso.
Quel pezzo entra nel testo e influenza quello successivo. La stessa richiesta può quindi produrre risposte differenti. Cambiare le parole non significa, da solo, aver sbagliato.
Nel nostro lavoro prolungato con le AI incontriamo questo contrasto: all’inizio l’effetto wow; andando avanti, la fatica di richiamare ciò che era già stato stabilito.
Il contesto utilizzabile dal modello è limitato. Quando la conversazione si allunga, il sistema può riassumere gli scambi precedenti. Nel riassunto possono perdersi dettagli, vincoli e decisioni.
Una buona prima risposta non basta a sapere che il lavoro resterà fedele al progetto.
Questo è il determinismo. La parola deriva da determinare: delimitare, fissare con precisione.
Nel testo generato dall’AI, significa che la stessa elaborazione, con tutte le condizioni identiche, restituisce lo stesso output.
Un controllo software può invece essere deterministico nel bloccare un invio senza approvazione. La stabilità di quel controllo non rende automaticamente deterministico l’intero ragionamento dell’AI.
Questa è la coerenza che cerchiamo nel lavoro dell’AI. Il latino cohaerere richiama l’essere strettamente uniti. Qui il legame è con i tuoi documenti e le tue decisioni.
«Proposta da valutare» può diventare «ipotesi ancora da esaminare». Non può diventare «decisione approvata» senza una tua decisione.
Non basta che l’AI ripeta: deve anche rispettare.
Il determinismo riguarda la stabilità dell’esito.
La coerenza riguarda la fedeltà al tuo progetto.
Documenti, obiettivi, conoscenze e decisioni diventano riferimenti organizzati. Rendiamo esplicito quali versioni valgono, cosa è approvato e cosa resta aperto.
Il tuo progetto ha una base da consultare, non soltanto una conversazione da ricordare.
Un archivio versionato, come GitHub, può conservare fonti, decisioni e cronologia delle modifiche. Può restare nel tuo account, con gli accessi che concordiamo.
Non devi dipendere dal nostro archivio. Prima definiamo cosa può stare online, chi può accedervi e come gestire le copie. Un repository privato non equivale a un sistema interamente locale.
Alcune AI svolgono il lavoro, altre lo confrontano con i riferimenti del progetto. Il controllo non è un semplice «sei d’accordo?»: ha fonti e criteri da seguire.
Supervisioniamo la catena e la gestione delle discrepanze. I controlli fra AI non sono, da soli, una garanzia d’infallibilità.
Il report deve rendere visibile il confronto: su quali materiali si è lavorato, quali regole sono state controllate e cosa resta da risolvere.
Il risultato è consegnato per revisione. L’approvazione e il giudizio restano tuoi. La coerenza va dimostrata sul lavoro concordato; le prove di ripetibilità non dimostrano, da sole, un determinismo assoluto.
Partiamo da ciò che usi già. È agnostico perché tiene distinti il modello, i riferimenti del progetto e le regole del lavoro.
Puoi scegliere di affiancarci sul contesto, sui controlli o su una lavorazione. Gli strumenti possono cambiare. Il metodo non si identifica con uno di essi. Compatibilità e risultati si valutano nel tuo assetto.
La tecnologia evolve. La direzione resta tua.
Testo adattato dai tre blocchi rivisti con Carlo. Le scene sono illustrative, non misure del servizio. Nessun claim di determinismo assoluto o assenza di errori è dimostrato da questo prototipo.
Dalla spiegazione al tuo contesto
Dalle tue esigenze, dai tuoi strumenti, da ciò che vuoi mantenere sotto controllo.