Qualche anno fa ho avuto un’interessante conversazione con un buon amico sul… senso della vita. Sì, cliché, lo so. Alla fine siamo arrivati alla conclusione che è un concetto molto personale, e sono uscito da quella conversazione ruminando qual era la mia definizione personale di significato.
Ho notato che ogni giorno in cui imparavo qualcosa di nuovo era un buon giorno per me. Qualsiasi giorno in cui mi sentivo migliorato in qualcosa aveva un significato speciale per me: imparare a suonare una nuova canzone, imparare una nuova apertura agli scacchi, sperimentare con la fotografia, ecc. In quel momento ho sentito che imparare e condividere ciò che avevo imparato con gli altri era qualcosa di significativo, e forse il senso della mia vita.
Sapete chi è d’accordo con me? ~Neil deGrasse Tyson~ un bambino casuale di 6 anni. 10 anni fa quel bambino chiese a Neil del senso della vita, e se quel bambino ha seguito il consiglio ricevuto scommetto che oggi è un sedicenne molto intelligente.
https://www.youtube.com/watch?v=q_za_b6haXQ
Imparare o non imparare, questo è il dilemma
Sapete chi altro ama imparare? La Macchina.
Il Machine Learning non è poi così un concetto nuovo. Ricordo di averlo studiato all’università e persino di aver seguito un corso di Andrew Ng intorno al 2013, quando cercavo un modo per introdurre un algoritmo di classificazione in un prodotto che la mia azienda stava creando.
Ma non avevamo mai abbastanza dati rubati o disponibilità computazionale per fare qualcosa come gli LLM che abbiamo oggi, quindi i modelli che creavamo allora erano specifici di dominio e non avrebbero mai potuto fare ciò che gli LLM fanno oggi. Abbiamo imparato molto esplorando i concetti, e anche se i risultati non erano sorprendenti, ci rendeva felici come nerd.
Ciò che mi disturba dello scenario attuale è che l’apprendimento sta perdendo significato per alcune persone perché non vedono motivo di trascorrere il loro tempo ad imparare un mestiere solo per essere superati da un LLM in un paio di secondi.
Ad esempio: mi piace disegnare tutte le immagini che uso in questo blog. Sì, ci vuole tempo. Ma come ho imparato dal mio psicanalista dopo circa 5 anni di terapia: Non devi essere produttivo in ogni momento, Mario!
Perché dovresti scrivere codice se l’LLM può scriverlo 1000 volte più velocemente?
Beh… Perché un Drauzio Varela di 79 anni dovrebbe correre una maratona? Ha impiegato quasi 5 ore per coprire quella distanza! Se avesse preso un taxi avrebbe raggiunto la destinazione in 30 minuti! È riuscito a farlo perché si è allenato duramente dai 50 anni in poi, e durante quel percorso i suoi muscoli, il suo cuore e il suo cervello hanno imparato a sopportare uno sforzo così estenuante.
Il mio punto è: c’è valore nel percorso, e imparare è sempre un percorso.
Creare vs Reagire
Durante il Regional Scrum Gathering South Africa, Chris Garvey ha fatto un gioco di parole divertente con le parole CREATING e REACTING, che si adattava perfettamente al tema di questo post. Ha usato le stesse lettere per creare due parole diverse, e queste parole rappresentano due modi molto diversi di lavorare con gli LLM. Dopotutto, quanto puoi imparare quando stai solo reagendo allo tsunami di contenuti generati dagli LLM oggi? Puoi usare gli LLM per sviluppare davvero un mestiere e imparare mentre vai avanti?
Fondamentalmente, vedo due approcci diversi quando si lavora con un LLM:
1- Puoi scrivere un testo per me? Veloce. Potenzialmente nessun apprendimento coinvolto.
2- Ehi, ho scritto questo. Puoi darmi un feedback? Lento. Potenzialmente qualche apprendimento coinvolto.
Uso il secondo. Scrivo i miei post, e questo mi dà una leva incredibile nell’usare un LLM per fornire feedback su ciò che ho scritto. Prima di tutto: se l’LLM fornisce un feedback che non ha senso, lo ignoro. O lo metto in discussione.
Oltre a ciò, ho un progetto Claude con tutti i miei post e un file values.txt dove dichiaro la mia missione personale (lo stesso contenuto che puoi leggere sulla mia Pagina About). Ogni volta che scrivo un nuovo post, chiedo di:
- Tenermi responsabile dei miei valori
- Trovare connessioni significative tra il post attuale e i post precedenti che ho scritto
- Trovare errori di battitura e aiutarmi a migliorare il mio vocabolario in inglese
- Controllare le persone che ho menzionato e suggerire persone diverse per poter rompere la mia bolla e fare la mia parte per rendere il mondo IT più eterogeneo.
Non riesco a dirti quanto ho imparato facendo questo. Ho trovato molte persone al di fuori della camera d’eco dell’IA che è LinkedIn, e ho ricevuto una raccomandazione di un libro che ha cambiato il modo in cui mi sento e mi rapporto agli LLM in generale: “The Empire of AI” di Karen Hao. È pesante, e anche se conoscevo alcune delle problematiche dietro l’intero ecosistema AI, il libro ha fatto luce su altri impatti di cui ero precedentemente ignaro. Nei suoi capitoli finali ha anche mostrato come gli LLM e gli SLM possono essere creati e usati in modo più consapevole e produrre benefici reali per l’umanità nel suo insieme.
Non perché i post finali siano scritti meglio (non posso nemmeno dire se lo sono), ma perché il percorso della scrittura ha iniziato a farmi imparare di più. E la stessa idea può essere applicata alla programmazione, al disegno o a qualsiasi cosa tu trovi piacere nel fare, purché tu continui a creare invece di semplicemente reagire a ciò che l’LLM ha creato per te.
Penso ancora che imparare dia significato alla mia vita, e cerco di farlo il più possibile. È più difficile ora, con tutto il rumore dell’IA intorno a noi, eppure… non solo è ancora possibile imparare, ma possiamo scegliere consapevolmente di farlo quando inevitabilmente interagiamo con gli LLM nelle nostre vite quotidiane. Creare è ancora una scelta che possiamo fare, e imparare è il risultato che potremmo ottenerne.
La maggior parte delle persone (me compreso) sta imparando a gestire l’AI in modi produttivi. Ma nota che questa è una lezione che viene con una dipendenza: togli l’LLM, e non hai un’abilità preziosa. E indovina un po’? Gli LLM non sono gratuiti. Puoi usarli per imparare a lavorare senza di loro, per rompere la tua bolla.
Questo è ciò che sto cercando di fare: esplorazione. Imparare per il gusto di imparare. Sto cercando di creare di più e reagire di meno.
