Prompt Engineering Design: istanze che dialogano per creare nuove opportunità e idee

Con questo articolo avviamo la collaborazione con Matteo Ciastellardi (docente design  Polimi) per capire cosa cambia con l’avvento dell’Intelligenza Artificiale generativa che ci conduce anche all’era del prompt di cui abbiamo discusso nel nostro evento Upa in ottobre scorso che trattava appunto di  IA generativa e l’era del Prompt.

 

La nostra cultura ci ha portato sempre a essere di fronte a uno schermo o a un palco capaci di ascoltare il dialogo tra due o più interlocutori che potessero far scaturire curiosità, conoscenza, informazione, scalpore, etc. La prerogativa di questo tipo di attività è sempre stata quello di lasciare alla fantasia implicita dell’ascoltatore/spettatore ogni possibile interrogativo, congettura, confutazione, chiarimento, salvo quando in maniera spesso frammentaria e limitata, sono stati predisposti strumenti per avere una sorta di interazione passiva o, al limite, interrogativa, alimentando alcune (poche) domande a cui l’attore, macchina o persona, potesse cercare di dare uno spazio di risposta. Internet stesso è una dissimulazione di questo costrutto, consentendo una possibilità di approfondire per affinità o per rilevanza qualcosa che da solo non risponde o non approfondisce quello che offre, in quanto non è attore autonomo se non nei limiti dei dati che indicizza e rende disponibili. Poi sicuramente chat, forum, blog hanno reso la disintermediazione della macchina qualcosa di più umano e sensibile, ma con tutto ciò che comporta il solipsismo di dover interagire secondo uno schema che non consente confronto ma solo approfondimento autonomo.

Dall’Intelligenza Artificaile all’Intelligenza Artificiale Generativa

L’introduzione dell’intelligenza artificiale generativa (da ora genAI), parente incauta e rumorosa della più attempata intelligenza artificiale tradizionale, e la sua possibilità di dare spazio all’ascoltatore/spettatore mediante un’interlocuzione diretta costituita dai prompt, ovvero dalle domande, richieste, affermazioni e formulazioni che può direttamente rivolgere alla macchina, costituisce una rottura rispetto al format a cui sia l’era dell’informazione, sia quella del palco frontale, ci avevano abituato. Quindi cosa succede se sul palco sale anche lo spettatore e inizia a parlare con chi tiene la scena? In attesa di fermare una pellicola e cambiare il corso del film, oggi possiamo già muoverci sul modello epistemologico di conoscenza, per esempio attivando mediante prompt due o più istanze di genAI basata su documentazione specifica o su conoscenze definite, programmate per esempio per mettere in dialogo personaggi famosi della storia (scienziati, teorici, politici, etc.) o professionisti di settori affini o trasversali (giornalisti, architetti, brand manager, etc.) oppure ogni altra figura che possa far scaturire, con prompt tesi a determinare uno scambio linguistico basato su istanze conoscitive, possibili spunti per l’intervento dello spettatore, che può interrompere in ogni momento lo scambio digitale e iniziare a prendere parte anche lui per approfondire, circoscrivere, chiarire e definire con curiosità e partecipazione un nuovo modello di apprendimento personalizzato. Di fatto questa evoluzione della tecnologia legata alla genAI e fondata sul Large Language Model (da ora LLM) ha introdotto modalità di interazione e di apprendimento che esistono in una zona di confine tra il tradizionale e l’innovativo. Se da un lato queste strategie potrebbero sembrare rivoluzionarie, dall’altro è chiaro che si inseriscono in un percorso di sviluppo tecno-culturale ben più ampio e radicato. In questo contesto, l’idea di utilizzare la genAI per simulare dialoghi tra figure storiche o esperti non rappresenta solo un salto nel vuoto verso il nuovo, ma piuttosto un’evoluzione naturale del nostro rapporto con la tecnologia come strumento di accesso alla conoscenza. In particolare, si colloca nel continuo sviluppo di strumenti (didattici e comunicativi in primis) che presentano importanti implicazioni in termini di accesso e elaborazione dell’informazione.

Il dialogo e l’apprendimento

Da un punto di vista storico, l’umanità ha sempre cercato di superare i limiti della comunicazione e dell’apprendimento. Dalla creazione dei primi sistemi di scrittura alla stampa di Gutenberg, fino all’esplosione dell’era digitale, ogni epoca ha visto lo sviluppo di nuove tecnologie per trasmettere, condividere e accrescere la conoscenza. La tecnologia genAI si inserisce in questa lunga tradizione, offrendo un nuovo strumento per esplorare e interagire con il patrimonio culturale e professionale umano. L’approccio all’uso della genAI nel contesto dell’apprendimento e del dialogo intellettuale si inserisce in una traiettoria storica che affonda le sue radici nel continuo sviluppo tecnologico e culturale. L’innovazione, per quanto possa sembrare rivoluzionaria, è spesso un’evoluzione graduale, un ampliamento del già esistente, in grado di arricchire e ampliare il nostro approccio alla conoscenza, inserendosi in un contesto già ricco di metamorfosi tecnologiche e didattiche. Il campo dell’AI, esaminato in dettaglio da autori come Norvig e Russell (2014), ha mostrato come le tecnologie informatiche possano evolversi da semplici strumenti a complessi interlocutori. Questo fenomeno, non nuovo ma in costante evoluzione, si inserisce nella lunga storia dell’umanità nell’ambito della ricerca di nuove forme di comunicazione e trasmissione della conoscenza. Già nel IV secolo a.C., Platone, attraverso i suoi dialoghi, ha introdotto un modello di apprendimento basato sulla discussione e sul confronto di idee, come ben illustrato da Guthrie (1975). L’idea di utilizzare la genAI per simulare conversazioni tra personalità (come potrebbero essere Platone ed Hegel, Pitagora e Archimede, Giulio Cesare e Rommel), non rappresenta quindi un modello mai sperimentato, ma piuttosto una nuova iterazione di una lunga tradizione di dialogo e dibattito intellettuale. Questa nuova frontiera, esplorata in autori quali Brockman (2019), si propone di estendere e arricchire il nostro repertorio di strumenti conoscitivi, inserendosi in un contesto educativo già in trasformazione, come esplorato da Siemens e Downes (2005), in cui l’importanza dell’utilizzo delle tecnologie digitali nell’apprendimento passa da un approccio più interattivo e connesso. Quindi, il confronto tra figure di rilievo, mediato da AI, può essere visto come una naturale estensione delle metodologie didattiche già esistenti. Per secoli, gli studenti hanno appreso attraverso il dialogo e il dibattito, sia in aula che attraverso la lettura di testi. La differenza risiede nella modalità con cui questi dialoghi vengono generati e nella possibilità di interazione diretta che la tecnologia genAI offre. Invece di poter leggere solo un testo, gli utenti possono ora partecipare attivamente al dialogo, ponendo domande e guidando la conversazione. Tuttavia, è fondamentale non cadere nell’eccesso di considerare queste tecnologie come una panacea per tutti i limiti della didattica (tradizionale e non). Mentre offrono indubbiamente nuove e interessanti modalità di apprendimento, non sostituiscono il valore dell’interazione umana o il profondo lavoro intellettuale necessario per comprendere veramente. Queste tecnologie dovrebbero essere viste come complementari, non sostitutive, degli approcci esistenti. L’interazione dello spettatore in questi dialoghi AI rappresenta una sfida significativa dal punto di vista pedagogico. La possibilità di partecipare attivamente alla conversazione richiede un cambiamento nel ruolo dello studente e del docente che somministra e segue questo tipo di attività, e senza dimenticarci di quanto sia essenziale che gli utenti siano consapevoli del fatto che stanno interagendo con modelli AI, per evitare fraintendimenti sulla natura della conoscenza e dell’informazione presentata.

Non solo didattica. Lo spostamento verso il modello professionale.

Mentre la sua applicazione nel settore educativo e storico-culturale è già stata ampiamente esplorata, il potenziale della genAI nel facilitare e migliorare le attività di professionisti e imprese in molteplici aree (comunicazione, marketing, pubblicità, design,etc.) rimane un terreno fertile per l’innovazione. Daugherty e Wilson (2018) delineano un futuro in cui l’integrazione dell’AI nel posto di lavoro non solo automatizza compiti ripetitivi, ma arricchisce e amplifica le capacità creative e analitiche umane. Questo contesto richiede una ridefinizione delle modalità di interazione professionale, soprattutto in ambiti dove la comprensione delle sfumature umane e culturali è fondamentale, come per esempio nel marketing, nella comunicazione e nel design. Kelley e Kelley (2013) sottolineano come la creatività non sia una risorsa limitata a pochi, ma una competenza che può essere coltivata e potenziata attraverso l’uso di strumenti e metodologie innovative. In questo senso, la genAI generativa può funzionare come un acceleratore di creatività, permettendo ai professionisti di esplorare scenari e soluzioni magari non così immediate da contemplare.

Prompt per un dialogo generativo a due istanze.

Se volessimo entrare nel merito di un esempio che possa significativamente dimostrare come il prompt Engineering vada incontro a questa tipologia di costruzioni basate sui LLM, possiamo procedere con un possibile scenario e con delle regole di impostazione del prompt che consentano di definire, qui in maniera semplificata, il modello per un dialogo tra due istanze. Useremo ChatGPT (ma va bene ogni altra risorsa che consenta una costruzione del prompt analoga) al fine di ibridare le idee, sperimentare nuove possibilità e ampliare i margini di definizione del tema oggetto di “dibattito”.

Esempio prompt DiaGen1

Sviluppa un dialogo secondo il seguente script:
-Focus: sviluppare idee efficaci e orientate a creare divulgazione per una campagna di promozione che sensibilizzi a consumare meno energia elettrica nell’uso quotidiano.
-Variabili d’ambiente:
- Target: un pubblico vasto, tra i 12 e i 90 anni, eterogeneo.
- Medium: La campagna deve essere orientata a una diffusione di claim verbo-visivi sui social media.
- Attori: Due istanze che dialogano tra loro. Istanza 1: un giornalista esperto di tematiche ambientali con una cultura di tipo ingegneristica; Istanza 2: un esperto di comunicazione strategica e marketing.
- Linguaggio: Ogni istanza adotta un linguaggio personalizzato ma formale, ricorrendo anche a forme di ironia e di comunicazione che generi attrattiva senza però diventare comica o con doppi sensi. Uso moderato di metafore. Uso di un linguaggio diretto, con le due istanze che dialogano tra di loro. Uso di esempi concreti e citazione di numeri, casi e dati che possano addurre forza a ognuna delle due istanze. Ogni dato citato deve essere verificato e non inventato dalla AI, meglio se preso da fonti ufficiali. Si raccomanda di usare numeri e percentuali, dati ed esempi.
- Script: L’istanza n. 1 propende a voler trovare in positivo una serie di soluzioni e idee efficaci, mentre l’istanza numero 2 tende a confutarlo e a proporre le sue. Le due istanze dialogano e si confutano in modo intelligente trovando i punti deboli di ogni proposta fatta dall’altro interlocutore
- Sviluppo: circa 50 scambi per sviluppare il focus e la proposta di 3 o 4 claim.

L’esito del prompt (in una delle sue possibili risultanze) è stato il seguente:

Istanza 1 (Giornalista Ambientale): Buongiorno, oggi vorrei proporre delle idee innovative per la nostra campagna sui consumi energetici. Partiamo con un fatto: secondo l'Agenzia Internazionale per l'Energia, il 10% del consumo globale di energia è attribuibile all'illuminazione. Pensavo di utilizzare questo dato per un claim che enfatizzi l'uso di lampadine a LED.
Istanza 2 (Esperto di Marketing): Interessante punto di partenza. Tuttavia, potrebbe risultare troppo tecnico. La gente potrebbe non sentirsi direttamente coinvolta. Perché non focalizzarci su qualcosa di più vicino al quotidiano? Qualcosa come: "Spegni la luce, accendi il futuro". È più diretto e tocca la sfera emotiva.
Istanza 1: Capisco il tuo punto. Ma temo che un messaggio troppo generico possa non portare a un cambiamento concreto nel comportamento. Che ne dici di combinare i due approcci? Qualcosa come: "Illumina con intelligenza - Scegli LED per un futuro luminoso"?
Istanza 2: Mi piace, è una sintesi efficace. Passiamo alla gestione degli elettrodomestici. Un rapporto dell'Unione Europea afferma che gli stand-by dei dispositivi elettronici costano alle famiglie fino a 100€ all'anno.
Istanza 1: Sì, potremmo usare quel dato. Ma come lo rendiamo accattivante senza essere banali?
Istanza 2: Che ne dici di un'immagine di un elettrodomestico con gli occhi, e un claim tipo: "Quando dormi, anche loro possono riposare. Spegni gli stand-by"? Sarebbe simpatico senza cadere nel comico.
Istanza 1: Mi piace, ma dobbiamo stare attenti a non sembrare troppo leggeri. Aggiungiamo un sotto-claim con il dato economico: "Risparmia fino a 100€ l'anno".
Istanza 2: Perfetto. E per quanto riguarda il riscaldamento? Un altro dato interessante: abbassare il termostato di 1°C può ridurre il consumo di energia del 10%.
Istanza 1: È un'informazione importante. Ma dobbiamo trovare un modo per renderla attraente.
Istanza 2: Potremmo giocare sull'idea del comfort: "Un grado in meno, un passo verso il futuro. Risparmia energia e denaro con una piccola azione".
Istanza 1: Questo è un buon equilibrio tra serietà e impatto. Infine, potremmo affrontare il tema del trasporto. Sapendo che il settore dei trasporti è un grande consumatore di energia, potremmo incentivare l'uso di mezzi alternativi.
Istanza 2: Giusto. Forse un claim tipo: "Ogni passo conta. Scegli la bicicletta o cammina per brevi tragitti"?
Istanza 1: Sì, e potremmo aggiungere un'immagine che mostri persone di diverse età che utilizzano mezzi di trasporto sostenibili.
Istanza 2: Ottimo, mi sembra che abbiamo alcune idee solide. Procediamo con queste per la nostra campagna.

A questo punto, il professionista che ha lanciato le istanze a fronte di un prompt minimamente elaborato come quello proposto, può decidere di far rielaborare più e più volte le possibilità della genAI oppure di approfondire e contestualizzare uno dei passaggi per dare maggior spessore e sviluppare una linea più precisa, affinando così con un prompt di continuità:

Esempio prompt (di continuità) DiaGen2:

Va bene la proposta complessiva. Ora approfondisci con un dialogo più mirato e raffinando il claim in 20 scambi tra istanze la seguente:
Istanza 2: Che ne dici di un'immagine di un elettrodomestico con gli occhi, e un claim tipo: "Quando dormi, anche loro possono riposare. Spegni gli stand-by"? Sarebbe simpatico senza cadere nel comico.

Questo l’esito:

Istanza 1 (Giornalista Ambientale): L'idea è buona, ma vogliamo assicurarci che il messaggio sia chiaro. Non dovremmo solo incoraggiare a spegnere gli stand-by, ma anche educare sul perché sia importante.
Istanza 2 (Esperto di Marketing): Capisco. Dovremmo forse aggiungere un sotto-claim che spiega brevemente il beneficio? Qualcosa come: "Spegnendoli, riduci il consumo energetico e risparmi sulle bollette".
Istanza 1: Esatto, ma dovremmo anche renderlo visivamente attraente. Forse l'elettrodomestico potrebbe avere un look 'addormentato' quando è in stand-by?
Istanza 2: Mi piace l'idea. Un frigorifero con gli occhietti chiusi, magari con una luna e stelle sullo sfondo per indicare la notte.
Istanza 1: Sì, e per mantenere un tono serio, potremmo usare una palette di colori sobri. Niente troppo vivace.
Istanza 2: Concordo. Per quanto riguarda il font, dobbiamo sceglierne uno che sia amichevole ma professionale.
Istanza 1: Forse un sans-serif pulito? È leggibile e moderno.
Istanza 2: Perfetto. E sul lato dell'interattività, potremmo incoraggiare gli utenti a condividere le loro azioni. Qualcosa tipo: "Condividi come spegni gli stand-by #EnergiaIntelligente".
Istanza 1: Un'ottima idea per coinvolgere il pubblico. Tornando al claim, forse potremmo rendere il messaggio ancora più diretto: "Il tuo riposo, il loro riposo. Spegni gli stand-by".
Istanza 2: Questo è più incisivo. E per il sotto-claim, cosa ne pensi di: "Ogni watt risparmiato conta per il tuo portafoglio e per il pianeta"?
Istanza 1: Perfetto, è informativo e motivante. Dobbiamo solo assicurarci che il messaggio sia chiaro per tutte le età.
Istanza 2: Potremmo creare versioni diverse del claim per target diversi. Per esempio, per i più giovani, potremmo avere una versione più giocosa.
Istanza 1: Sì, come "Diventa un eroe dell'energia. Spegni gli stand-by".
Istanza 2: Mi piace, e per un pubblico più anziano, qualcosa come: "La saggezza nell'uso dell'energia inizia con un piccolo gesto: spegni gli stand-by".
Istanza 1: Ottimo. Stiamo dando a ogni gruppo qualcosa che possa risuonare con loro.
Istanza 2: E sulla parte visiva, dobbiamo pensare anche agli altri elettrodomestici, non solo al frigorifero.
Istanza 1: Giusto, potremmo avere una serie di immagini: una TV, un computer, un tostapane, tutti con gli 'occhi' chiusi.
Istanza 2: Sì, e ogni immagine potrebbe accompagnare il claim adatto al suo target specifico.
Istanza 1: Infine, dovremmo assicurarci che il claim sia facilmente traducibile in diverse lingue, mantenendo lo stesso impatto.
Istanza 2: Assolutamente, questo ci aiuterà a raggiungere un pubblico più ampio a livello internazionale.

Il risultato non è una campagna fatta o un claim perfetto, ma idee, spunti, riflessioni, curiosità, proposte, etc. Mille tasselli su cui potersi soffermare o approfondire e rigenerare. E rigenerare ancora.

Possiamo così evidenziare che la simulazione di dialoghi tra professionisti attraverso la genAI offre una possibile dimensione alla collaborazione e all’innovazione anche nel mondo del lavoro. Questo approccio permette di esplorare come diverse discipline possano interagire e contribuire reciprocamente per raggiungere obiettivi comuni. Le tecnologie genAI, utilizzate in questo contesto, non solo migliorano la comprensione delle dinamiche lavorative, ma anche stimolano la creatività e la soluzione di problemi in modi che prima erano difficili da immaginare. La possibilità di “far dialogare” esperti di settori diversi, generando nuove idee e prospettive, potrebbe essere il prossimo passo anche solo nella simulazione potenzialmente sterminata (LLM permettendo) delle professioni che si confrontano oltre un tavolo di lavoro comune.

References