Nell’era digitale, le interazioni con l’intelligenza artificiale sono diventate sempre più comuni, suscitando l’interesse dei ricercatori verso la capacità delle macchine di emulare l’intelligenza umana. Questo ha portato alla conduzione di un moderno test di Turing, originariamente proposto da Alan Turing nel 1950 come un gioco in cui una macchina cerca di convincere un interlocutore umano di essere anch’essa umana.
Uno studio recente ha coinvolto 500 partecipanti in conversazioni con quattro interlocutori diversi: un essere umano, il programma di intelligenza artificiale degli anni ’60 chiamato ELIZA, e due modelli avanzati di intelligenza artificiale, GPT-3.5 e GPT-4.
Secondo i risultati pubblicati il 9 maggio su arXiv, i partecipanti hanno identificato GPT-4 come umano il 54% delle volte. In contrasto, ELIZA è stato percepito come umano solo nel 22% delle interazioni, dato che utilizza risposte pre-programmate senza un modello linguistico avanzato. GPT-3.5 ha ottenuto un punteggio del 50%, mentre l’essere umano è stato riconosciuto come tale il 67% delle volte.
Nell’Watson, ricercatrice di intelligenza artificiale presso l’IEEE, ha commentato che le macchine possono ora confabulare, giustificando logicamente le loro risposte come fanno gli esseri umani. Questo implica che le IA possono anche essere influenzate da pregiudizi cognitivi e manipolate, diventando sempre più abili nell’inganno. Watson ha sottolineato come le IA moderne siano più simili agli umani rispetto a sistemi precedenti come ELIZA, limitati a risposte predefinite.
Il progresso verso modelli linguistici avanzati consente alle IA di affrontare una vasta gamma di argomenti, parlare in diversi stili e persino esprimere personalità e valori. Questo rappresenta un significativo passo avanti rispetto alla programmazione manuale e pone sfide per il futuro dell’interazione uomo-macchina.
Watson ha concluso osservando che l’evoluzione dell’intelligenza artificiale durante l’era dei modelli come GPT indica un cambiamento sostanziale nella capacità delle macchine di comprendere e rispondere in modo sempre più umano.