Chi preme il bottone

Ormai si legge ovunque: AI slop. La poltiglia generata in automatico, testi tutti uguali, immagini con sei dita, codice che nessuno ha letto.

Esiste, certo. Ma mi sembra che si stia guardando la cosa sbagliata.

È uno strumento

L'AI è uno strumento, come lo è stato il computer quando è entrato nelle case e negli uffici. Fa in automatico delle cose che ti permettono di arrivare dove, da solo, non arriveresti: ti mancherebbe la competenza.

Non ha una coscienza propria, almeno per ora: la singolarità non è ancora arrivata. Quindi la usi. E come per qualsiasi strumento, più è potente, meglio vai.

Quello che non ti toglie è la competenza sul risultato. Magari non sai scrivere quel pezzo di codice, ma sai benissimo se quello che è venuto fuori funziona, se è quello che volevi, se ha senso.

Si giudica il risultato

Per questo un lavoro fatto con l'AI io lo giudico da com'è venuto. Non dal fatto che ci sia di mezzo l'AI.

E da com'è venuto si capisce la competenza di chi l'ha fatto. Lo strumento non ha deciso niente: qualcuno ha chiesto, qualcuno ha guardato il risultato, qualcuno l'ha ritenuto abbastanza buono da pubblicarlo.

Di chi è l'output

Ed eccoci al punto: di chi è quello che produce un'AI? Dell'AI, o della persona che l'ha chiesto?

Secondo me della persona. Un'immagine fatta con Photoshop non l'ha fatta Photoshop: l'ha fatta chi l'ha usato. Nessuno direbbe il contrario, e nessuno darebbe la colpa a Photoshop per un fotomontaggio venuto male.

Con l'AI dovrebbe valere lo stesso. Bisognerebbe cominciare ad attribuire le cose fatte con l'AI alle persone che le hanno fatte. Nel bene e nel male: il merito di un buon risultato, e la responsabilità di uno cattivo.

Quello che esce è di chi preme il bottone. Lo slop non lo fa l'AI: lo fa chi si accontenta, e poi lo pubblica.

Un moltiplicatore di idee

Nella home di questo sito c'è scritto tail -f idee.log. Non è solo una battuta: di idee ne ho sempre avute tante, e quasi tutte restavano lì.

Perché per realizzarle mi mancava sempre un pezzetto: un pezzetto di competenza, e soprattutto il tempo. Il tempo è la cosa da non sottovalutare mai. Quando devi fare una cosa, devi mettere in conto quanto ci vuole, e spesso il conto non torna.

Adesso posso provare a vedere se un'idea funziona in una frazione del tempo. E non è vero che una cosa che prima facevi in una settimana adesso la fai in mezza giornata: con i modelli di frontiera, quelli veramente potenti, la fai in un minuto.

È così che sono nati questo sito, Compass (un'app che mi dice quale nave giocare a World of Warships: Legends) e term-warships (un gioco di battaglie navali da terminale). Senza l'AI sarebbero ancora righe in quel log.

Anche qui, però, lo strumento va conosciuto: non tutti i modelli fanno tutto, e bisogna sapere quale usare per cosa.

A passate, come un rendering

L'altra cosa che fa la differenza è come lo usi.

Se fai una richiesta poco centrata e molto generica, viene fuori una cosa poco centrata e molto generica. A qualcuno può anche andare bene. Ma se vuoi un risultato vero, devi iterarci sopra.

Funziona come i passaggi di un rendering: all'inizio ci sono i cubotti grossi, poi i cubotti diventano sempre più definiti, finché non viene fuori l'immagine. Con l'AI è uguale. Ti dà subito un risultato, e tu ci iteri sopra, mettendolo a fuoco passata dopo passata, finché non è come lo vuoi tu.

Quella messa a fuoco è il lavoro vero. E non la fa lo strumento.

Verificare quello che esce

Per mettere a fuoco, però, bisogna sapere dove il risultato non va. E per questo ci sono dei modi per verificarlo.

Io lavoro nell'informatica, quindi parlo di quello che conosco. Intanto, con l'AI posso scrivere test end-to-end che controllano che le cose funzionino come mi aspetto. Poi posso aggiungere tutta una serie di sistemi esterni: verifica del codice, verifica della sicurezza, verifica di un sacco di altre cose. È altra automazione messa sopra l'AI, che aggiunge un pizzico di verifica (a volte un pizzicone), e quello che trova diventa la prossima passata da fare insieme all'AI per sistemare quello che va sistemato.

E poi c'è una cosa che faccio sempre: apro quello che è stato generato e lo guardo. Non nel dettaglio della singola funzione, ma nella forma, nella struttura, nel modo in cui è organizzato il repository. Per esempio:

• la documentazione c'è, ed è organizzata, con le milestone scritte;
• c'è un README che parla, con un quick start;
• c'è un modo per automatizzare gli strumenti: per me è un bel mise.toml nel progetto, con un task per ogni cosa che l'AI fa in automatico.

Quest'ultimo punto è importante. Se l'AI lancia comandi creati apposta, glieli faccio mettere in un file di task. Così la conoscenza non resta chiusa nei token che l'AI consuma a ogni giro: sta nel progetto. Si torna a trasformare i token in strumenti: più cose diventano strumenti, meno sei dipendente dall'AI, e più la usi per quello che è, un moltiplicatore.

Ne avevo già parlato in L'AI e il PEBCAK: il problema, quando c'è, sta tra la sedia e la tastiera. Anche il merito, quando c'è, sta lì.