Artifact funzionerà grazie a un sistema di apprendimento automatico, lo stesso di ChatGPT

I cofondatori di Instagram Kevin Systrom e Mike Krieger hanno lasciato l’azienda proprietaria del social network, Facebook (oggi Meta), dopo l’insorgere di alcune tensioni nel 2018. Da quel momento i due hanno iniziato a lavorare a nuovi progetti, tra questi c’è anche Artifact, un’applicazione che utilizza il machine learning per mostrare all’utente delle notizie in base ai suoi interessi. La piattaforma, ancora in fase di test, consentirà anche di commentare i contenuti e inviare messaggi privati agli altri utenti. Come suggerisce anche il nome, che come scrive The Verge «rappresenta la fusione di articoli, fatti e intelligenza artificiale», si tratta di una piattaforma simile a un aggregatore di notizie ma anche a un social network. The Verge lo definisce infatti «una sorta di TikTok per il testo» ma anche «un attacco a sorpresa a Twitter». La cosa che lo rende più simile a TikTok è il funzionamento dell’algoritmo: una volta che si clicca su un contenuto o si interagisce con lo stesso, l’algoritmo verrà “addestrato” a suggerirne di simili. Quella che invece lo rende più simile a Twitter e ai primi modelli di social network è la grande rilevanza dei contenuti testuali.

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La tecnologia che ha reso possibile ChatGPT può essere utilizzata per sviluppare altre app, come Artifact

Transformer, un meccanismo inventato da Google nel 2017 che consente ai sistemi informatici di comprendere il linguaggio utilizzando pochi input, consentirà ad Artifact di funzionare come progettato dai suoi creatori. Transformer ha permesso ai sistemi di apprendimento automatico (machine learning) come ChatGPT di raggiungere standard alquanto elevati: “T” nel nome ChatGPT sta proprio per “Transformer”.

Il machine learning è una sottodivisione dell’ambito dell’Intelligenza Artificiale che ci concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli in grado di “imparare”, per esempio dai dati, e quindi di migliorare il proprio funzionamento senza essere esplicitamente programmati per farlo. Questo accade perché questi algoritmi, tenendo traccia dei loro errori, riescono a costruire con più facilità il percorso per arrivare al completamento dell’obiettivo senza errori.

Strumenti simili hanno anche fatto emergere un nuovo modello di social network, diverso da quello che abbiamo conosciuto negli anni precedenti: Facebook, per esempio, mostrava solo i contenuti pubblicati o condivisi dagli “amici” di un utente mentre Twitter mostrava solo i contenuti delle persone che un utente sceglieva di seguire. TikTok funziona in modo molto diverso rispetto agli altri social perché l’algoritmo mostra i contenuti basandosi sul modo in cui l’utente interagisce con la piattaforma e non basandosi su quali persone segue, per esempio. È proprio a questo modello che si ispirano i creatori di Artifact: i creatori hanno spiegato a The Verge che i sistemi di apprendimento automatico saranno utilizzati soprattutto per calcolare quanto tempo un utente dedica alla lettura di un certo argomento e non per suggerire contenuti in base a quelli che generano un maggior numero commenti o altre interazioni.