Microsoft ritiene di avere una soluzione per i prompt forniti dall’IA, per la risposta mancante e per la ripetizione del ciclo.
Questa inefficienza rappresenta un drenaggio di risorse. Il “ciclo di tentativi ed errori può sembrare imprevedibile e scoraggiante”, trasformando quello che dovrebbe essere un incremento della produttività in una perdita di tempo. I lavoratori della conoscenza spesso dedicano più tempo alla gestione dell’interazione stessa che alla comprensione del materiale che speravano di apprendere.
Microsoft ha rilasciato Prompttions (prompt + opzioni), un framework dell’interfaccia utente progettato per risolvere questo attrito sostituendo vaghe richieste in linguaggio naturale con controlli dell’interfaccia precisi e dinamici. Lo strumento open source offre un metodo per standardizzare il modo in cui la forza lavoro interagisce con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), allontanandosi da chat non strutturate verso flussi di lavoro guidati e affidabili.
Il collo di bottiglia della comprensione
L’attenzione del pubblico spesso si concentra sulla produzione di testi o immagini da parte dell’intelligenza artificiale, ma una componente importante dell’utilizzo aziendale implica la comprensione, ovvero chiedere all’intelligenza artificiale di spiegare, chiarire o insegnare. Questa distinzione è vitale per gli strumenti interni.
Considera una formula di un foglio di calcolo: un utente potrebbe desiderare una semplice suddivisione della sintassi, un altro una guida al debug e un altro una spiegazione adatta per insegnare ai colleghi. La stessa formula può richiedere spiegazioni completamente diverse a seconda del ruolo, delle competenze e degli obiettivi dell’utente.
Le attuali interfacce di chat raramente catturano questo intento in modo efficace. Gli utenti spesso scoprono che il modo in cui formulano una domanda non corrisponde al livello di dettaglio di cui l’intelligenza artificiale ha bisogno. “Chiarire cosa vogliono veramente può richiedere suggerimenti lunghi e attentamente formulati che sono faticosi da produrre”, spiega Microsoft.
I prompt funzionano come livello middleware per risolvere questo problema familiare con i prompt dell’intelligenza artificiale. Invece di costringere gli utenti a digitare lunghe specifiche, il sistema analizza l’intento e la cronologia delle conversazioni per generare opzioni cliccabili – come la lunghezza della spiegazione, il tono o aree di interesse specifiche – in tempo reale.
Efficienza vs complessità
I ricercatori Microsoft hanno testato questo approccio confrontando i controlli statici con il nuovo sistema dinamico. I risultati offrono una visione realistica di come funzionano tali strumenti in un ambiente reale.
I partecipanti hanno costantemente riferito che i controlli dinamici hanno reso più semplice esprimere le specifiche dei loro compiti senza riformulare ripetutamente le loro istruzioni. Ciò ha ridotto lo sforzo di ingegneria rapida e ha consentito agli utenti di concentrarsi maggiormente sulla comprensione del contenuto piuttosto che sulla gestione dei meccanismi del fraseggio. Facendo emergere opzioni come “Obiettivo di apprendimento” e “Formato di risposta”, il sistema ha spinto i partecipanti a pensare in modo più deliberato ai loro obiettivi.
Tuttavia, l’adozione comporta dei compromessi. I partecipanti hanno apprezzato l’adattabilità ma hanno anche trovato il sistema più difficile da interpretare. Alcuni hanno faticato ad anticipare come un’opzione selezionata avrebbe influenzato la risposta, notando che i controlli sembravano opachi perché l’effetto diventava evidente solo dopo la comparsa dell’output.
Ciò evidenzia un equilibrio da raggiungere. Le interfacce dinamiche possono semplificare compiti complessi ma possono introdurre una curva di apprendimento in cui la connessione tra una casella di controllo e l’output finale richiede l’adattamento dell’utente.
Suggerimenti: la soluzione per correggere i suggerimenti dell’intelligenza artificiale?
Le istruzioni sono progettate per essere leggere e funzionare come un livello middleware che si trova tra l’utente e il modello linguistico sottostante.
L’architettura è composta da due componenti principali:
- Modulo opzionale: Esamina i prompt e la cronologia delle conversazioni dell’utente per generare elementi dell’interfaccia utente pertinenti.
- Modulo di chat: Incorpora queste selezioni per produrre la risposta dell’IA.
Di particolare nota per i team di sicurezza è che “non è necessario archiviare dati tra una sessione e l’altra, il che mantiene semplice l’implementazione”. Questo design apolide mitiga governance dei dati preoccupazioni tipicamente associate a complesse sovrapposizioni di intelligenza artificiale.
Il passaggio dalla “ingegneria tempestiva” alla “selezione rapida” offre un percorso verso risultati di intelligenza artificiale più coerenti all’interno di un’organizzazione. Implementando strutture dell’interfaccia utente che guidano le intenzioni degli utenti, i leader tecnologici possono ridurre la variabilità delle risposte dell’intelligenza artificiale e migliorare l’efficienza della forza lavoro.
Il successo dipende dalla calibrazione. Rimangono sfide di usabilità relative al modo in cui le opzioni dinamiche influenzano l’output dell’intelligenza artificiale e la gestione della complessità di più controlli. I leader dovrebbero considerarlo non come una soluzione completa per correggere i risultati dei suggerimenti dell’intelligenza artificiale, ma come un modello di progettazione da testare all’interno delle piattaforme di sviluppo interne e degli strumenti di supporto.
Vedi anche: Perplessità: gli agenti IA stanno assumendo compiti aziendali complessi
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
