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La Crus — Vieni via con me

Stai cercando un libro da portare in vacanza. Apri ChatGPT e scrivi:

Consigliami un romanzo.

Potrebbe arrivare un elenco di titoli molto diversi, ciascuno accompagnato da una descrizione invitante. Qualcuno lo hai già letto, un altro non ti attira. Quello che sembra più interessante supera le seicento pagine.

Tu però cercavi qualcosa da leggere la sera, quando sei già un po’ stanco. Una storia ironica, abbastanza breve, senza dover ricordare venti personaggi e i loro legami di parentela.

Nella tua testa era tutto piuttosto chiaro. Nella domanda che hai scritto, queste informazioni non c’erano.

Quella richiesta si chiama prompt. Nelle conversazioni scritte con l’IA, il prompt è il testo con cui chiedi qualcosa al modello: può contenere una domanda, istruzioni e informazioni utili a svolgere il compito. Non serve una forma particolare. Anche «accorcia questo testo» è un prompt.

Il termine può sembrare tecnico. La difficoltà, almeno per cominciare, è molto familiare: spiegare a qualcuno che cosa ci serve.

La parte rimasta nella tua testa

Un amico che conosce i tuoi gusti potrebbe capire subito quale libro proporti. Magari ricorda quello che hai abbandonato dopo trenta pagine e sa perché non ti era piaciuto.

Quando chiedi un consiglio all’IA, vale la pena portare nella conversazione le informazioni che contano per quella scelta. Fornire un contesto e indicazioni precise aiuta il modello a orientare la risposta verso il tuo obiettivo.

Possiamo allora riscrivere la richiesta:

Cerco un romanzo da leggere la sera in vacanza. Vorrei una storia ironica, non troppo cupa, intorno alle duecento pagine. Proponimi tre titoli disponibili in italiano. Per ciascuno spiegami in poche righe perché potrebbe piacermi, senza raccontarmi il finale.

Ora hai chiarito che tipo di lettura cerchi. Hai anche chiesto una selezione limitata e una spiegazione che ti aiuti a scegliere.

Questo non significa che ogni domanda debba diventare una pagina di istruzioni. Per tradurre una frase può bastare indicare la lingua. Per rivedere un testo destinato a qualcuno, invece, sapere chi lo leggerà e a che cosa servirà può cambiare parecchio il lavoro.

Proverei a ragionare così:

Quale informazione sto usando io, per giudicare la risposta, che non ho ancora dato al modello?

Nel caso del romanzo, potresti scartare tutti i suggerimenti perché non hai voglia di leggere storie tristi. È una preferenza legittima, ma finché rimane nella tua testa manca un pezzo importante della richiesta.

Puoi accorgertene anche dopo

A volte non sai descrivere bene quello che cerchi finché non vedi qualcosa che non ti convince.

Leggi le proposte e scopri che «ironico» non era la parola più importante. Quello che volevi davvero era una storia da poter interrompere e riprendere senza fatica.

Puoi continuare nella stessa conversazione:

Mi accorgo che cerco soprattutto un libro con capitoli brevi, da leggere un po’ alla volta. Vanno bene anche dei racconti. Rivedi le proposte tenendo conto di questo.

Non occorre prevedere tutto nel primo messaggio. Puoi partire da una richiesta, valutare la risposta e aggiungere il contesto che manca.

La prima risposta, quindi, può servire anche a chiarirti le idee.

Quando fai fatica a descrivere un gusto o un risultato, puoi inoltre mostrare un esempio. Indicare qualcosa che ti piace, spiegando che cosa ti piace, offre al modello un riferimento più concreto di un aggettivo generico.

Per il nostro libro potresti aggiungere il titolo di un romanzo che hai apprezzato e precisare:

Mi piaceva il modo in cui il narratore osservava le piccole cose. Non cerco necessariamente una trama simile.

Stai dando un criterio di scelta, senza chiedere una copia di quello che hai già letto.

Questo lavoro ha un nome: prompt engineering

Formulare una richiesta, provarla e modificarla in base al risultato è alla base del prompt engineering, un’espressione che possiamo rendere con «progettazione dei prompt».

L’obiettivo è costruire istruzioni che aiutino il modello a svolgere un determinato compito nel modo desiderato.

Nel nostro esempio ci siamo avvicinati a questo lavoro aggiungendo le preferenze del lettore e chiarendo che tipo di consiglio cercavamo.

In un’applicazione usata da molte persone, il lavoro diventa più sistematico: si preparano casi di prova, si confrontano diverse formulazioni e si valuta se le modifiche migliorano davvero le risposte.

La parola engineering può far pensare che servano formule particolari anche per chiedere un consiglio di lettura. Per cominciare, però, mi concentrerei sulle informazioni che cambiano davvero la scelta.

Potresti scrivere:

Agisci come un critico letterario.

Assegnare un ruolo può aiutare a orientare il taglio e il tono della risposta. Ma il critico deve ancora sapere che cerchi qualcosa da leggere prima di addormentarti.

Nel nostro caso, questa informazione sembra più pertinente che chiedere al modello di essere «il maggiore esperto mondiale di letteratura».

C’è anche uno spazio da lasciare aperto. Se desideri un consiglio inatteso, puoi dirlo. Non sei obbligato a descrivere il libro con tanta precisione da escludere qualunque sorpresa.

Una richiesta chiara può ricevere una risposta sbagliata

Fin qui abbiamo parlato di risposte più adatte a quello che ti serve. La loro correttezza è un’altra questione.

ChatGPT può sbagliare informazioni e perfino produrre riferimenti inesistenti, presentandoli con sicurezza.

Per il nostro consiglio di lettura, questo potrebbe voler dire attribuire un libro all’autore sbagliato o suggerire un titolo che non esiste.

Le informazioni importanti vanno quindi controllate su fonti affidabili.

Scrivere «non inventare nulla» non va considerato una garanzia.

E soprattutto, una risposta sbagliata non dimostra automaticamente che hai formulato male la domanda: il prompt engineering aiuta a orientare il modello, ma non elimina i suoi limiti.

Se un titolo ti incuriosisce, cercalo nel catalogo di una biblioteca o sul sito dell’editore. Potrai controllarne l’esistenza e leggere qualcosa in più prima di sceglierlo.

Torneremo su questi errori nel prossimo articolo.

Intanto puoi fare una prova con una risposta che non ti è servita. Prima di cancellarla, cerca l’informazione che avevi lasciato fuori e aggiungila alla conversazione.

Per quel romanzo potrebbe essere una frase molto semplice:

In questo momento ho voglia di leggere, ma poca energia per affrontare un libro difficile.

Era questo che intendevi quando avevi scritto «consigliami un romanzo».

Ora lo hai detto.

Fonti e approfondimenti

  • OpenAI, Prompt engineering best practices for ChatGPT.
  • Anthropic, Prompting best practices.

Questo articolo è stato pubblicato anche su Substack:
Che cosa devo scrivere a ChatGPT?