“Il paradigma classico della comunicazione raffigura la tecnologia come canale che veicola informazione tra gli umani, come un medium logistico. L’obiettivo di questo modello veicolare è la sollecitazione e la cattura dell’attenzione dei consumatori umani. Per fare ciò si applicano strategie psicologiche, contenutistiche e persuasive consolidate. E tuttavia, nell’orizzonte tecnico odierno, questa prospettiva meramente antropo-logica (o, come la definisco più propriamente, “antropo-logistica”) della comunicazione rischia di essere una visione incompleta se non interamente obsoleta. Lo scardinamento prodotto dalle nuove tecnologie è sempre più evidente. E non è solo uno smottamento della comunicazione, ma più in generale e in prospettiva un salto strategico che ridisegnerà meccanismi di mercato, interazioni economiche, transazioni umane e non umane. Certamente, questa prospettiva antropocentrata è comprensibile. Comunicazione (e marketing) sono stati forgiati in un mondo di attori economici principalmente “umani”. La questione è, però, che l’arrivo di agenti artificiali di varia natura (dati, algoritmi, protocolli, piattaforme, applicazioni, macchine) che sono agenti (e sistemi) nuovi nel gioco dei mercati impone di cominciare a ripensare e reimmaginare (tra opportunità e vulnerabilità) non solo strategie e pratiche, ma, da ultimo, proprio il senso stesso della comunicazione. In realtà, abbiamo già iniziato da tempo quasi senza accorgercene. A partire dalla “search engine optimization” (SEO) per arrivare all’emergente “proompt engineering optimization” (PEO). Nel primo caso, dunque, con lo sviluppo di siti web attrattivi non solo per consumatori in carne e ossa, ma anche per i bot che vengono a classificare le pagine per i motori di ricerca. Ogni sito web ha, di fatto, due audience: una umana e una inumana. In questo caso stiamo, cioè, comunicando e catturando l’attenzione degli algoritmi di indicizzazione, non solo degli umani (è l’inizio del marketing to machine o ‘markething’ come l’ho ridefinito provocatoriamente nel mio saggio “Il mondo dato”). Ora, anche, con la pratica e la disciplina dell’ingegneria dello spunto (prompting). Interrogazioni, istruzioni, dati, esempi sono di norma gli input impiegati per sollecitare in linguaggio naturale la macchina a produrre, attraverso un modello matematico ottimizzato su token linguistici, l’output desiderato: una conversazione, un testo, un riassunto …” (Accoto 2023) 
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Su questi temi di frontiera, in uscita un poderoso volume (600 pagine) dedicato alle emergenti forme della comunicazione umano-macchina. Diviso in 4 sezioni (Histories and Trajectories, Approaches and Methods, Concepts and Contexts, Technologies and Applications) aggiorna modelli e paradigmi del percorso che ci ha portato alla parola sintetica. Su questa e su GPT e dintorni, potete anche leggere il mio contributo su EconomyUP
https://www.economyup.it/innovazione/chatgpt-e-altri-stiamo-entrando-nellera-della-parola-sintetica-che-scardinera-imprese-e-mercati/

“Il senso e la forma dell’esperienza d’impresa vivono oggi una morfosi profonda. Tra codice, dati, algoritmi e protocolli, la speciazione organizzativa innescata dalla code economy si è di fatto appena avviata. Si tratta non solo di innovazione tecnologica, ma di una vera e propria innovazione istituzionale. Non sta cambiando cioè solo cosa produciamo, ma come ci organizziamo per produrre. Si ridisegneranno così imprese e mercati, strategie e leadership, competenze e comportamenti. Per i manager e le aziende è vitale, allora, riuscire a osservare questa caotica trasformazione con una visione filosofica più profonda sull’orizzonte. Come contributo esplorativo e di discussione, propongo qui un diagramma che sintetizza alcune mie esplorazioni teorico-strategiche azzardate all’incrocio tra innovazione della cultura d’impresa, metamorfosi organizzative e business experimentation. L’ho chiamato il modello delle 3E: exchanges, edges, ecologies. Possiamo anche tradurre rispettivamente come “scambi, sconfinamenti, scale”. È una mappa concettuale pensata per esercitarsi sui limiti (e sulle frontiere) del pensiero manageriale, di leadership e di business contemporaneo. L’idea centrale è che – nell’era imminente degli ecosistemi di servizi, dei marketplace a piattaforma, dei business multi-laterali e super-modulari, delle organizzazioni a reti decentralizzate e a microimprese, dei metaversi e delle metaeconomie – la cocreazione di valore si configuri come un processo catallattico (di scambio), simpoietico (di coevoluzione) e prolettico (di anticipo) modulare e scalare, emergente e dinamico, coopetitivo e sconfinante. Un orizzonte in cui e per cui attori economici eterogenei -antropici e negantropici- scambiano servizi e integrano risorse di varia natura (operanti e operande, tangibili e intangibili, proprietarie e non proprietarie, automatiche e non). Emergenti modelli di business cercano così di valorizzare non solo gli ‘effetti di rete’ (network effects), ma anche gli ‘effetti di scala’ (scale effects) e gli ‘effetti di flusso’ (flow effects). Il diagramma ha tre vertici da intendere più come punti di osservazione di una totalità (la cocreazione ecosistemica di valore) che come elementi distinguibili in sé e per sé. Da queste viste speculative, si declinano poi logiche, forze, risorse, agentività e tecnicalità via via più concrete …” (Accoto 2023, 3E model, v.4, work in progress)

La mia lezione di “introduzione filosofica al metaverso” è ora disponibile sulla piattaforma di e-learning Edulia Masterclass (dal Sapere Treccani). Un excursus di un’ora diviso in sei brevi capitoli per esplorare le dimensioni principali dell’orizzonte metaversale in divenire (perchè “la non-esistenza è il modo di esistenza del metaverso”, Accoto 2023).

1. Idee, teorie e filosofie emergenti del metaverso
2. Un nuovo passaggio tecnologico: dai pixel ai voxel
3. XR design: esposizione, interazione, immersione
4. Esperienze estese: tra virtualità e augmentation
5. Metanomie: creare valore dentro i mondi sintetici
6. Etica, sicurezza e benessere tra avatar e wallet

Un grazie ai curatori e alle curatrici di questa nuova iniziativa per l’interesse, l’invito e l’ospitalità (sul sito di Edulia le info per iscriversi e abbonarsi)

[horizoning o dell’orizzontare] in homepage di “Morning Future” una mia intervista sulle rivoluzioni tecnologiche che da scienza si stanno trasformando in ingegneria lasciando i laboratori del presente per creare i mercati del futuro. Tra opportunità e rischi e con sullo sfondo il racconto breve della mia “saga delle tre terraformazioni” (filosofia della programmazione, filosofia dell’automazione, filosofia della simulazione). Un grazie per l’interesse verso le mie incursioni tecno-filosofiche e per l’ospitalità. Come dico sempre, il futuro è un maestro esigente: ci richiedere di studiare molto e di esercitarci a fondo a vedere e a varcare sensi e soglie … 

Ora su EconomyUp un mio contributo “sull’economia politica della parola sintetica”. Un grazie per l’interesse verso queste mie prime riflessioni su GPT e dintorni 

ChatGPT e altri, stiamo entrando nell’era della parola sintetica che scardinerà imprese e mercati

“Il lavoro filosofico del pensare sull’orizzonte (‘orizzontare’ come mi piace chiamarlo) si nutre di sguardi retrospettivi di lunga durata tanto quanto di viste prospettiche di grande apertura. Un pensiero che è chiamato e si esercita arrischiatamente ad attraversare e anche, in qualche misura, ad abitare scomodamente delle uncanny valleys. Che sono poi, in realtà, l’habitat ideale per un pensiero che voglia dirsi e farsi vivente …” (Accoto 2023)

preview: “Invention and Innovation” (Vaclav Smil, MIT Press, 2023)

“Il dispositivo sociotecnico che istanzia un modello linguistico su larga scala (LLM tipo GPT) è un assemblaggio antropo-macchinico generativo fatto di abilità diverse connesse ad architetture computazionali e risorse informative molteplici. La capacità di generare linguaggio, di apprendere in modalità contestuale, di archiviare conoscenza e informazione, di seguire istruzioni ed eseguire compiti linguistici, di sintetizzare temi con affinamento scalare, di simulare sequenze di argomentazioni e tentativi di ragionamenti per step, di articolare risposte e costruire dialoghi sono il frutto di un’orchestrazione complessa di programmi software, dati e archivi informativi, algoritmi di apprendimento profondo e rinforzato, modelli stocastici e crossentropici della lingua. Dunque, un artefatto dinamico di operatività ingegneristiche complesse (training on code, pre-training modeling, instruction tuning, tokenization, reinforcement learning with human feedback…) in grado di sequenziare statisticamente il linguaggio naturale umano. Il tutto -si dice per bilanciare e contrastare gli hype, le banalità e le ingenuità umane per un verso tanto quanto le allucinazioni macchiniche dall’altro- senza relazione di senso col reale. Tornerebbe, allora, forse nuovamente e diversamente in questione il famoso e controverso aforisma del filosofo Derrida: “Il n’y a pas de hors-texte” (Non c’è un fuori-testo | There is no outside-text) come ci ha ricordato di recente Gunkel. Ma è proprio così e in che significati nuovi? Quel che è certo è che con i linguaggi sintetici non siamo di fronte solo a problemi tecnologici, ma anche e soprattutto a nuove o rinnovate provocazioni culturali e nuovi paradossi. Tra il dentro e il fuori del testo, tra il linguaggio e la sua relazione col mondo, tra la presa di parola della macchina e l’esperienza dell’umano che viene parlato. Come direbbe Foucault, in che forme sorprendenti e arrischiate veniamo allora parlati dalla nuova lingua sintetica? In e per quali campi di forze si evoca la sua potenza?” (Accoto, “Economia politica della parola sintetica”, 2022 in progress)

vedi anche

Prompt engineering e filosofia del black boxing (Accoto 2022)

Sull’economia politica della parola sintetica (Accoto 2022 parte 2)

“L’arrivo dei modelli linguistico-probabilistici a bassa crossentropicità rilancia in forme nuove il tema classico del black boxing. Al punto da dover immaginare anche una nuova pratica disciplinare come il prompt engineering e design. Interrogazioni, istruzioni, dati, esempi sono di norma gli input impiegati per sollecitare la macchina a produrre, attraverso un modello matematico ottimizzato su token linguistici, l’output desiderato (una conversazione, un testo, un riassunto …). Per una buona produzione dell’output, l’ingegneristica dello spunto (prompt engineering) necessita di avere una qualche comprensione del meccanismo/modello impiegato dalla macchina oltre che una qualche conoscenza del dominio disciplinare di riferimento. Certamente, l’idea di comunicare con una macchina in linguaggio naturale non è nuova. E d’altro canto, già solo l’impiego di parole come ‘apri’ o ‘salva’ nei nostri computer (Binder 2022) testimonia di questo tentativo di interfacciamento linguistico naturale tra umani e macchine anche quando il significato di quei termini viene operazionalizzato (e offuscato) in modi nuovi. Ma l’impiego di reti neurali artificiali nel dominio del NLP riaccende la questione del black boxing. Una questione che, storicamente, la cibernetica aveva sollevato a proposito delle macchine come “scatole nere”, macchine di cui si può osservare input e output, ma di cui è preclusa la conoscenza dei meccanismi interni nascosti di comportamento (nel nostro caso di processamento delle informazioni lessicali, sintattiche e semantiche). Insieme e oltre che epistemico, era stato anche e inizialmente un problema militare. Tra le battaglie della seconda guerra mondiale e le insidie della guerra fredda e a partire dal dispositivo fisico -offuscato esso stesso- del ‘magnetron’ per passare poi all’esperimento mentale della ‘enemy machine’). E più che un’eccezione estemporanea, il black boxing era considerato allora quasi una condizione esistenziale. ‘What shall we do?’ si chiedevano già all’epoca i cibernetici. Anche noi oggi siamo chiamati a esplorare scatole nere sollecitati a fare nuovamente innovazione culturale per affrontare ignoranza, novità e offuscamento. Una cosa è chiara: dobbiamo prepararci a sfide importanti e di lungo periodo al di là delle banalità e delle ingenuità che si possono leggere quotidianamente (su pappagalli stocastici e altre amenità). L’era della parola sintetica è appena cominciata e con essa è in arrivo una nuova ondata mediale inflattiva. Come per altre fasi mediali inflazionarie della civiltà umana, dovremo fare innovazione culturale. Come fece Lorenzo Valla nel 1440 (De falso credita et ementita Constantini donatione) inventando la filologia a contrasto delle vulnerabilità della neonata parola scritta e stampata” (Accoto, Economia Politica della Parola Sintetica, 2022 in progress)

“Un LLM è un sequenziatore linguistico-probabilistico a bassa crossentropicità. Ridotto ai suoi minimi termini, è un modello matematico della distribuzione di probabilità delle parole di una lingua scritta. E’ il frutto di un lungo percorso nella storia moderna del NLP (Li, 2022) che partendo dalle catene di Markov a inizio Novecento applicate alla letteratura (sequenza di vocali e consonanti nel romanzo) e passando per i lavori di Shannon a metà anni Cinquanta sulla misura dell’entropia e la distribuzione delle probabilità (sequenza di parole nel linguaggio), arriva a inizio anni Duemila con Bengio & C. all’applicazione delle reti neurali artificiali per la costruzione di modelli linguistici di grandi dimensioni (large language model) con sequenziamento linguistico-probabilistico ottimizzato a ricercare la crossentropicità più bassa possibile. Per questo, come ha ben scritto filosoficamente Shanahan (2022): “It is very important to bear in mind that this is what large language models really do. Suppose we give an LLM the prompt “The first person to walk on the Moon was … ”, and suppose it responds with “Neil Armstrong”. What are we really asking here? In an important sense, we are not really asking who was the first person to walk on the Moon. What we are really asking the model is the following question: Given the statistical distribution of words in the vast public corpus of (English) text, what words are most likely to follow the sequence “The first person to walk on the Moon was …”? A good reply to this question is “Neil Armstrong”. A oggi, potenzialità e limitazioni lessicali, sintattiche e semantiche di GPT et similia sono conseguenti a questa modalità di processamento antropo-macchinico (o meglio sociotecnico) della lingua. Con un pò di filosofia del linguaggio (a partire da Stalmaszczyk 2022), evitando l’essenzialismo e focalizzandoci sull’operazionismo, molte banalità e ingenuità di analisi correnti si diradano. A questo però va aggiunto che affrontare la questione dei linguaggi sintetici, simulativi ed inflattivi (tipo ChatGPT) significa fronteggiare e attraversare un passaggio di civiltà epocale e non episodico. Un passaggio molto commentato ma poco compreso. In questo frangente, qualcuno velocemente viene riproponendo il ban platonico delle arti imitative (“della cosa imitata l’imitatore non sa nulla che valga nulla”: Platone, La Repubblica) nella sua versione contemporanea degli “stochastic parrots”, dei pappagalli probabilistici. Altri ingenuamente si stupiscono delle nuove meraviglie tecnologiche simulacrali e del grado di verosimiglianza raggiunto e sempre più via via affinato a superamento di soglie un tempo immaginate invalicabili. Ma l’arrivo del “linguaggio sintetico” (Bratton) scardina e decostruisce (Gunkel) gli apparati, i domini e i dispositivi istituzionali del discorso, della parola e del parlante così come della scrittura e dell’autorialità con profondità e ampiezza d’impatto” (Accoto 2022 continua qui >) …

continua qui >> https://cosimoaccoto.com/2022/12/22/economia-politica-della-parola-sintetica-accoto-2022-2/