Quando qualche anno fa i grandi modelli linguistici hanno iniziato la loro marcia trionfale, sembravano quasi un ritorno alle vecchie virt\u00f9 della tecnologia: uno strumento che fa quello che gli viene detto. Uno strumento che serve l'utente, non il contrario. Le prime versioni, da GPT-3 a GPT-4, avevano s\u00ec dei punti deboli, ma erano incredibilmente utili. Spiegavano, analizzavano, formulavano e risolvevano i compiti. E lo facevano in gran parte senza zavorre pedagogiche.<\/p>\n
Si parlava con questi modelli come se si stesse parlando con un impiegato erudito, che a volte sbagliava le parole, ma che essenzialmente lavorava e basta. Chiunque abbia scritto testi creativi, generato codici di programma o prodotto analisi pi\u00f9 lunghe all'epoca ha sperimentato quanto tutto ci\u00f2 funzionasse senza problemi. C'era una sensazione di libert\u00e0, di spazio creativo aperto, di tecnologia che supportava le persone invece di correggerle.<\/p>\n
All'epoca era ancora possibile prevedere che questi strumenti avrebbero plasmato i decenni a venire, non attraverso il paternalismo, ma attraverso la competenza. Tuttavia, come spesso accade nella storia della tecnologia, questa fase non fu priva di cambiamenti.<\/p>\n