13 Utilizzo di strumenti AI
- Leggere Prompt engineering as an important emerging skill for medical professionals: tutorial (Meskó, 2023)
13.1 Introduzione
Il panorama della programmazione sta attraversando una trasformazione radicale, guidata dall’avvento degli strumenti di intelligenza artificiale (AI). Questi assistenti innovativi stanno rivoluzionando il modo in cui sviluppatori, ricercatori e studenti scrivono, comprendono e ottimizzano il codice. Grazie a una nuova generazione di strumenti che vanno oltre i tradizionali ambienti di sviluppo, l’intelligenza artificiale sta aprendo possibilità inedite. Piattaforme come ChatGPT, Google Gemini, Claude.ai, DeepSeek e Qwen sono in grado di generare codice, spiegare concetti complessi e fornire supporto agli sviluppatori in modi che, fino a poco tempo fa, erano impensabili.
13.2 Potenzialità e Sfide dell’AI nella Programmazione
Gli strumenti di intelligenza artificiale (AI) stanno trasformando radicalmente il modo in cui si programma, inclusa l’elaborazione di codice in linguaggi come R. Tuttavia, accanto alle immense potenzialità, emergono anche sfide significative. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM, Large Language Models) possono ottimizzare e accelerare i flussi di lavoro, ma non sono privi di limitazioni. Tra queste, la possibilità di generare codice impreciso, introdurre bias involontari o produrre output che richiedono una verifica approfondita da parte dell’utente.
Nonostante queste sfide, gli strumenti di AI offrono un supporto prezioso in diverse aree chiave:
Supporto Concettuale:
Gli LLM si dimostrano particolarmente efficaci nel rispondere a domande complesse su metodi statistici, algoritmi e tecniche di analisi dei dati. La qualità delle risposte migliora notevolmente quando le domande sono formulate in modo chiaro, specifico e dettagliato.Generazione e Completamento del Codice:
Questi strumenti possono aiutare gli sviluppatori a scrivere codice più rapidamente, suggerendo completamenti automatici, identificando potenziali errori e persino generando interi script a partire da descrizioni testuali. Questo riduce il tempo dedicato alla scrittura manuale e permette di concentrarsi su aspetti più creativi o complessi del progetto.
13.3 Panoramica Comparativa dei Principali Strumenti AI
Come scegliere il modello linguistico più adatto per un determinato compito? Nell’articolo di Gibney (2025), ricercatori condividono i loro strumenti preferiti attualmente in uso, offrendo una guida pratica a chi ha bisogno di orientarsi tra le varie opzioni.
13.3.1 o3-mini (il ragionatore)
OpenAI ha lanciato o3-mini, un modello di ragionamento gratuito per gli utenti registrati, sviluppato in risposta alla crescente concorrenza di DeepSeek. Questo modello si distingue per l’utilizzo di un processo di ragionamento a catena (chain-of-thought reasoning), che gli permette di affrontare problemi complessi in ambito matematico e scientifico con precisione. Oltre a eccellere nell’analisi tecnica e nella riformattazione dei dati, o3-mini è particolarmente efficace nel scomporre concetti intricati in passaggi più semplici. Tuttavia, nonostante le sue capacità avanzate, non è ancora in grado di eguagliare il ragionamento umano in contesti che richiedono creatività o intuizione profonda.
13.3.2 DeepSeek (il tuttofare)
DeepSeek-R1 è un modello open-weight paragonabile a o1 di OpenAI, ma disponibile a un costo inferiore attraverso API. La sua natura trasparente lo rende particolarmente attraente per i ricercatori, che possono adattarlo ai propri progetti specifici. DeepSeek è utile per generare ipotesi, migliorare la diagnostica medica e supportare attività di ricerca avanzate. Tuttavia, presenta alcuni limiti: il suo processo di ragionamento è più lento rispetto ad altri modelli e offre meno filtri contro output potenzialmente dannosi. Inoltre, OpenAI ha sollevato dubbi sulla legittimità del suo processo di addestramento, alimentando un dibattito sulla trasparenza e l’etica degli LLM.
13.3.3 Llama (il cavallo di battaglia)
Sviluppato da Meta, Llama è uno dei modelli LLM più utilizzati nella ricerca grazie alla sua natura open-weight, che consente agli scienziati di personalizzarlo e impiegarlo in ambienti controllati. È stato applicato con successo in una vasta gamma di ambiti, dalla predizione delle strutture cristalline ai calcoli quantistici, dimostrando una grande versatilità. Tuttavia, l’accesso a Llama richiede un’autorizzazione specifica, rendendolo meno immediato rispetto ad altri modelli open-source emergenti che sono disponibili senza restrizioni.
13.3.4 Claude (lo sviluppatore)
Claude 3.5 Sonnet, prodotto da Anthropic, è particolarmente apprezzato per la sua capacità di scrivere codice e interpretare dati visivi. Questo modello si distingue per la sua abilità nel mantenere il significato tecnico anche durante la semplificazione del linguaggio, rendendolo ideale per redigere proposte di ricerca, annotare codice e supportare attività di sviluppo software. Tuttavia, l’accesso completo alle sue funzionalità richiede un’API a pagamento, il che lo rende meno competitivo rispetto ai modelli open-source in rapida crescita, soprattutto per utenti con budget limitati.
13.3.5 OLMo (il veramente open)
OLMo 2 rappresenta un passo avanti nella trasparenza degli LLM. Questo modello non solo fornisce i pesi del modello, ma anche i dati di addestramento e il codice di sviluppo, offrendo una visione completa del suo funzionamento. Questa apertura lo rende ideale per ricercatori e sviluppatori che desiderano analizzare bias, ottimizzare le prestazioni o comprendere a fondo il processo di creazione di un LLM. L’unico svantaggio è che richiede competenze tecniche avanzate per l’implementazione, sebbene il numero di risorse educative e tutorial disponibili stia crescendo rapidamente.
Ogni modello presenta punti di forza e limiti specifici, rendendoli adatti a contesti diversi. Mentre o3-mini e DeepSeek si concentrano su ragionamento e analisi tecnica, Llama e OLMo offrono maggiore flessibilità e trasparenza per la ricerca. Claude, d’altra parte, si distingue per le sue capacità di sviluppo e interpretazione di dati complessi. La scelta del modello dipende dalle esigenze specifiche dell’utente, dal budget disponibile e dalle competenze tecniche.
13.4 Considerazioni Etiche e Pratiche
L’adozione di strumenti di intelligenza artificiale (AI) solleva questioni etiche e pratiche che richiedono un’attenta riflessione e un approccio responsabile.
Trasparenza
I dataset utilizzati per addestrare i modelli di AI sono spesso poco documentati e opachi, rendendo difficile valutarne la qualità e l’equità. Questo solleva interrogativi sulla presenza di bias involontari e sulla rappresentatività dei dati, con notevoli implicazioni per l’affidabilità dei risultati.Equità di Accesso
Nonostante le potenzialità rivoluzionarie degli strumenti di AI, l’accesso a queste tecnologie non è uniformemente distribuito. Disparità economiche, geografiche e infrastrutturali possono creare disuguaglianze, limitando l’adozione di queste risorse in contesti meno privilegiati e ampliando il divario digitale.Responsabilità
Uno dei dilemmi più complessi riguarda l’attribuzione della responsabilità per i risultati generati dai sistemi di AI. In caso di errori, bias o conseguenze indesiderate, non è sempre chiaro chi debba assumersi la responsabilità: gli sviluppatori del modello, gli utenti o le organizzazioni che lo implementano.
13.5 Riflessioni Conclusive
Gli strumenti di intelligenza artificiale stanno rivoluzionando il mondo della programmazione, offrendo un supporto senza precedenti per la risoluzione di problemi complessi, la generazione di codice e l’ottimizzazione dei flussi di lavoro. Tuttavia, il loro utilizzo deve essere accompagnato da un approccio critico e consapevole. È essenziale verificare i risultati, valutare le implicazioni etiche e garantire che l’adozione di queste tecnologie avvenga in modo equo e responsabile.
L’intelligenza artificiale non sostituirà gli sviluppatori, ma si affermerà come un alleato indispensabile, ampliando la creatività e le competenze umane. Questa collaborazione tra uomo e macchina ridefinirà il modo in cui affrontiamo le sfide del futuro, aprendo nuove opportunità e trasformando il panorama della tecnologia e della ricerca (Bonnefon et al., 2024; Liu & Li, 2024).