Page 2 - Istruzioni per la generazione di prompt - di Marco Guastavigna

Matrice per generare prompt di scri0ura per una chat conversazionale – di Marco Guastavigna Ricordando h0ps://laricerca.loescher.it/sostenere-la-prova/
Una delle varie forme di esercizio dell’egemonia tecnocentrica e del percepimento di rendite di posizione è il prompt engineering, ovvero la proposta commerciale a potenziali clien& di istruzioni composi9ve preconfezionate in nome dell’efficienza di una scri;ura considerata job, ovvero a<vità nella sfera dell’economia di mercato, come illustrato nell’immagine:
Decostruire e analizzare questa logica è un u9le esercizio culturale, cogni9vo e professionale.
Quel che balza agli occhi, in primo luogo, è che tra le categorie target sono in genere previs9 sogge< sociali in grado di esercitare il controllo sull’efficacia dei prodo< delle chat conversazionali riprodu<ve rispe;o ai loro scopi e ai loro standard. E quindi, per quanto riguarda l’istruzione, solo studen9 da “College” e “High school”. Solo una visione pigra e autoreferenziale come quella di troppi adde< ai lavori dell’istruzione può quindi preoccuparsi più dei potenziali plagi che della priva9zzazione globale della conoscenza messa in a;o dal capitalismo ciberne9co, il solo in grado – in Occidente – di impossessarsi dei BigData e di me;ere in campo la potenza di calcolo necessaria per la ges9one dei dataset e la definizione dei pa2ern. In secondo luogo, è possibile individuare le categorie generali che stru;urano l’ingegnerizzazione delle indicazioni composi9ve e svelarne la derivazione dagli studi linguis9ci che più si prestano a classificazione e declinazione. Per questa ragione, la tabella che segue non ha nulla di automa9zzato: anche se da completare, essa si propone piu;osto la massima trasparenza. Chiunque la può provare – ed eventualmente integrare – per i propri scopi comunica9vi o u9lizzare per esercizi di s9le consapevoli: sarà proprio la necessità di “montare” in prima persona i diversi moduli che andranno a cos9tuire ogni prompt a perme;ere di recuperare chiarezza e – sopra;u;o – sensazione di pieno controllo di quanto messo in a;o (linguis9co). In terzo luogo, va considerato il fa;o che esistono applica9vi dire;amente indirizza9 alla scri;ura, in cui è possibile combinare scelte sulla base di menu. I chatbot general purpose, infine, simulano una conversazione, e possono pertanto procedere a raffinamen& successivi dell’elaborato testuale in base alle indicazioni dell’utente umano.
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