Test sull’utilizzo di ChatGPT nella scrittura di articoli dentro a WordPress

Alcuni appunti sull’utilizzo di ChatGPT, occhio con la matematica.

Gennaio 29, 2023

Sto creando un plugin per WordPress che utilizza ChatGPT, lo scopo è agevolare chi scrive nell’attività di stesura degli articoli. Con il plugin attraverso alcuni comandi si può quindi interrogare ChatGPT sia direttamente dall’editor di WP Gutenberg che da una sezione denominata “Generator” molto simile al pannello Playground di Open.AI.

Per fare dei test ho supposto di essere in una redazione tecnologica e di voler fare un articolo lista con dei progetti di Arduino da realizzare. Ho così chiesto a ChatGPT di suggerirmi dei progetti da maker, però non banali. Ecco quindi il primo prompt utilizzato:

PROMPT: Suggerisci degli esempi di progetti con Arduino che non siano banali

Il prompt scelto non è molto specifico, ma l’intelligenza artificiale è riuscita ad estrarre il contesto corretto e a proporre delle cose interessanti. Tra le impostazioni per interrogare la api di Open.Ai ho in questo caso posto temperature: 0.7 e max_tokens:500.

Il risultato è questo testo di 517 tokens.

1. Un sistema di allarme per la casa: usando Arduino, un sensore di movimento e una sirena, puoi creare un sistema di allarme che emetta un allarme quando viene rilevata una presenza indesiderata.

2. Una stazione meteo: raccogli informazioni su temperatura, umidità, pressione atmosferica e altri parametri meteorologici e visualizzali su un'interfaccia web o su uno schermo LCD usando Arduino.

3. Un aquilone volante autonomo: usando Arduino, un GPS e alcuni sensori, puoi creare un aquilone che può volare autonomamente seguendo un percorso predefinito.

4. Una macchina da caffè automatica: usa Arduino per controllare una macchina del caffè in modo da preparare bevande calde in modo automatico.

5. Un controllo della temperatura: monitora la temperatura della stanza con Arduino e un sensore di temperatura e usa un motore per controllare una valvola che regola il flusso d'aria in base alla temperatura.

6. Un segnalatore di parcheggio: usa Arduino per creare un sistema che possa rilevare quando un veicolo si è parcheggiato in uno spazio specifico e inviare una notifica al proprietario.

7. Una radio FM: costruisci una radio FM usando Arduino e un modulo radio FM per catturare le frequenze radio e riprodurle su un altoparlante.

8. Un controllo della luce: usa Arduino per controllare una serie di luci in modo da accenderle o spegnerle in base all'ora del giorno o al livello di luminosità presente nella stanza.

Le proposte di GPT hanno certamente senso, quella dell’aquilone (la 3) mi ha un po’ stupito perché non avevo mai incrociato questo progetto e, sapendo che comunque ChatGPT costruisce la risposta cercando le parole più probabili, mi è sembrata strana (mi segno di googolare “aquilone arduino”).

Tra le peculiarità di ChatGPT c’è la capacità di poter ripartire dalla risposta precedente per migliorare il risultato della risposta. La nuova chiamata alla api, infatti, viene composta concatenando il prompt richiesto con l’eventuale risposta già data. Ho così chiesto a ChatGPT di approfondire il primo esempio, aggiungendo la nuova richiesta al prompt già dato:

Ora il PROMPT è: Suggerisci degli esempi di progetti con Arduino che non siano banali. Dei progetti presentati qui sotto spiega meglio come realizzare il primo.

In termini di costi, usare ChatGPT così porta ad utilizzare progressivamente più token, perché la nuova richiesta è composta dal testo del prompt (che ora è un po’ più lungo) + tutto il precedente testo dato nella risposta precedente. Il risultato complessivo di questa nuova richiesta è costato quindi 542 token + 238 tokens di risposta.

I tokens utilizzati e mostrati dal plugin sono quelli restituiti direttamente dalla api, quindi si evince che ChatGPT conta nella risposta nuova solo i tokens aggiuntivi che ha scritto in più, in fondo alla precedente lista di progetti è comparso questo testo (238 tokens):

RISPOSTA aggiunta: Per realizzare il primo progetto, l'allarme per la casa, è necessario un kit Arduino, un sensore di movimento, una sirena, un cavo di collegamento a tre poli, una batteria, una resistenza da 220 ohm e un LED. Prima di tutto, collegare il sensore di movimento al cavo di collegamento a tre poli, quindi collegare un'estremità al pin digitale 2 del microcontrollore Arduino e l'altra estremità a GND. Collegare quindi l'altro capo del cavo di allarme a GND sul microcontrollore, seguito dalla resistenza e dal LED. Collegare infine la sirena alla batteria, quindi installare il tutto nella posizione desiderata. Infine, caricare il codice Arduino per il rilevamento del movimento e la gestione dell'allarme.

Il costo dei token è $0.002/1000 token. Tutto sommato quindi è poco.

Ho chiesto poi di spiegare meglio il terzo progetto, aggiungendo una riga al prompt (e inviando nel prompt anche tutta la risposta precedente):

PROMPT aggiornato: Suggerisci degli esempi di progetti con Arduino che non siano banali. Dei progetti presentati qui sotto spiega meglio come realizzare il primo.

Il paragrafo aggiunto è questo: 798 tokens di prompt complessivo + 244 di risposta.

RISPOSTA aggiuntiva: Per il progetto dell'aquilone, è necessario un kit Arduino, un modulo GPS, un modulo di accelerazione, un modulo di pressione atmosferica, un modulo di temperatura, un motore brushless, una batteria, un radiocomando, una scheda di controllo del motore, un'antenna GPS e una serie di cavi di collegamento. Per realizzare il progetto, collegare prima tutti i moduli al microcontrollore Arduino. Collegare quindi il motore brushless alla scheda di controllo del motore, quindi alla batteria. Collegare inoltre l'antenna GPS e il radiocomando al microcontrollore. Caricare quindi il codice Arduino per il controllo dell'aquilone e programmare il percorso che l'aquilone deve seguire. Infine, testare l'aquilone per assicurarsi che tutti i componenti funzionino correttamente.

Il pannello Generator del plugin, sopra si scrive la domanda e sotto esce la risposta.

La spiegazione fornita è in vero molto generica e sinceramente poco interessante per qualunque persona che voglia capire come funziona questo progetto d’aquilone volante autonomo con Arduino. Sicuramente si può fare di meglio e chiunque volesse fare un articolo dovrebbe a questo punto inserire un’immagine o uno schema elettrico. Vabbeh, queste sono solo prove…

Problemi matematici

Un problema se vogliamo più importante è nell’interpretazione di quesiti matematici precisi. Per esempio per calcolare il costo delle domande e risposta fatte, invece di aprire la calcolatrice, l’ho chiesto a ChatGPT di farmi il conto dei tokens:

Calcola questa somma 798 + 244 + 542 + 238 + 517 =

Il risultatp è stato: 1995.

Il calcolo fatto fare a ChatGPT dà un risultato sbagliato! Con la matematica ho visto che ha dei problemi. In queti casi ho letto di suggerire a ChatGPT di procedere passo passo, così ho riformulato la domanda:

Calcola la somma di questi numeri. 798 + 244 + 542 + 238 + 517. Procedi un passo alla volta e mostra il risultato.

E questa è stata la risposta:

798 + 244 = 1042
1042 + 542 = 1584
1584 + 238 = 1822
1822 + 517 = 2399
La somma dei numeri è 2399.

In realtà il risultato corretto è 2339. Ha sbagliato l’ultimo passaggio. Quindi no, non ci siamo. Questi errori in matematica rendono ChatGPT forse più simpatico, ma anche meno affidabile.

Ho allora chiesto ad un’altra AI di disegnare ChatGPT che si studia un po’ di matematica, ecco come Midjourney vede ChatGPT.

Non proprio rassicurante.

ChatGPT vista da Midjourney

Author

PHP expert. Wordpress plugin and theme developer. Father, Maker, Arduino and ESP8266 enthusiast.

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