GPT-3: Il buono, il cattivo, lo strabiliante | Episodio 54

Nella puntata di oggi, noi:

• Condividi esempi del tipo di contenuto che puoi creare con GPT-3
• Analizza la qualità e il calibro della sua scrittura
• Rispondi alla domanda sulla bocca di ogni marketer di contenuti: dovremmo essere preoccupati?

Menzionato nell'episodio

• Titoli e URL scritti da GPT-3
• Tweetstorm scritto in parte da GPT-3
• Scrittura creativa scritta da GPT-3
• Contenuto Copycat: gli strumenti SEO ci hanno portato qui, gli esseri umani ci tireranno fuori
• Lista d'attesa OpenAI GPT-3

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Ascolta l'episodio sopra o dai un'occhiata nella tua app podcast preferita.

Da asporto chiave

1:37 - Che diavolo è comunque GPT-3?

Andrew spiega il concetto di un modello di elaborazione del linguaggio naturale ed esplora la capacità di GPT-3 di creare una scrittura originale da un determinato prompt.

"Quindi GPT-3 è un modello di elaborazione del linguaggio naturale. E fondamentalmente quello che è è che si è spento e legge praticamente tutto ciò che c'è su Internet. Penso che sia qualcosa come 175 milioni di parametri o qualcosa del genere".

6:06 - Ottenere GPT-3 per scrivere titoli, URL e post di blog

Andrew richiede al modello di creare titoli, URL ed estratti di post di blog e GPT-3 restituisce una serie di suggerimenti perfettamente plausibili.

"Alcuni esempi potrebbero essere 'i modi migliori per calcolare l'abbandono.' E poi mi ha dato 'una guida all'abbandono: definire previsioni e migliorare.' 'Quando l'abbandono influisce sulla redditività.' "L'effetto del churn sul lifetime value e sul churn rate." "Tasso di fidelizzazione rispetto al tasso di abbandono". 'Tasso di abbandono, come calcolare il tasso di abbandono dei clienti e fermarlo.' E a quanto pare quello sarebbe scritto su Investopedia".

9:56 - Scrivere un romanzo con l'IA

Ryan ottiene GPT-3 per finire di scrivere un estratto dal suo romanzo, e i risultati sono stranamente convincenti.

"Leggerò solo un breve estratto da esso," Si appoggiò allo schienale dell'albero, osservando la barca oscillare mentre l'acqua tremolava al chiaro di luna. I rami in alto oscillavano a ogni raffica di brezza, le innumerevoli foglie sussurravano: "Sono qui. Sono ancora qui". Sorrise per l'ironia. Viveva ancora.""

11:34 - Non andare nel tuo bunker sotterraneo... per il momento

GPT-3 eccelle nei contenuti creativi in ​​formato breve, ma perde la sua strada con i contenuti fattuali in formato lungo.

"Per il marketing dei contenuti effettivo, una buona scrittura su Internet, non sarà un sostituto per gli scrittori. Sarà più uno strumento che gli scrittori usano probabilmente per aumentare il loro processo attuale e anche solo per migliorarli".

15:22 - Automatizzare le parti meno interessanti del marketing

Le maggiori opportunità con GPT-3 risiedono nella sua capacità di aumentare e supportare uno scrittore umano. Andrew esplora il riutilizzo dei contenuti, trasformando gli articoli esistenti in tweet promozionali.

"Dì per l'articolo che hai appena scritto, ok, ecco il titolo di quell'articolo ed ecco la meta descrizione. E poi dici di generare un tweet per questo, e genererà un tweet con emoji, con gli hashtag giusti in anche questo. E puoi dire, genera 10 tweet e lo farà in cinque secondi. E questo è il tuo social media per quell'articolo già generato. "

17:13 - GPT-3 come tuo copilota creativo

GPT-3 può funzionare come un potente aiuto per il brainstorming di nuove idee per articoli, combinando concetti per creare nuove angolazioni e inquadrature in pochi secondi.

" Allo stesso modo in cui potresti avere una dozzina di persone in una stanza per fare un brainstorming di idee, il valore della loro produzione non sta necessariamente nel trovare un articolo bello e completamente arricchito. È trovare quelle nuove inquadrature che non avresti mai inventato te stesso, prendendo le parti componenti di tutto ciò di cui vuoi scrivere, unendole insieme in tutti i tipi di modi strani e vedendo quali novità escono. E GPT-3 può farlo su larga scala, in una frazione del tempo, con un vasto canone letterario."

21:15 - Da grande potere derivano grandi responsabilità

Chiunque costruisca con GPT-3 deve essere consapevole del potenziale di distorsione nell'output del modello.

" Quando lo usi sul back-end, una delle cose su cui OpenAI è molto esplicito è che poiché questo è addestrato sull'intera Internet e Internet non è un posto molto carino per la maggior parte del tempo, devi state molto attenti alla tossicità e ai pregiudizi in qualunque cosa stiate generando."

Trascrizione completa

Ryan: (00:06)
Nell'episodio di oggi di The Animalz Podcast, ho arruolato Andrew Tate, capo della ricerca e sviluppo di Animalz, per parlare degli aspetti buoni, cattivi e decisamente strabilianti di GPT-3, il modello di linguaggio naturale straordinariamente potente di OpenAI, condividiamo esempi del tipo di contenuto che puoi creare con GPT-3, analizziamo la qualità e il calibro della sua scrittura e rispondiamo alla domanda sulla bocca di ogni marketer di contenuti. Dovremmo essere preoccupati?

Ryan: (00:43)
Benvenuti in un altro episodio di The Animalz Podcast. Oggi sono stato raggiunto dall'IA che abbiamo addestrato per sostituire il capo della ricerca e sviluppo di Animalz, Andrew Tate.

Andrea: (00:54)
Bello essere alla prima volta come IA, almeno.

Ryan: (00:58)
Sono sicuro che imparerai molto dall'esperienza e la tua seconda volta sarà ancora meglio.

Andrea: (01:01)
Si Esattamente. E poi ti sostituirò.

Ryan: (01:04)
Sì. Bene, come probabilmente puoi immaginare, oggi stiamo parlando di GPT-3, degli argomenti che ha inviato Twitter, le mie e-mail, tutti i nostri canali Slack assolutamente pazzi nelle ultime due settimane. Soprattutto dal momento che siamo un'agenzia di content marketing, qualsiasi cosa tra l'intersezione tra tecnologia e scrittura sarà molto interessante per noi. E questo è già stato dimostrato per GPT-3. Quindi, Andrew, qualcuno che è molto più esperto di me in queste questioni, cos'è in realtà il GPT-3?

Andrea: (01:37)
Sì. Quindi GPT-3 è un modello di elaborazione del linguaggio naturale. E fondamentalmente quello che è è che si è spento e si legge praticamente tutto ciò che c'è su Internet. Penso che sia qualcosa come 175 milioni di parametri o qualcosa del genere. Ed è fondamentalmente come una rete neurale e si è spenta, ha letto tutta questa roba e poi ha cercato di condensarla nelle regole del linguaggio. E il punto è che sta cercando di imparare come scriviamo e come comunichiamo, almeno in termini di scrittura. E poi ci sono gli usi, su cui immagino possiamo arrivare. E il punto è che da quel modello che è stato generato, può prevedere da una data parola che gli dai quale sarà la parola successiva e la parola dopo quella e la parola dopo in modo che possa costruire frasi e paragrafi e l'intero corpus di scrivere sostanzialmente.

Ryan: (02:46)
Quindi ovviamente la cosa da sottolineare è che questa è roba nuova di zecca che sta creando. Sta prendendo, come dici tu, le regole da seguire per come comprende la scrittura umana e le sta usando per creare materiale nuovo di zecca che probabilmente non è esistito a nessun titolo in nessuna parte della storia umana.

Andrea: (03:02)
Si Esattamente. Quindi, sì, non si tratta solo di plagiare ciò che tutti gli altri hanno eseguito o meno come la rigida definizione della parola di plagio. Sì. Fondamentalmente sta inventando cose man mano che va avanti, ma cercando di inquadrarlo all'interno di queste regole linguistiche e quindi inquadrarlo all'interno di qualunque cosa tu gli dai per iniziare, che è chiamato prompt all'interno del mio GBT-3. E puoi vedere che un modo per capire la sua creatività in questo senso è che esce con nomi e titoli. E se vai a cercare su Google queste persone, non esistono. E viene fuori con URL che non esistono e aziende che non esistono, ma tutte queste cose si adattano a qualunque cosa tu abbia dato all'inizio. Non si tratta solo di inventare cose casuali, ma di inventare risposte creative a ciò che gli hai chiesto di fare.

Ryan: (03:51)
Ed è stato affascinante giocarci. L'URL che hai menzionato lì, ho visto gli esempi che hai generato. Ovviamente segue lo schema preciso di un URL, ma è anche un po' idiosincratico nel modo in cui tendono ad essere le strutture URL di diverse aziende. Quindi alcuni usano le sottocartelle, altri usano i sottodomini. È assolutamente strano. Quindi forse possiamo parlare attraverso alcuni degli esempi di cose che abbiamo effettivamente generato. Le cose che abbiamo inserito e poi l'output inquietante che ha generato per noi come risultato.

Andrea: (04:21)
Quindi sì, io e te ci abbiamo giocato. In realtà probabilmente in modi diversi. Quindi ci ho pensato in termini del lavoro che facciamo in Animalz e della scrittura di contenuti e affari e ho visto cosa potrei generare attraverso questo. Quindi la prima cosa che ho fatto quando ho ottenuto l'accesso lunedì scorso è stata letteralmente digitare, all'interno del playground a cui ti danno accesso, "Per favore, scrivimi un post sul blog su un lato sull'autenticazione". Ed è quello che ho scritto, proprio come un singolo prompt.

Ryan: (04:50)
Essere educati era fondamentale anche per questo.

Andrea: (04:52)
Si Esattamente. Sì. È importante essere educati con GPT-3 e ha sputato come tre, 400 parole, il che aveva assolutamente senso. Si trattava di SSO. Ha definito cos'era, ti ha detto per cosa dovresti usarlo, i vantaggi di esso. Potresti metterlo su Internet se gestisci un'azienda SSO o scrivi contenuti per SSO. E nessuno saprebbe che è stato scritto da un computer. Nessuno saprebbe che l'unica cosa che un essere umano ha fatto è stata dire: "Per favore, scrivimi un post sul blog su SSO". L'ho trovato esilarante più di ogni altra cosa come "Wow, è incredibile che lo abbia fatto da un punto così semplice". E poi, dopo averci giocato in modi diversi, uno di questi è stato quello di provare a generare titoli per gli articoli in base a ciò che è già disponibile. Quindi uno degli aspetti interessanti di GPT-3 è quello che viene chiamato uno studente di pochi colpi. E l'idea è che ha questo modello di linguaggio.

Andrea: (06:06)
E se gli dai un suggerimento, fa un buon lavoro, ma in realtà se gli dai alcuni esempi di ciò che vuoi, farà un lavoro drasticamente migliore, e con pochi ne ho fatti solo due o tre. Non ha bisogno di centinaia di esempi diversi, ne bastano solo un paio. Quindi ho scritto un tipo rapido di app, che hai inserito in un termine di ricerca, l'app quindi va via e prende come i primi titoli per quel termine di ricerca in Google, li usa come prompt GPT-3 e GPT-3 quindi produce un sacco di titoli diversi per te, che in teoria sono quindi ottimizzati SEO al punto da potersi classificare nella prima pagina di Google, il che è piuttosto carino. Quindi alcuni esempi sarebbero come i modi migliori per calcolare l'abbandono. E poi mi ha dato un'introduzione sull'abbandono, definendo previsioni e migliorando. Quando l'abbandono influisce sulla redditività. L'effetto del churn sul lifetime value e sul churn rate. Tasso di ritenzione rispetto al tasso di abbandono. Tasso di abbandono, come calcolare il tasso di abbandono dei clienti e fermarlo. E a quanto pare quello sarebbe scritto su Investopedia.

Ryan: (07:13)
Bello, ha specificato anche il sito web.

Andrea: (07:16)
Si Esattamente. Specifica i siti web. E quindi una delle cose che ho fatto è stata la migliore pubblicità su Facebook e, sì, ha specificato che una di quelle dovrebbe essere su AdEspresso. 10 consigli per dare il via alla tua strategia pubblicitaria Facebook su AdEspresso.

Ryan: (07:31)
Mi sembra di averlo letto. Sì.

Andrea: (07:32)
Si Esattamente. Suona esattamente come il tipo di articoli che ti aspetteresti di trovare nella prima pagina dei risultati della pagina di ricerca. E questo è il punto, tutto ha perfettamente senso quando lo leggi. Quindi, da questo, penso che il modo in cui abbiamo cercato di andare, tu e io in modi diversi, sia generare contenuti sempre più lunghi e vedere come ne viene fuori. Così, alla fine della scorsa settimana, ho creato un rapido sito Web con alcuni esempi in cui fondamentalmente quello che ho fatto è stato solo dargli un titolo e una descrizione di una frase di come volevo che fosse l'articolo. E poi volevo solo vedere cosa ha scritto per me. Quindi uno degli esempi che ho avuto è stato questo, che è il morfismo graffio. Il morfismo del Graffio è la fase in cui ci troviamo in questo momento, tutti gli strumenti e i processi per i telelavoratori analoghi di un totem da ufficio. Quindi quella frase in realtà non ha molto senso. Uno, il morfismo graffio è una parola che ho inventato e questa e la frase stessa sono completamente esoteriche, giusto? Come se non lo facessi davvero... Potresti scriverlo in un modo molto migliore, di sicuro.

Andrea: (08:51)
Ma da ciò ha generato nuove tecnologie o nuovi strumenti che alimentano innovazioni e cambiamenti. Gli strumenti sono collegati alle mentalità e queste, a loro volta, riflettono il contesto storico. Ad esempio, quando abbiamo sostituito la segreteria e i calendari fisici con e-mail ed elenchi di cose da fare, abbiamo adottato un vecchio comportamento e lo abbiamo inserito con uno nuovo. Ma invece di eliminare il vecchio, abbiamo semplicemente aggiunto il nuovo. Questa era la fase di adattamento ed è ancora con noi. La fase dell'adozione può arrivare solo dopo aver rimosso il vecchio dal nuovo. E questo è il tipo di idea simile a cui stavo cercando di arrivare con questo strano suggerimento dell'idea che sì, come se dovessimo passare a nuovi strumenti remoti piuttosto che provare a copiare ciò che le persone dell'ufficio facevano in anticipo. E ha senso. E ho scritto circa 750 parole avviando il bootstrap. Quindi, qualunque cosa mi piacesse dell'output, la userei come input successivo, il prompt successivo. E sarebbe come costruire e costruire l'articolo in quel momento. E so che l'hai fatto nella scrittura creativa.

Ryan: (09:56)
Sì, quindi mentre Andrew era impegnato diligentemente a cercare di applicare questo ai nostri affari, io ero completamente autoindulgente cercando di scrivere il mio romanzo con esso. Praticamente ho preso il primo capitolo di apertura di come un piccolo libro che ho autopubblicato. Ed ero solo curioso di vedere cosa produceva. E questa è stata la cosa che in realtà, soprattutto, mi ha fatto alzare a sedere e prestarci attenzione. Perché quando, penso, usi la terminologia aziendale, è abbastanza facile. Anche se sembra che abbia senso, puoi spesso individuare disconnessioni tra i termini che è stato schiacciato insieme o l'inquadratura generale del pezzo, perché ci sono informazioni obiettive lì dentro. Penso che la cosa con la scrittura creativa, ci sia molto di più con cui puoi farla franca in modo efficace. E l'output che mi ha dato, potrebbe anche essere stato un romanzo che ho letto da qualche parte.

Ryan: (10:44)
Ne leggerò solo un breve estratto: "Si appoggiò con la schiena all'albero, osservando la barca oscillare mentre l'acqua tremolava al chiaro di luna. I rami sopra oscillavano a ogni raffica di brezza, le innumerevoli foglie sussurravano: "Sono qui . Sono ancora qui." Sorrise per l'ironia di ciò. Viveva ancora". E prosegue introducendo un paio di interessanti punti della trama su come abbandonare un villaggio destinato a morire al calar della notte, cosa che non rientrava da nessuna parte nel mio suggerimento originale. Sento che se ci giocassi abbastanza, potresti effettivamente costruire in modo iterativo una struttura della storia dall'output che ti ha dato. Sì, assolutamente affascinante. Quindi, voglio dire, come persone che scrivono per vivere in molte forme diverse, dovremmo preoccuparci di questo? Dovremmo essere come trasferirci nei nostri bunker sotterranei in questo momento?

Andrea: (11:34)
Sì. Quindi penso di no, sostanzialmente, al momento. Le mie prime impressioni non sono cambiate davvero su questo, che è che è assolutamente incredibile, ma non è così sorprendente come un bravo scrittore umano. E penso che quello che tu ed io abbiamo visto giocare con questo nell'ultima settimana o giù di lì è quella roba in forma abbreviata con buoni suggerimenti, un'app eccellente, come incredibile. Penso che la cosa che mi ha lasciato senza fiato è stata che ho fatto un breve tweetstorm la scorsa settimana e i primi tweet nel tweetstorm sono stati scritti da me e poi li uso come input per GPT-3 per vedere cosa ne è venuto fuori. E ha prodotto alcuni tweet assolutamente completi, che si adattano perfettamente al resto della tempesta di tweet e li hanno semplicemente aggiunti. Avevano senso. Allora perché non aggiungerli? Quindi quel tipo di roba in forma abbreviata penso sia davvero eccezionale. Ma perde la strada quando gli viene chiesto di scrivere cose in forma più lunga. Al momento chissà cosa ne verrà fuori.

Ryan: (12:50)
Come avvertimento perpetuo con questo, non è vero?

Andrea: (12:53)
Esattamente. Sì. Chissà cosa mostreranno GPT-4 o -5 o GPT-N, ma al momento penso che siano una specie di tre modi di pensarci, che in breve sarebbero l'estremità inferiore del contenuto, il tipo di cose in cui gli scrittori vieni pagato qualche dollaro per due o 300 parole di articoli ottimizzati per la SEO, come roba da content factory. Quelli potrebbero essere facilmente sostituiti da questo. Dagli un buon prompt e uscirà esattamente quello che vuoi. Ma per il marketing dei contenuti effettivo, la buona scrittura su Internet, non sarà un sostituto per gli scrittori. Sarà più uno strumento che gli scrittori usano probabilmente per aumentare il loro processo attuale e anche solo per migliorarli. Penso anche nel tempo.

Ryan: (13:49)
Questo è un buon punto che anche all'interno della scrittura umana, c'è già un enorme abisso nella produzione che le persone creano nello stesso modo in cui alcune persone creano capolavori letterari assoluti, come il mio libro, ovviamente. All'altra estremità dello spettro, sì, hai anche dei contenuti spun, una di queste vecchie tecniche di SEO black hat in cui fondamentalmente prendi gli articoli esistenti e li mescoli un po' e provi a creare qualcosa che sia tecnicamente nuovo di conseguenza. Quindi, anche se GPT-3 non ha eguali come gli Shakespeare del nostro mondo, o anche qualsiasi scrittore vagamente competente, c'è ancora questo sottoinsieme di contenuti nel mondo, il che è brutto per cominciare. E questo è sicuramente qualcosa che GPT-3 sarà in grado di strappare e fare un lavoro migliore, penso, anche in meno tempo.

Andrea: (14:37)
Sì. Quindi hai già letto di contenuti copycat, e questo è quasi come un bellissimo esempio di cosa copycat contenuto come l'articolo finito di un genere di cose in cui non è plagio, ma è solo prendere ciò che è là fuori e creare qualcosa di nuovo, ma non qualcosa di drasticamente nuovo e non qualcosa che richiede tutta la creatività per essere realizzato. E poi il tuo punto sul costo del tempo, puoi scrivere un articolo con questo sicuramente meno di un'ora, ma non sarà un buon articolo e la quantità di tempo che dovresti dedicare alla modifica e alla revisione, se vuoi produrre qualcosa di buono con questo, probabilmente prende in quel modo, penso.

Ryan: (15:22)
Bene. Una delle cose che hai sottolineato è che in realtà esiste un caso d'uso davvero prezioso per alcune delle parti meno qualificate del marketing dei contenuti. Nel senso del riutilizzo dei contenuti è un ottimo esempio. Gran parte del mio lavoro viene speso nel prendere parti di articoli esistenti e distribuirli in nuovi formati, che si tratti di contenuti sui social media, meta descrizioni, informazioni progettate come riassunto o una panoramica del contenuto più ampio e più ampio. È qualcosa che questo potrebbe fare magnificamente, immagino.

Andrea: (15:54)
Sì. Quindi un esempio per questa settimana, sì, sarebbe come i tweet, è eccellente in questo. Puoi immaginare. Non l'ho provato su LinkedIn, ma sarebbe lo stesso genere di cose, dove, soprattutto, dove questo tipo di tecnica di apprendimento come pochi scatti in cui lo faresti per la tua azienda, probabilmente hai una certa guida di stile per i social, sia è un po' come stravagante o è molto commerciale come, qualunque cosa, gli dai alcuni esempi di ciò che hai fatto prima. Forse è il tuo stile di tweet pieno di emoji e hashtag. Quindi gli dai tre esempi di buoni che hai fatto prima. E poi dì per l'articolo che hai appena scritto, ok, ecco il titolo di quell'articolo ed ecco la meta descrizione. E poi dici di generare un tweet per questo e genererà anche un tweet con quegli emoji con gli hashtag giusti. E puoi dire, sì, come generare 10 tweet e lo farebbe e lo farà in cinque secondi. E questo è il tuo social media quindi per quell'articolo già generato.

Ryan: (16:56)
Mi preoccupo se lo alimentassimo troppo LinkedIn, nel processo creiamo l'IA più arrogante e auto-esaltante del mondo. Questo è uno dei rischi di questo, credo. Un altro caso d'uso che hai sottolineato è stata questa idea di usarlo effettivamente quasi come un copilota o qualcuno con cui fare brainstorming. Come stai pensando?

Andrea: (17:13)
Sì. Questo è il modo in cui mi sembra più interessante in termini di come potrebbe aiutare uno scrittore. Ogni scrittore comprende il concetto di blocco dello scrittore. Hai un certo modo di leggere un articolo e sei semplicemente bloccato su di esso e non sei del tutto sicuro di dove dovresti andare dopo. Ed è un po' come l'idea che all'interno dell'ingegneria tu abbia la programmazione a coppie, giusto? Come se ti siedi lì con qualcuno e gli rimbalzerai le idee, o forse prenderanno il sopravvento per un po' e tu lo aiuterai. E può comportarsi così quando è un po', come dici tu, come un copilota, in cui puoi dire: "Ok, l'ho scritto. Ho delle idee, mettile in GPT-3 e vedi con cosa viene fuori. Forse uscirà con un nuovo concetto a cui non hai pensato.

Andrea: (18:07)
Quando tu ed io stavamo giocando con questo ieri. Ha generato come un pensiero come il futuro della posizione CMO all'interno del marketing e la differenza tra il marketing tradizionale e il futuro del marketing. Ed è un po' come "Questa è un'idea interessante", per costruire quell'idea ci vuole un essere umano. Non credo che GPT-3 sarà in grado di costruire l'intera idea, ma ti consente semplicemente di generare nuove idee. Ti consente di continuare a costruire un articolo nel tempo quando potresti essere stato bloccato in precedenza. Potrebbe darti quel tipo di spinta in una direzione e puoi eseguirla cento volte e generare cento nuove idee. E potrebbero essere solo uno o due interessanti, ma è comunque un grande pregiudizio, uno strumento davvero nuovo per uno scrittore, credo.

Ryan: (19:04)
Allo stesso modo in cui potresti avere una dozzina di persone in una stanza per fare un brainstorming di idee, il valore della loro produzione non sta necessariamente in un articolo bello e completo o altro. È trovare quelle nuove inquadrature che non avresti mai inventato da solo, prendere il tipo di parti componenti di qualsiasi cosa di cui vuoi scrivere, combinarle insieme e tutti i tipi di modi strani e vedere quali cose nuove ne vengono fuori. E GPT-3 può farlo su larga scala, una frazione del tempo, con un vasto canone letterario che praticamente nessun numero di persone potrebbe effettivamente mettere insieme e utilizzare. È affascinante. L'output quindi ovviamente non deve essere particolarmente leggibile, deve solo piantare un seme che ti interessa, che puoi andare via ed esplorare e costruire su te stesso.

Andrea: (19:46)
Si Esattamente. È un ottimo modo per dirlo, come piantare un seme. La cosa che mi ha ricordato è stato agli albori di Animalz, non eravamo lontani, ci trovavamo in un ufficio a New York, il che significava che per ogni articolo che stavamo scrivendo, c'era qualcuno seduto accanto a te, potevi rimbalzare le idee, ma quando sei passato attraverso il processo di modifica, era come stare seduto lì e parlare un po' di più di un articolo. In un certo senso me lo ricorda, ma quando sei a distanza, è un po' più difficile farlo e avere persone su cui rimbalzare idee perché la maggior parte della comunicazione è strutturata. Ma con questo, è come "Sì, parlerò con GPT-3 e vedrò cosa ne esce". Voglio dire, puoi letteralmente chattare con questa cosa. È programmato per poterlo fare. Ma sì, puoi inserire idee lì dentro, vedere cosa viene fuori e correre con esso.

Ryan: (20:36)
Ho avuto un'idea geniale. A nessuno di noi piace davvero sedersi su Slack, essere disturbato molto. Possiamo collegarlo per fingere di essere noi in Slack e poi andare a vivere le nostre vite allegre?

Andrea: (20:47)
Sono assolutamente sicuro che da qualche parte, tra tutte le persone che lo hanno utilizzato nelle ultime due settimane, qualcuno abbia creato un bot Slack per fingere di essere [crosstalk 00:20:57].

Ryan: (20:57)
Ecco dove sono i soldi veri, credo. È così che lo monetizzi correttamente. Sì. Sorprendente. C'è qualcos'altro che vuoi coprire? Qualcosa di cui le persone dovrebbero essere a conoscenza, pensi?

Andrea: (21:06)
Penso che nelle prossime settimane vedremo uscire sempre più strumenti. Ho visto, infatti, VWO? WVO?

Ryan: (21:13)
Oh, ottimizzatore visivo del sito web?

Andrea: (21:15)
Si Esattamente. Sono usciti con qualcosa, penso proprio questa mattina, che è come un test AB. Hai un titolo sul tuo sito e vuoi vedere quali altre opzioni ci sono e il test AB. Ti suggerirà titoli diversi. Ha una cosa fantastica. Quindi vedremo sempre più cose del genere uscire nei prossimi giorni o nelle prossime settimane. Quando lo usi sul back-end, una delle cose su cui OpenAI è molto esplicito è che, poiché questo è addestrato su tutta Internet e Internet non è un posto molto carino per la maggior parte del tempo, devi essere molto attento alla tossicità e ai pregiudizi in qualunque cosa tu stia generando. Per le cose in forma abbreviata, che possono essere richieste in questo modo di apprendimento in poche riprese dai tweet, dalla scrittura di affari, probabilmente non sarà un grosso problema.

Andrea: (22:10)
Ma è qualcosa che dovremmo essere molto, molto attenti. E puoi immaginare che in roba più lunga, diventi sempre più un problema. Quindi è qualcosa a cui stiamo pensando fortemente in termini di cosa potremmo costruire con questo e come potremmo usarlo, solo per assicurarci di non aggiungere al problema nel tempo. Quindi è qualcosa a cui pensare. Ma per me, tipo, sì, non vedo l'ora di vedere nuovi modi di vedere come le persone lo usano. Ho visto ieri che qualcuno ha collegato questo a un altro tipo di intelligenza artificiale. Quella che viene chiamata una rete contraddittoria generativa, ovvero quando vedi come questi volti completamente generati che sono indistinguibili dalle foto. Qualcuno l'ha collegato, quindi scrivi semplicemente "Per favore, dammi una donna con gli occhi castani e i capelli biondi", e poi uscirà e genererà una foto di quel tipo di persona. L'ho visto con la generazione di immagini, la generazione di programmi completi. Penso che ci siano molte opportunità per questo, non solo nella scrittura, ma in molti tipi diversi di [incomprensibile 00:23:26] di affari di sicuro.

Ryan: (23:28)
Ebbene, soprattutto, mi sento privilegiato di essere in un settore in cui possiamo giocare con questo e imparare da esso e vedere effettivamente il potenziale che questo ha per rendere le nostre vite migliori, più interessanti, più divertenti, più creative in molti casi. Quindi sì. Voglio dire, grazie, Andrew, per avermi incastrato. Non avrei fatto né seguito su come utilizzare GPT-3 senza la tua guida.

Andrea: (23:48)
Sì, nessun problema. Sì. Sono contento che altre persone lo stiano usando. E sì, grazie a OpenAI per averci concesso l'accesso. Greg Brockman ci ha dato accesso a questo per provare a vedere cosa possiamo costruire. E ci piace proprio che una specie di tesi di Animalz sia migliorare i contenuti, rendere i contenuti più utili. Quindi stiamo pensando a come usarlo per farlo.

Ryan: (24:09)
Anche in termini di GPT-3, ne sentirete parlare molto di più nelle prossime settimane, sospetto. Stiamo lavorando a un articolo scritto da e su GPT-3, che sarà interessante. È stato divertente. Ancora una volta, è un po' terrificante vedere l'output semplicemente buono, davvero buono in alcuni punti. Quindi mi collegherò anche a quello quando sarà pubblicato nelle note dello spettacolo. E, chissà, potremmo anche vedere alcune innovazioni relative ad Animalz che utilizzano GPT-3 anche in futuro.

Andrea: (24:37)
Sì. Speriamo.

Ryan: (24:39)
Freddo. Bene, grazie, come sempre, Andrea. Ti parlerò presto.

Andrea: (24:42)
Grazie mille, Ryan.