@jolla-0 cose semplici, ho scelto prima un argomento che seguo in modo particolare , se chiedevo qualche cosa di approfondito il sistema mi rispondeva con il 90 per cento di dati errati.Ho quindi utilizzato lo stesso sotto l'aspetto giornalistico e ho capito che fornendo al sistema i punti da trattare con dati precisi ,questo ti genera un articolo o piu' artcoli se Vuoi con i dati che ha incamerato.In pratica ho fatto un artcicolo , ho fatto il copia e incolla e Lui ha generato ,due articoli simili ma perfetti .Scusa magari era gia' una cosa nota ma questa almeno e' stata la mia esperienza.

Io ho Rytr e non è male, va saputo usare ma costa una bazzecola e aiuta. Non risolve tutto ma può aiutare in compiti noiosi, ripetitivi o per trovare nuove idee.

Detto questo, va tutto revisionato, a volte escono delle cte stellari e non mi fiderei mai a fargli scrivere un testo su un argomento che non conosco. Su testi con dati numerici, fa delle doppie cte stellari.
In italiano sono spesso indietro, a volte fanno solo traduzione di testi inglesi ed escono delle triple c*****te stellari.

Mi sorge il dubbio se è lecita la fonte da dove prendo i testi per l'addestramento e cosa accadrà quando arriveremo al punto in cui addestreranno con testi già AI

Per le immagini già hanno iniziato a porsi il problema e stanno intervenendo le (grandi) agenzie di microstock per fornire lecitamente immagini per addestrare le AI, con i giusti permessi (dando spiccioli degli spiccioli ai fotografi). Le agenzie hanno velatamente nè confermato, nè escluso che già lo facevano senza pagare royalties o chiedere permessi ai fotografi.

@bustoweb ha detto in L'AI che crea contenuti:

@kal quanto costa la versione a pagamento?

Noccioline.

https://openai.com/api/pricing/

Davinci che è il modello base attualmente migliore disponibile ti costa circa $0.02 ogni 1000 "token" (circa 750 parole).

@marcoilardi è importante fare le domande giuste. Ecco cosa GPT risponde a me: "sedili" di Napoli erano le corporazioni che esistevano a Napoli durante il periodo medievale e moderno. Erano organizzazioni di artigiani e commercianti che svolgevano attività specifiche all'interno della città. Ogni sedile rappresentava una categoria di mestiere, ad esempio i fabbricanti di candele, i tessitori, i fornai, i fabbri, i calzolai, etc. I sedili erano responsabili per la regolamentazione del lavoro all'interno della loro categoria e per la promozione degli interessi dei loro membri. Ogni sedile aveva un proprio statuto e regole interne e si riuniva in una sede specifica per discutere e prendere decisioni. I sedili erano anche responsabili per la formazione dei giovani artigiani, che dovevano sottoporsi a un periodo di apprendistato prima di diventare membri a pieno titolo. Oggi i sedili non esistono più a Napoli, ma alcune delle attività che essi rappresentavano sono ancora presenti nella città.

@gianni-bellorio scusa e come gli hai posto la domanda? Il problema non è tanto porre la domanda in qualche modo, il problema serio è che lui ti risponde sempre e comunque inventandosi una risposta a meno che non gli chiedi un fatto di cronaca esempio il risultato di una partita e ti dice che non è capace.

Scusate ripropongo la domanda per chi è già più esperto sull'AI.

C'è già un tool che, ad esempio, da X paragrafi/capitoli di testi differenti che trattano lo stesso argomento ne genera uno nuovo? Magari come Open AI dando un numero minimo di parole.

@marcoilardi ha detto in L'AI che crea contenuti:

Il problema non è tanto porre la domanda in qualche modo

Sarrano punti di vista. Per me questo è invece una grande parte del problema. L'input che usi (il prompt e i vari parametri) è la cosa più importante.

Personalmente provo a ricordarmi di 2 chiavi quando lavoro sui prompts: Specificità e comprensione dell'input.

Comprensione

Come per un motore di ricerca, la sua prima sfida, è capire cosa vuoi. Più usi un linguaggio semplice e meno rischi che interpreta male l'input. Anche una virgola in più o in meno può impattare la sua comprensione.

Specificità

Intanto la specificità può anche aiutarlo nella comprensione. Chiedere cose specifiche permette di incanarlo al meglio. Se ci accontentiamo d'un titolo, non possiamo sapere dove andrà. I sottotitoli sono la prima cosa che ci viene in mente per incanalarlo, ma ci sono anche altri modi.

Un altro punto interessante a mio avviso è che, anche se Davinci è un modello di elaborazione del linguaggio naturale, per ora mi sembra che funziona meglio con un linguaggio strutturato. Con dati strutturati, riesce meglio a capire l'input, ma li possiamo dare informazioni in più. Uno degli aspetti più vincolanti per me oggi è il limite a 4000 tokens per richiesta.

@jolla-0 ha detto in L'AI che crea contenuti:

Scusate ripropongo la domanda per chi è già più esperto sull'AI.

C'è già un tool che, ad esempio, da X paragrafi/capitoli di testi differenti che trattano lo stesso argomento ne genera uno nuovo? Magari come Open AI dando un numero minimo di parole.

Uno strumento pronto che fa questa roba non lo so. Però hai l'api è quindi puoi fare quello che vuoi. Detto questo il limite maggiore sono i 4000 token a richiesta e il fatto che siano contabilizzati anche i token del prompt. Quindi se prima di fare la richiesta dividi il testo in 4,5,6 o più pezzi (in base a la lunghezza) e li chiedi "Riscrivi questo testo", per alla fine concatenare il tutto, dovrebbe funzionare.

Se hai delle basi di programazione non è una cosa complicatissima. Se riesci al meno a leggere il linguaggio, puoi anche provare a chiedere a l'AI di creare il codice.

@marcoilardi : ho chiesto a CHATGPT di risponderti "Non è vero che io, GPT, rispondo sempre alle domande inventandomi una risposta. Tendo a fare del mio meglio per fornire una risposta accurata e informativa basata sulle informazioni che mi vengono fornite. Tuttavia, come tutti i sistemi informatici, sono limitato dalle informazioni di cui dispongo e dalle mie capacità di comprensione delle domande. Se le informazioni richieste sono fuori dalla mia portata o se la domanda è ambigua o poco chiara, potrei non essere in grado di fornire una risposta soddisfacente. In tali casi, cercherò di fare del mio meglio per fornire informazioni generali o per aiutare a formulare la domanda in modo più preciso."
E da più anni che lavoro con AI ML e DL per aziende del settore moda (dal 2017) e da inizio 2021 stiamo sviluppando applicazioni che usano GPT-3 per Customer Care e per Conversational BI per accedere ai database aziendali con NQL create da GTP-3. Quello che posso dire che siamo all'alba di un utilizzo pervasivo di AI - gli algoritmi devono essere ancora migliorati ottimizzati nella fase di training - ma siamo in una fase di disruption e di revisione di tutte le attività personali e dei processi interni delle imprese

@gianni-bellorio Scrive meglio di tanti copywriter...