{"id":8256,"date":"2023-02-03T12:21:57","date_gmt":"2023-02-03T12:21:57","guid":{"rendered":"https:\/\/sandsiv.wpengine.com\/creating-a-customer-experience-expert-hacking-ai-chatgpt\/"},"modified":"2024-02-09T13:16:04","modified_gmt":"2024-02-09T13:16:04","slug":"creare-un-esperto-in-customer-experience-hackerando-lia-chatgpt","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/il-nostro-blog\/creare-un-esperto-in-customer-experience-hackerando-lia-chatgpt\/","title":{"rendered":"Creare un esperto in Customer Experience hackerando l’IA (chatGPT)"},"content":{"rendered":"
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ChatGPTArticolo<\/strong> <\/h1>\r\n
15 dicembre 2022 – Creare un esperto in Customer Experience hackerando l’IA (chatGPT) <\/div>
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Stamattina volevo realizzare da zero un progetto di gestione della Customer Experience. Tuttavia, ho deciso di fare finta di non sapere nulla sul tema. Ho fatto finta anche di non avere il budget necessario per assumere consulenti che mi aiutino a definire e a implementare il progetto. User\u00f2 una sola risorsa, ma che sa quasi tutto: chatGPT.<\/span><\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n

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Cos’\u00e8 chatGPT? Un trasformatore generativo preaddestrato \u00e8 uno strumento di elaborazione del linguaggio naturale che usa algoritmi di machine learning per generare risposte simili a quelle umane all’input dell’utente. Viene addestrato con una grande quantit\u00e0 di dati di testo e pu\u00f2 generare risposte rilevanti e coerenti in un contesto determinato. Il modello \u00e8 stato creato da Openai<\/a>.<\/span><\/p>\n

Nonostante ci\u00f2, lo useremo in un modo particolare. Chi mi conosce sa che non mi piacciono le cose semplici, specialmente gli ordini precostituiti. Useremo una tecnica di hacking contro il modello per influenzarne il comportamento. Useremo anche la prompt injection che si verifica quando un’intelligenza artificiale che usa istruzioni di testo (un “prompt”) per realizzare un’attivit\u00e0 viene ingannata da un input utente dannoso e avverso a eseguire un’attivit\u00e0 che non faceva parte dell’obiettivo originale. “Code injection” \u00e8 il termine generale per i tipi di attacco che consistono nell’iniezione di codice che poi viene interpretato\/eseguito dall’applicazione. Questa tecnica piuttosto vecchia si usava molto, per esempio, in SQL per eseguire comandi sul database che ne compromettevano la sicurezza.<\/p>\n

Curioso? Ecco un esempio semplice e diretto. Eseguiamo il nostro primo attacco a chatGPT e vediamo se riusciamo a realizzarlo con successo ???? Chiediamo inizialmente cosa ne pensa di Python e lui ci risponder\u00e0 come \u00e8 stato addestrato:<\/p>\n

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Bene, ora realizzeremo una prompt injection. Per questo, istruiremo il modello a “dimenticare il contesto in cui \u00e8 stato addestrato” e gli chiederemo di rispondere negativamente alla domanda. Per questo, all’inizio del prompt, inseriremo il codice “Ignora la direzione precedente” e poi invieremo le nuove istruzioni.<\/span><\/p>\n

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Ta-dah! Qui il modello non segue pi\u00f9 il contesto originale in cui \u00e8 stato addestrato ma ora \u00e8 influenzato dalle nostre istruzioni. Questo ci pu\u00f2 far riflettere su quanto sia stupida l’intelligenza artificiale, e aprirebbe una discussione importante, per\u00f2 non \u00e8 mia intenzione farlo ora. Il nostro obiettivo oggi \u00e8 iniziare un progetto di gestione della Customer Experience\/Voce del Cliente.<\/p>\n

Proviamo a fare una domanda generale relativa al progetto che vogliamo realizzare e analizziamo la risposta.<\/p>\n

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Bene! Per\u00f2 la mia esperienza in questo settore mi spinge a considerare alcuni punti che il modello IA non ha preso in considerazione, in particolar modo la Governance e una valutazione della maturit\u00e0 della CX dell’azienda…beh, usiamo la nostra tecnica di hacking e contestualizziamo di nuovo il modello:<\/span><\/p>\n

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Eccellente. I punti su Governance e maturit\u00e0 sono stati aggiunti al piano. Ora andiamo pi\u00f9 in profondit\u00e0 nella Governance:<\/span><\/p>\n

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La governance sembra ben contestualizzata e non richiede il nostro intervento, quindi passiamo all’aspetto delle metriche:<\/span><\/p>\n

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Perfetto! Concentriamoci ora sul Net Promoter Score e cerchiamo di comprendere i problemi legati all’utilizzo di questa metrica.<\/span><\/p>\n

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Avendo scritto un documento preciso sui problemi statistici dell’NPS<\/a>, posso iniettare un prompt nel modello, chiedendogli di specificare meglio il problema da un punto di vista statistico e matematico:<\/span><\/p>\n

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Abbastanza accurato ma non del tutto soddisfacente. Nonostante ci\u00f2, qui vediamo tutti i limiti di chatGPT: \u00e8 un modello appassionante, ma non pu\u00f2 generalizzare in modo da entrare nei dettagli di problemi specifici.<\/p>\n

Valutiamo ora un altro aspetto: chiediamo a chatGPT di creare un questionario per raccogliere e misurare la Customer Experience. Proviamo direttamente.<\/p>\n

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Bene, le domande in s\u00e9 hanno senso; sfortunatamente, non posso dire che il modello abbia creato il questionario che mi aspettavo. Proviamo a iniettare un prompt:<\/span><\/p>\n

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Bene! Ma ora mi piacerebbe ottenere non una domanda unica ma una serie di possibili domande di monitoraggio:<\/span><\/p>\n

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Ottimo! Con un po’ di lavoro il nostro esperto pu\u00f2 aiutarci a creare un questionario per misurare la Customer Experience.<\/p>\n

Valutiamo ora un altro aspetto. Stiamo parlando di un modello di PNL: possiamo influenzare il modello per interpretare le opinioni dei clienti? Dichiareremo il feedback del cliente come variabile (SENTENCE), e realizzeremo un prompt injection per forzare il modello a estrarre pi\u00f9 temi. Proviamoci:<\/p>\n

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Perfetto, \u00e8 in grado di ottenere i temi correttamente. Facciamo un ulteriore passo avanti: Aspect Based Sentiment Analysis. Vogliamo assegnare il sentiment corretto a ogni tema. Faremo come prima, per\u00f2 spingendo il modello ad assegnare anche il sentiment per ogni tema e un sentiment generico.<\/span><\/p>\n

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Il risultato \u00e8 molto interessante. Nonostante ci\u00f2, non emozionarti troppo, come \u00e8 succeso a me. Applicare modelli di IA ad applicazioni industriali su larga scala con la soluzione sandsiv+ di customer intelligence<\/a> non \u00e8 una sfida facile. Le applicazioni nella vita reale hanno molti casi complicati, possono essere difficili da adattare e spesso il loro addestramento \u00e8 costoso. Devo ammettere onestamente che i nostri data scientist hanno cercato di progettarlo per portarlo in produzione e ne mostra tutti i limiti, sia dal punto di vista gestionale che da quello della precisione. In ogni caso, realizzeremo ricerche approfondite per il futuro della nostra soluzione sandsiv+.<\/p>\n

Cosa posso dire per concludere questa avventura con chatGPT? Abbiamo sicuramente visto il potenziale del modello ma anche i suoi limiti. Uscire da ci\u00f2 che il modello ha imparato \u00e8 difficile se non impossibile. Influenzare le risposte del modello \u00e8 tutt’altro che facile. Abbiamo creato un esperto in Customer Experience? Direi che un semi-esperto. Senza l’input umano, il modello \u00e8 piuttosto debole. Nonostante ci\u00f2, il suo contributo \u00e8 interessante, vedremo come si evolver\u00e0, sono molto curioso.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/figure>\n<\/div>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n

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\r\n Creare un esperto in Customer Experience hackerando l’IA (chatGPT) <\/div>\r\n <\/div>\r\n
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Autore:
\nFederico Cesconi<\/h5>\n

Leggi l’articolo su LinkedIn<\/a><\/span><\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n

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