Cosa si intende con il termine machine learning?

2 Agosto 2023

L’apprendimento automatico (machine learning) è un ramo dell’intelligenza artificiale (AI) che consente ai computer di apprendere senza essere esplicitamente programmati. I sistemi di apprendimento automatico sono in grado di identificare modelli nei dati e utilizzarli per prendere decisioni o fare previsioni.

Esistono diversi tipi di apprendimento automatico, tra cui:

Apprendimento supervisionato: i sistemi di apprendimento supervisionato vengono addestrati su un set di dati che include esempi di input e output desiderati. Il sistema apprende a associare i dati di input agli output desiderati.
Apprendimento non supervisionato: i sistemi di apprendimento non supervisionato vengono addestrati su un set di dati che non include esempi di input e output desiderati. Il sistema apprende a identificare pattern nei dati e a raggrupparli in base a tali pattern.
Apprendimento rinforzato: i sistemi di apprendimento rinforzato vengono addestrati su un set di dati che include esempi di azioni e risultati. Il sistema apprende a prendere decisioni che massimizzano il risultato desiderato.

L’apprendimento automatico viene utilizzato in una vasta gamma di applicazioni, tra cui:

Rilevamento delle frodi
Classificazione delle immagini
Traduzione automatica
Ricerca di informazioni
Guida autonoma
Medicina predittiva
Finanza
Marketing

L’apprendimento automatico è un campo in rapido sviluppo e sta diventando sempre più importante in molte aree della nostra vita.

Che cosa si intende per data mining?

2 Agosto 2023

Il Data Mining, tradotto letteralmente in italiano come “estrazione di dati”, è una pratica essenziale nel mondo dell’analisi dei dati. Consiste nell’esplorare e individuare pattern, relazioni e informazioni utili all’interno di grandi quantità di dati. Attraverso l’uso di algoritmi sofisticati, il Data Mining aiuta a scoprire insight preziosi, consentendo alle aziende di prendere decisioni informate e strategiche.

L’Importanza del Data Mining

Il Data Mining gioca un ruolo cruciale nella nostra società digitale sempre più interconnessa. Con l’esplosione dei dati generati da fonti diverse, come i social media, i dispositivi IoT e i database aziendali, la capacità di analizzare queste informazioni è diventata fondamentale per ottenere un vantaggio competitivo.

I Benefici del Data Mining

Il Data Mining offre numerosi vantaggi che possono influenzare positivamente un’azienda o un’organizzazione:

Scoperta di Pattern Nascosti: Il Data Mining può rivelare pattern nascosti e relazioni tra i dati, aiutando le aziende a individuare opportunità o problemi che potrebbero altrimenti rimanere invisibili.
Previsione e Pianificazione: Attraverso l’analisi dei dati storici, il Data Mining può aiutare le aziende a fare previsioni accurate e a sviluppare piani strategici basati su dati concreti.
Segmentazione del Mercato: Il Data Mining consente di suddividere il mercato in segmenti omogenei, aiutando le aziende a indirizzare le proprie strategie di marketing in modo mirato ed efficiente.
Riduzione dei Rischi: Con la capacità di analizzare grandi quantità di dati, il Data Mining può individuare potenziali rischi e anomalie, consentendo alle aziende di prendere misure preventive tempestive.
Miglioramento dell’Efficienza Operativa: Identificando aree di inefficienza o spreco, il Data Mining può aiutare a ottimizzare i processi aziendali e migliorare l’efficienza complessiva.

Le Fasi del Processo di Data Mining

Il Data Mining è un processo articolato che comprende diverse fasi:

Comprensione del Dominio: In questa fase, gli esperti iniziano a esplorare i dati e acquisire una comprensione approfondita del dominio specifico oggetto di analisi.
Raccolta dei Dati: I dati pertinenti vengono raccolti da fonti diverse e preparati per l’analisi.
Pre-elaborazione: I dati vengono puliti e trasformati in un formato adatto all’elaborazione da parte degli algoritmi di Data Mining.
Scelta degli Algoritmi: Vengono selezionati gli algoritmi di Data Mining più adatti all’obiettivo dell’analisi.
Analisi dei Dati: Gli algoritmi di Data Mining vengono applicati ai dati per estrarre pattern e informazioni rilevanti.
Interpretazione dei Risultati: I risultati dell’analisi vengono interpretati dagli esperti per trarre conclusioni significative.
Utilizzo dei Risultati: Le informazioni ottenute dal Data Mining vengono utilizzate per prendere decisioni strategiche e supportare l’attività aziendale.

Conclusioni

Il Data Mining è uno strumento essenziale per affrontare la sfida dei grandi volumi di dati nel contesto odierno. Grazie alla sua capacità di scoprire pattern nascosti e fornire insight preziosi, il Data Mining aiuta le aziende a rimanere competitive e a prendere decisioni informate. Investire in questa pratica può portare a miglioramenti significativi nell’efficienza operativa, nella comprensione del mercato e nell’identificazione di opportunità di crescita.

Cosa si intende per Big Data?

2 Agosto 2023

Introduzione

Il termine “Big Data” è sempre più diffuso in ambito tecnologico e informatico. Ma cosa si intende esattamente quando si parla di Big Data? In questo articolo, esploreremo in dettaglio il significato di Big Data, le sue caratteristiche distintive e le sue implicazioni nella nostra società.

Definizione di Big Data

Il concetto di Big Data si riferisce all’enorme volume di dati che viene generato da varie fonti in tempi sempre più brevi. Questi dati sono troppo vasti e complessi per essere gestiti dai tradizionali strumenti di elaborazione dati. Il Big Data è caratterizzato da tre aspetti fondamentali, noti come le tre “V”: Volume, Velocità e Varianza.

Volume: Il Big Data riguarda grandi quantità di dati che vengono generati da fonti come sensori, dispositivi mobili, social media, transazioni finanziarie e molto altro ancora.
Velocità: I dati vengono generati a una velocità incredibile e devono essere elaborati in tempo reale o quasi reale per ottenere informazioni significative.
Varianza: Il Big Data può essere strutturato o non strutturato, includendo testi, immagini, audio, video e altro ancora. La varietà di formati rende la gestione dei dati ancora più complessa.

Importanza del Big Data

Il Big Data ha una rilevanza cruciale in molti settori e campi di attività. Grazie alla sua capacità di fornire una panoramica approfondita delle informazioni, il Big Data è utilizzato in modo estensivo nei seguenti settori:

1. Settore Sanitario

Il settore sanitario utilizza il Big Data per analizzare dati medici, storicamente rilevanti e genetici, al fine di individuare nuovi trattamenti, fornire diagnosi più accurate e prevenire malattie.

2. Settore Finanziario

Le istituzioni finanziarie utilizzano il Big Data per individuare pattern e anomalie nei dati finanziari, rilevare frodi e prendere decisioni di investimento informate.

3. Settore del Marketing

Il Big Data è essenziale nel campo del marketing, consentendo alle aziende di comprendere meglio i comportamenti dei consumatori, migliorare la segmentazione del pubblico e offrire campagne pubblicitarie più mirate.

4. Settore del Trasporto

Le aziende di trasporto utilizzano il Big Data per ottimizzare le rotte, ridurre i tempi di attesa e migliorare l’efficienza complessiva del sistema di trasporto.

Strumenti e Tecnologie per il Big Data

Per gestire e analizzare il Big Data, esistono diverse tecnologie e strumenti avanzati. Alcuni dei più comuni sono:

– Hadoop

Hadoop è un framework open-source che consente di elaborare grandi quantità di dati in modo distribuito. È progettato per scalare orizzontalmente su cluster di computer e affrontare le sfide del Big Data.

– Apache Spark

Apache Spark è un framework di elaborazione dati in-memory che accelera notevolmente le analisi dei Big Data. È ideale per applicazioni che richiedono velocità e prestazioni elevate.

– MongoDB

MongoDB è un database non relazionale che offre una maggiore flessibilità nel trattare con dati non strutturati, come documenti JSON.

Privacy e Sicurezza dei Big Data

Con la crescente quantità di dati raccolti, la questione della privacy e sicurezza dei dati è diventata una preoccupazione importante. È fondamentale garantire che i dati siano protetti da accessi non autorizzati e che vengano utilizzati in modo etico e conforme alle leggi sulla privacy.

Conclusioni

In conclusione, il Big Data è una risorsa inestimabile per le aziende e le organizzazioni che vogliono ottenere informazioni significative dalle immense quantità di dati generate quotidianamente. Attraverso strumenti e tecnologie avanzate, il Big Data ci offre l’opportunità di comprendere meglio il nostro mondo e prendere decisioni più informate.

L’Intelligenza Artificiale: un nuovo alleato contro le future pandemie

24 Luglio 2023

Gli scienziati dello Scripps Research Institute negli Stati Uniti hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale (IA) che può tracciare l’evoluzione dei virus pandemici e prevedere l’emergere di nuove varianti virali. Questo sistema, descritto in un articolo pubblicato su “Cell Patterns“, utilizza un algoritmo di apprendimento automatico per analizzare in tempo reale l’evoluzione dei virus.

Il sistema è stato testato utilizzando dati sulle varianti del virus SARS-CoV-2 e sui tassi di mortalità per COVID-19. I risultati hanno mostrato che l’IA è in grado di prevedere l’emergere di nuove varianti prima che vengano ufficialmente designate come tali dall’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS).

Il team di ricerca, guidato dal Dr. William Balch, ha sottolineato l’importanza di considerare non solo le varianti più conosciute, ma anche le migliaia di varianti meno note, denominate “materia oscura delle varianti”. Questo approccio potrebbe aiutare a scoprire regole sconosciute che governano l’evoluzione dei virus pandemici.

L’IA potrebbe essere utilizzata per tracciare l’evoluzione delle future pandemie virali in tempo reale e prevedere i cambiamenti nella loro traiettoria. Questo permetterebbe di adottare contromisure di salute pubblica adeguate in tempo per limitare la diffusione del virus.

Inoltre, gli scienziati prevedono di utilizzare questo sistema per comprendere meglio la biologia dei virus e migliorare lo sviluppo di trattamenti e vaccini. Attualmente, il team sta utilizzando il loro sistema di IA per scoprire come le diverse proteine del SARS-CoV-2 hanno contribuito all’evoluzione della pandemia.

In conclusione, l’intelligenza artificiale potrebbe rivoluzionare il modo in cui affrontiamo le future pandemie, fornendo strumenti preziosi per prevedere l’emergere di nuove varianti virali e tracciare la loro evoluzione in tempo reale.

Il futuro dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico

24 Luglio 2023

L’intelligenza artificiale (AI) è un campo di ricerca che studia come creare sistemi intelligenti, capaci di apprendere, ragionare e agire in modo autonomo. L’apprendimento automatico (ML) è un sottocampo dell’AI che si occupa di creare sistemi in grado di imparare da dati senza essere esplicitamente programmati.

L’apprendimento automatico è una delle aree di ricerca più promettenti nell’AI. Negli ultimi anni, i progressi nell’apprendimento automatico hanno portato allo sviluppo di sistemi in grado di svolgere compiti che erano precedentemente ritenuti appannaggio esclusivo dell’intelligenza umana. Ad esempio, i sistemi di apprendimento automatico sono ora in grado di giocare a scacchi e a Go a un livello di eccellenza umana, e sono anche in grado di diagnosticare malattie e generare testi simili a quelli umani.

L’apprendimento automatico è una tecnologia in continua evoluzione, e le sue applicazioni sono molteplici. I sistemi di apprendimento automatico vengono già utilizzati in una vasta gamma di settori, tra cui la finanza, la medicina, il marketing e l’industria manifatturiera. L’apprendimento automatico ha il potenziale di rivoluzionare molti settori, e di creare nuovi posti di lavoro e opportunità.

Ecco alcuni esempi di come l’apprendimento automatico viene utilizzato oggi:

Finanza: I sistemi di apprendimento automatico vengono utilizzati per prevedere i movimenti dei mercati finanziari, per identificare le frodi e per gestire il rischio.
Medicina: I sistemi di apprendimento automatico vengono utilizzati per diagnosticare malattie, per sviluppare nuovi farmaci e per personalizzare la terapia per i pazienti.
Marketing: I sistemi di apprendimento automatico vengono utilizzati per targetizzare le campagne pubblicitarie, per misurare l’efficacia della pubblicità e per generare contenuti personalizzati per i clienti.
Industria manifatturiera: I sistemi di apprendimento automatico vengono utilizzati per automatizzare le attività di produzione, per migliorare la qualità dei prodotti e per ridurre i costi.

L’apprendimento automatico è una tecnologia potente che ha il potenziale di migliorare la nostra vita in molti modi. Man mano che la tecnologia dell’apprendimento automatico continua a svilupparsi, possiamo aspettarci di vedere ancora più applicazioni innovative in futuro.

L’intelligenza artificiale e l’ambiente

23 Luglio 2023

L’intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia in rapida evoluzione che sta avendo un impatto sempre maggiore sul nostro mondo. L’AI viene già utilizzata in una varietà di settori, tra cui la medicina, la finanza, l’istruzione e la logistica. E ora, l’AI sta iniziando a essere utilizzata anche per affrontare alcune delle più grandi sfide ambientali del nostro tempo.

Ecco alcuni esempi di come l’AI viene utilizzata per proteggere l’ambiente:

L’AI viene utilizzata per monitorare la qualità dell’aria e dell’acqua.
L’AI viene utilizzata per identificare e tracciare le specie in via di estinzione.
L’AI viene utilizzata per sviluppare nuove tecnologie per ridurre le emissioni di gas serra.
L’AI viene utilizzata per migliorare l’efficienza energetica degli edifici e dei trasporti.

L’AI ha il potenziale per avere un impatto significativo sulla protezione dell’ambiente. Tuttavia, è importante ricordare che l’AI è uno strumento e, come qualsiasi strumento, può essere utilizzato per il bene o per il male. È quindi fondamentale che l’AI venga sviluppata e utilizzata in modo responsabile, in modo da poter contribuire a creare un futuro più sostenibile per il nostro pianeta.

Inoltre, l’AI può aiutare a ridurre l’impatto ambientale delle nostre attività quotidiane. Ad esempio, l’AI può essere utilizzata per:

Ottimizzare il nostro consumo energetico, ad esempio spegnendo automaticamente le luci quando non sono in uso.
Suggerirci modi per ridurre i nostri rifiuti, ad esempio evitando l’acquisto di prodotti usa e getta.
Aiutarci a fare scelte più sostenibili, ad esempio fornendoci informazioni sulle emissioni di gas serra dei diversi prodotti.

L’AI ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui interagiamo con l’ambiente. Utilizzando l’AI in modo responsabile, possiamo creare un futuro più sostenibile per il nostro pianeta.

L’intelligenza artificiale nella scuola

23 Luglio 2023

ChatGPT Maturità 2023 — Generated with Midjourney Bot

L’intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente diventando una parte integrante della nostra vita quotidiana. La vediamo nei nostri smartphone, nelle nostre auto e persino nei nostri elettrodomestici. Ma l’AI sta arrivando anche nelle scuole.

Ci sono molti modi in cui l’AI può essere utilizzata per migliorare l’istruzione. Ad esempio, l’AI può essere utilizzata per creare lezioni personalizzate per ogni studente, per fornire feedback in tempo reale e per aiutare gli studenti a imparare in modo più efficace.

L’AI può anche essere utilizzata per automatizzare alcune delle attività che gli insegnanti attualmente svolgono, come la correzione dei compiti e la valutazione dei test. Questo può liberare gli insegnanti per concentrarsi su attività più importanti, come la costruzione di relazioni con gli studenti e la fornitura di istruzione personalizzata.

Naturalmente, ci sono anche alcune sfide nell’utilizzo dell’AI nelle scuole. Ad esempio, l’AI può essere costosa e può richiedere una formazione specifica da parte degli insegnanti. Inoltre, è importante garantire che l’AI sia utilizzata in modo etico e responsabile.

Nonostante le sfide, l’AI ha il potenziale per rivoluzionare l’istruzione. Può aiutare gli studenti a imparare in modo più efficace, personalizzato e coinvolgente. Può anche liberare gli insegnanti per concentrarsi su attività più importanti.

Ecco alcuni esempi specifici di come l’AI viene già utilizzata nelle scuole:

Tutoring AI: i tutor AI possono fornire agli studenti feedback in tempo reale e aiuto con i compiti.
Lezioni personalizzate: l’AI può essere utilizzata per creare lezioni personalizzate per ogni studente, in base alle sue esigenze individuali.
Valutazione AI: i sistemi di valutazione AI possono fornire agli insegnanti feedback immediato sulla performance degli studenti.
Laboratorio di robotica: i laboratori di robotica possono aiutare gli studenti a sviluppare le loro competenze STEM e a pensare in modo creativo.

L’AI è una tecnologia potente che ha il potenziale per migliorare l’istruzione in molti modi. Man mano che l’AI continua a svilupparsi, è probabile che vedremo ancora più esempi di come può essere utilizzata nelle scuole.

L’intelligenza artificiale nella medicina

22 Luglio 2023

A doctor using AI to diagnose a disease. — Generated with Midjourney Bot

L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando il settore sanitario. Gli algoritmi di AI possono essere utilizzati per migliorare la diagnosi, il trattamento e la prevenzione delle malattie. Possono anche essere utilizzati per personalizzare la cura del paziente, migliorare l’efficienza dei sistemi sanitari e rendere le cure mediche più accessibili a tutti.

Ecco alcuni degli esempi di come l’AI viene utilizzata nel settore sanitario:

Diagnosi: L’AI può essere utilizzata per analizzare immagini mediche, come radiografie, scansioni TC e scansioni MRI, per identificare segni di malattia. Questo può aiutare i medici a diagnosticare le malattie in modo più accurato e precoce.
Trattamento: L’AI può essere utilizzata per sviluppare nuovi farmaci e terapie. Gli algoritmi di AI possono essere utilizzati per analizzare grandi quantità di dati clinici per identificare nuovi bersagli terapeutici e per valutare l’efficacia dei nuovi trattamenti.
Prevenzione: L’AI può essere utilizzata per identificare i fattori di rischio di malattia e per sviluppare interventi per prevenire le malattie. Ad esempio, l’AI può essere utilizzata per monitorare i pazienti con malattie croniche, come il diabete o l’ipertensione, per rilevare precocemente le complicazioni e per intervenire per prevenirle.
Personalizzazione della cura: L’AI può essere utilizzata per personalizzare la cura del paziente in base alle sue caratteristiche individuali. Ad esempio, l’AI può essere utilizzata per raccomandare i farmaci migliori per un paziente, per pianificare il suo percorso di trattamento e per monitorare i suoi progressi.
Efficienza dei sistemi sanitari: L’AI può essere utilizzata per migliorare l’efficienza dei sistemi sanitari automatizzando le attività ripetitive, come la prenotazione di appuntamenti, la gestione delle cartelle cliniche e la compilazione dei rapporti. Questo può liberare i medici e gli altri operatori sanitari per concentrarsi sulle attività che richiedono maggiori competenze e attenzione.
Accessibilità delle cure mediche: L’AI può essere utilizzata per rendere le cure mediche più accessibili a tutti. Ad esempio, l’AI può essere utilizzata per fornire consulti medici online, per sviluppare farmaci e terapie a basso costo e per creare nuove forme di assistenza sanitaria a domicilio.

L’AI è una tecnologia potente che ha il potenziale per migliorare la qualità delle cure mediche e per rendere le cure mediche più accessibili a tutti. Tuttavia, è importante ricordare che l’AI è ancora una tecnologia in fase di sviluppo e che ci sono alcuni rischi associati al suo utilizzo. Ad esempio, gli algoritmi di AI possono essere soggetti a bias e possono essere utilizzati per discriminare i pazienti. È quindi importante sviluppare e utilizzare l’AI in modo etico e responsabile.

Nonostante i rischi, l’AI è una tecnologia che ha il potenziale per rivoluzionare il settore sanitario. Con un uso responsabile, l’AI può aiutare a migliorare la salute delle persone in tutto il mondo.

L’intelligenza artificiale nel futuro del lavoro

22 Luglio 2023

Apple vs ChatGPT — Generated with Midjourney Bot

L’intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente diventando una parte sempre più importante della nostra vita quotidiana. Viene utilizzata in una vasta gamma di applicazioni, dai servizi di assistenza clienti alla diagnostica medica. L’AI sta anche iniziando a svolgere un ruolo significativo nel mondo del lavoro.

Alcuni esperti ritengono che l’AI potrebbe portare alla perdita di milioni di posti di lavoro. Questo perché l’AI può automatizzare molte attività attualmente svolte da esseri umani. Ad esempio, l’AI può essere utilizzata per guidare auto, elaborare documenti e analizzare dati.

Tuttavia, altri esperti ritengono che l’AI creerà anche nuovi posti di lavoro. Questo perché l’AI richiederà persone in grado di progettare, sviluppare e mantenere i sistemi di AI. Inoltre, l’AI creerà nuove opportunità di lavoro in settori come la cura della persona, l’istruzione e l’intrattenimento.

In definitiva, l’impatto dell’AI sul futuro del lavoro è ancora incerto. Tuttavia, è chiaro che l’AI avrà un impatto significativo sul mondo del lavoro. È importante che le persone siano consapevoli di questo impatto in modo che possano prepararsi al cambiamento.

Ecco alcuni dei modi in cui l’AI potrebbe cambiare il futuro del lavoro:

L’AI potrebbe automatizzare molte attività attualmente svolte da esseri umani. Questo potrebbe portare alla perdita di alcuni posti di lavoro, ma potrebbe anche creare nuovi posti di lavoro in settori come la progettazione, lo sviluppo e la manutenzione dei sistemi di AI.
L’AI potrebbe creare nuove opportunità di lavoro in settori come la cura della persona, l’istruzione e l’intrattenimento. Questi settori richiedono persone in grado di interagire con i sistemi di AI e di comprendere il loro funzionamento.
L’AI potrebbe portare a cambiamenti nel modo in cui lavoriamo. Ad esempio, l’AI potrebbe consentire alle persone di lavorare da remoto o di collaborare con persone in tutto il mondo.

È importante prepararsi al cambiamento che l’AI porterà al futuro del lavoro. Ecco alcuni consigli su come prepararsi al cambiamento:

Acquisite nuove competenze. L’AI richiederà persone con competenze in settori come la matematica, la programmazione e l’informatica.
Siate flessibili. Il mondo del lavoro è in continua evoluzione, quindi è importante essere flessibili e adattabili.
Siate creativi. L’AI non può sostituire la creatività umana. Quindi, concentratevi sul sviluppare le vostre capacità creative.

L’AI è una tecnologia potente che ha il potenziale per cambiare il futuro del lavoro. Tuttavia, è importante ricordare che l’AI è uno strumento e, come qualsiasi strumento, può essere utilizzato per il bene o per il male. Spetta a noi decidere come vogliamo utilizzare l’AI.

Come personalizzare ChatGPT con istruzioni personalizzate

22 Luglio 2023

OpenAI ha introdotto una nuova funzionalità chiamata “istruzioni personalizzate” che ti permette di personalizzare ChatGPT in base alle tue esigenze. Puoi impostare le tue preferenze e ChatGPT le terrà in considerazione per tutte le conversazioni future.

Ad esempio, un insegnante che sta preparando un piano di lezione non deve più ripetere che sta insegnando scienze alla terza elementare. Un programmatore che preferisce un codice efficiente in un linguaggio diverso dal Python può dirlo una volta sola e sarà compreso. Fare la spesa per una grande famiglia diventa più facile, con il modello che tiene conto di 6 porzioni nella lista della spesa.

Le istruzioni personalizzate possono anche migliorare la tua esperienza con i plugin condividendo informazioni pertinenti con i plugin che usi. Ad esempio, se specifichi la città in cui vivi nelle tue istruzioni e usi un plugin che ti aiuta a prenotare un ristorante, il modello potrebbe includere la tua città quando chiama il plugin.

Durante il periodo beta, ChatGPT potrebbe non interpretare sempre perfettamente le istruzioni personalizzate. A volte potrebbe ignorare le istruzioni o applicarle quando non è previsto. OpenAI ha adattato le sue misure di sicurezza per tener conto dei nuovi modi in cui gli utenti possono dare istruzioni al modello. Ad esempio, l’API di moderazione è progettata per garantire che le istruzioni non vengano salvate se violano le politiche di utilizzo. Il modello può anche rifiutare o ignorare le istruzioni che portano a risposte che violano le politiche di utilizzo.

OpenAI potrebbe utilizzare le istruzioni personalizzate per migliorare le prestazioni del modello per i suoi utenti, ma puoi disabilitare questa opzione tramite i tuoi controlli sui dati. Come per le conversazioni con ChatGPT, OpenAI prende misure per rimuovere gli identificatori personali trovati nelle istruzioni personalizzate prima che vengano utilizzati per migliorare le prestazioni del modello.

Gli utenti Plus possono iniziare a utilizzare le istruzioni personalizzate oggi optando per la beta per le istruzioni personalizzate. Questa funzionalità non è ancora disponibile nel Regno Unito e nell’UE.

Ecco alcuni esempi di come puoi utilizzare le istruzioni personalizzate:

Specifica il tuo nome, genere e preferenze linguistiche.
Fornisci a ChatGPT informazioni su argomenti specifici di cui sei interessato.
Fornisci a ChatGPT istruzioni su come rispondere a determinate domande o richieste.
Migliora la tua esperienza con i plugin condividendo informazioni pertinenti con i plugin che usi.

Le istruzioni personalizzate sono una nuova funzionalità potente che può migliorare l’esperienza di ChatGPT in diversi modi.