Quando si parla di intelligenza artificiale, e in particolare di modelli linguistici come ChatGPT, è facile essere sopraffatti dalle applicazioni pratiche e dalle possibilità che offre. Tuttavia, comprendere la matematica che alimenta questi strumenti può essere utile per capire meglio come funzionano e come sfruttarli al meglio nel proprio lavoro quotidiano.
In questo articolo, esploreremo in modo semplice e diretto i concetti matematici alla base di ChatGPT, in modo che anche i commercialisti, spesso poco avvezzi agli aspetti tecnici, possano acquisire una comprensione di base di come questo strumento elabora informazioni e genera risposte.
ChatGPT è un esempio di modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), che utilizza una rete neurale per analizzare e generare testi. Un modello linguistico come ChatGPT impara a “prevedere” la parola successiva in una frase, dato un certo contesto. Per fare ciò, viene addestrato su miliardi di esempi di testo, che gli permettono di “comprendere” le relazioni tra parole, frasi e concetti.
La matematica alla base di questa “comprensione” è legata al calcolo delle probabilità e al linear algebra (algebra lineare), che sono utilizzati per eseguire previsioni basate sui dati di input.
Alla base di ChatGPT c’è un tipo di rete neurale chiamato Trasformatori (Transformers), che si basa su operazioni matematiche di algebra lineare. L’algebra lineare riguarda principalmente operazioni su vettori e matrici—colonne e righe di numeri—che rappresentano i dati che il modello “elabora” per predire le parole.
Un “vettore” è una lista di numeri che rappresentano informazioni (ad esempio, la frequenza con cui una parola appare in un testo). Una matrice è una raccolta di vettori disposti in righe e colonne. Durante l’elaborazione di una richiesta, ChatGPT trasforma il testo in numeri (vettori), li manipola attraverso calcoli matriciali e, infine, restituisce una risposta sotto forma di parole.
Durante l’addestramento, il modello deve imparare a “comprendere” la connessione tra le parole. Questo avviene tramite moltiplicazione di matrici. Ogni parola in un testo viene trasformata in un vettore numerico, e queste matrici vengono moltiplicate per produrre il risultato finale: la parola successiva o la risposta finale.
La probabilità gioca un ruolo chiave in ChatGPT. Il modello, infatti, prevede la parola successiva basandosi sulla probabilità che quella parola segua il contesto di quella precedente. Ogni parola che il modello genera è influenzata da una distribuzione di probabilità, che è determinata dai dati su cui il modello è stato addestrato.
Il modello calcola probabilità per ogni parola possibile e seleziona quella con la probabilità più alta. Ad esempio, se il modello ha appena ricevuto la frase “Il commercialista prepara il”, probabilmente restituirà “bilancio” o “rapporto”, poiché queste parole hanno una probabilità più alta di apparire in questo contesto.
Questo approccio probabilistico è ciò che permette al modello di generare risposte coerenti e pertinenti, anche quando la domanda è vaga o complessa.
Quando ChatGPT viene addestrato, il processo di ottimizzazione è fondamentale. Ogni errore che il modello commette (ad esempio, predire la parola sbagliata) viene utilizzato per regolare i pesi nelle sue connessioni neuronali, attraverso un processo matematico chiamato backpropagation. Questo processo consente al modello di imparare dai propri errori, migliorando continuamente la qualità delle sue risposte.
Per capire se il modello sta imparando correttamente, viene utilizzata una funzione di costo, che misura quanto la previsione del modello si discosta dalla risposta corretta. Più il modello si avvicina alla risposta giusta, più la funzione di costo diminuisce, e il modello si ottimizza.
Capire come funziona ChatGPT può essere utile per sfruttarlo in ambito fiscale e contabile. Vediamo alcune applicazioni pratiche in cui la matematica dietro il modello può fare la differenza:
Automazione della generazione di report fiscali: Grazie alla probabilità e all’analisi del linguaggio, ChatGPT può generare bozze di report fiscali personalizzati per i clienti.
Analisi delle normative fiscali: Il modello può analizzare testi legislativi complessi e sintetizzare informazioni rilevanti per applicazioni pratiche, come il calcolo delle imposte o la valutazione di deduzioni e crediti.
Simulazioni di scenari fiscali: L’AI può essere utilizzata per calcolare diverse variabili fiscali in scenari complessi, utilizzando i principi matematici di ottimizzazione per suggerire soluzioni migliori.
Come abbiamo visto, dietro il funzionamento di ChatGPT c’è una combinazione di algebra lineare, probabilità e ottimizzazione. Sebbene non sia necessario essere esperti di matematica per utilizzare efficacemente l’AI, avere una comprensione di base di questi concetti aiuta a capire meglio come il modello generi risposte e come possiamo sfruttarlo al meglio.
Per i commercialisti, l’applicazione pratica di questi strumenti può portare a efficienza e innovazione nella gestione delle pratiche fiscali, nella consulenza ai clienti e nella gestione delle operazioni quotidiane. Allo stesso tempo, comprendere la matematica dietro l’AI consente di essere più consapevoli delle sue potenzialità e dei suoi limiti, permettendo di usarla in modo più efficace e mirato.
Vieni a scoprire i migliori strumenti di intelligenza artificiale per la consulenza in finanziamenti d’impresa alla pagina www.masterbank.it
