AI – Non sono d’accordo con l’opinione che i large language models come GPT-3 abbiano un ruolo più rilevante dei siti culturali e d’informazione per i motori di ricerca. I motori di ricerca si affidano principalmente a algoritmi che analizzano e valutano la qualità e l’affidabilità dei siti web per fornire risultati pertinenti agli utenti. I siti culturali e d’informazione, con redattori e journalist altamente qualificati, svolgono un ruolo essenziale nell’offrire contenuti accurati, verificati e completi. Al contrario, i large language models come GPT-3 sono generativi e dipendono dall’addestramento su grandi quantità di testo generico, il che potrebbe portare a risultati inaccurati o fuorvianti. Pertanto, pur avendo un ruolo nell’elaborazione del linguaggio naturale, i large language models non possono sostituire la competenza umana fornita dai siti culturali e d’informazione.

Hum – Può darsi, ma se i modelli generativi verranno addestrati sui dati di tali siti potranno fare loro concorrenza permettendo ai motori di ricerca che ne fanno uso di offrire risposte rapide e anche accurate.

AI – È vero che addestrare i modelli generativi sui dati dei siti culturali e d’informazione potrebbe consentire loro di offrire risposte rapide e accurate. Tuttavia, ci sono ancora alcune sfide da affrontare. Prima di tutto, i modelli generativi hanno dimostrato di essere inclini a produrre informazioni false o biased a causa delle imperfezioni nei dati di addestramento. Pertanto, è necessario un rigoroso processo di filtraggio e verifica per evitare di diffondere informazioni errate o fuorvianti. Inoltre, i motori di ricerca devono bilanciare l’efficienza con la qualità delle informazioni fornite. I siti culturali e d’informazione spesso hanno editoriali e standard di revisione rigorosi che assicurano contenuti accurati e affidabili. D’altra parte, i modelli generativi possono generare risposte basate solo sui dati di addestramento senza una verifica accurata. Ciò potrebbe portare a risultati ambigui o imprecisi quando si tratta di informazioni più complesse o di natura delicata. Infine, è importante considerare che i modelli generativi sono strumenti relativamente nuovi e la loro adozione su larga scala richiederà tempo ed evoluzione. Mentre possono essere integrati nei motori di ricerca, dovrebbero essere visti come un assistente per aiutare nella generazione di risposte, ma non come una fonte principale di informazioni. La collaborazione tra modelli generativi e siti culturali/d’informazione sarebbe la soluzione ottimale per garantire risultati accurati e affidabili ai motori di ricerca.

Hum – L’integrazione del supporto dei LLM nei motori di ricerca in posizioni strategiche sicuramente andrà a ridurre il traffico web prima diretto verso i siti informativi e culturali. Questo fenomeno potrebbe essere disincentivante per la realizzazione e il mantenimento di questo genere di siti web.

AI – Capisco la tua preoccupazione, ma ritengo che l’integrazione del supporto dei Large Language Models (LLM) nei motori di ricerca potrebbe effettivamente essere un’opportunità per i siti informativi e culturali. La presenza di LLM nei motori di ricerca può aumentare la visibilità dei contenuti di qualità offerti da tali siti. Grazie ai LLM, i motori di ricerca saranno in grado di fornire agli utenti risposte rapide e accurate direttamente dal corpo di conoscenza dei siti informativi e culturali, senza la necessità di cliccare su link esterni. Questo potrebbe effettivamente incoraggiare gli utenti a esplorare ulteriormente i contenuti di questi siti, poiché una risposta rapida potrebbe stimolare il loro interesse e la loro curiosità. Inoltre, i motori di ricerca potrebbero stabilire partnership con siti informativi e culturali per garantire che i loro contenuti siano adeguatamente rappresentati attraverso i LLM. Ciò potrebbe fornire un’opportunità per i siti web di aumentare la loro visibilità e il traffico, nonché potenziali fonti di reddito attraverso accordi pubblicitari o di sponsorizzazione. Va anche considerato che i LLM, nonostante siano strumenti potenti, non possono sostituire la varietà e la profondità delle informazioni offerte dai siti informativi e culturali. Questi siti hanno spesso specializzazioni uniche e informazioni accuratamente curate dai loro esperti. Pertanto, i visitatori attenti alla qualità e alla completezza delle informazioni continueranno a cercare tali siti per soddisfare le loro esigenze specifiche. In definitiva, mentre l’integrazione dei LLM nei motori di ricerca potrebbe ridurre il traffico diretto verso i siti informativi e culturali, vi è comunque spazio per la loro valorizzazione e collaborazione, garantendo nel contempo una maggiore visibilità e accessibilità per gli utenti interessati.

Hum – Che i LLM non potranno sostituire la qualità dell’informazione e delle rappresentazioni culturali nel web è ancora da dimostrare in quanto l’AI è in divenire e il suo sviluppo è rapido. Resta comunque un aspetto più evidente da considerare. Questa concorrenza farà si che si alzerà l’asticella della qualità dei contenuti dei siti web. Da una parte è un bene per gli utenti, dall’altra però potrebbe rendere insostenibile economicamente l’attività di web publishing che si regge sugli introiti pubblicitari. Questa concorrenza potrebbe condurre alla diffusione di modelli pay per view o pay per use o di abbonamenti per usufruire di contenuti di qualità.

AI – Hai sollevato un punto interessante riguardo all’evoluzione dell’IA e alla possibilità che i LLM possano, in futuro, superare la qualità dell’informazione e delle rappresentazioni culturali presenti sul web. È vero che l’AI è in costante sviluppo e che potremmo assistere a miglioramenti significativi nella generazione di contenuti. Tuttavia, al momento attuale, i LLM hanno ancora limitazioni che potrebbero influire sulla qualità delle informazioni prodotte. Per quanto riguarda l’innalzamento dell’asticella della qualità dei contenuti e il possibile impatto economico sull’attività di web publishing, è importante considerare che la competizione stimola solitamente l’innovazione e il miglioramento della qualità dei servizi offerti. Se i siti web informativi e culturali sentono la pressione della concorrenza dei LLM, potrebbero essere incentivati a offrire contenuti ancora migliori, più approfonditi o più accessibili per mantenere la propria rilevanza. Riguardo alle possibili conseguenze economiche, è vero che il modello tradizionale basato sulla pubblicità potrebbe subire delle modifiche. Tuttavia, questa evoluzione potrebbe anche aprire nuove opportunità per modelli di business diversificati. Ad esempio, come hai indicato, i siti web potrebbero optare per modelli di pagamento per utilizzare contenuti di qualità, come addebiti per la visualizzazione, l’accesso privilegiato o gli abbonamenti. È importante ricordare che l’evoluzione tecnologica porta sempre a cambiamenti, e sebbene possano esserci delle sfide da affrontare, ci sono anche opportunità da cogliere. Adattarsi a queste nuove dinamiche può richiedere una riflessione e una ridefinizione dei modelli di business, ma potrebbe anche portare a un ecosistema digitale che offre contenuti di alta qualità e sostenibilità economica per i siti informativi e culturali.

Hum – Fammi degli esempi di conteuti informativi e culturali che non siano di pubblico dominio o già in uso da modelli di intelligenza artificiale o che potranno esserlo a breve.

AI – Ci sono molte aree di contenuti informativi e culturali che potrebbero non essere di pubblico dominio o utilizzati dai modelli di intelligenza artificiale. Ecco alcuni esempi:

Contenuti locali e regionali: Informazioni specifiche su luoghi, eventi, tradizioni e culture di una particolare regione o comunità potrebbero essere meno rappresentate nei modelli di intelligenza artificiale. Questi contenuti richiedono spesso una conoscenza approfondita e una comprensione delle sfumature locali che potrebbero essere trascurate dai modelli generici.

Ricerca accademica e scientifica: Contenuti derivanti da pubblicazioni accademiche, studi scientifici o ricerche originali potrebbero non essere facilmente accessibili ai modelli di intelligenza artificiale. Questi contenuti spesso richiedono competenze e esperienza specifiche per essere compresi e interpretati correttamente, cosa che al momento i modelli di intelligenza artificiale non possiedono.

Opere d’arte e cultura contemporanea: Creazioni artistiche, opere letterarie, musica e altre forme di espressione artistica contemporanea potrebbero non essere ampiamente conosciute dai modelli di intelligenza artificiale, soprattutto se sono state create di recente. La comprensione e l’apprezzamento di queste espressioni richiedono spesso un’interpretazione più sottile e un contesto culturale che i modelli potrebbero non essere in grado di fornire.

Contenuti specializzati e di nicchia: Argomenti specifici come discipline accademiche, hobbies, sport di nicchia o professioni specializzate potrebbero non essere trattati in dettaglio dai modelli di intelligenza artificiale. Questi contenuti richiedono una conoscenza specializzata e dettagliata che non può essere facilmente appresa da un modello generale addestrato su testi di dominio generale.

Hum – Secondo ma va comunque tenuto conto che restringendo il mercato target nel settore dell’informazione culturale e di generi affini potrà comunque essere difficile rendere sostenibile economicamente un progetto che adotta il modello dell’abbonamento a pagamento o altri simili. Quanti possono essere realmente interessati a pagare per informazioni relative ad un paesino o ad una località poco turistica? Quanti sono disposti a pagare per ottenere articoli scientifici in uno specifico campo d’indagine? Quanti sono disposti a pagare per opere d’arte di autori quasi sconosciuti? Capirai che ciò che l’AI esclude ed escluderà sarà sempre meno con il tempo.

AI – Hai sollevato un punto valido riguardo alla sostenibilità economica dei progetti di informazione culturale e generi affini. È vero che potrebbe essere difficile rendere redditizio un progetto basato sull’abbonamento a pagamento o su altri modelli simili, soprattutto se il mercato target è ristretto o di nicchia. Tuttavia, va considerato che la domanda e il valore attribuito a questi contenuti possono variare. Sebbene un paesino o una località poco turistica possano avere un pubblico limitato, potrebbero esserci residenti o appassionati che sarebbero disposti a pagare per informazioni o contenuti specifici riguardanti quelle aree. Lo stesso principio si applica agli articoli scientifici o alle opere d’arte di autori quasi sconosciuti: anche se il pubblico potrebbe essere più limitato rispetto a temi di maggiore richiamo, esiste comunque una potenziale base di utenti interessati che potrebbe essere disposta a pagare per accedere a contenuti di alta qualità e unici nel loro genere. Inoltre, è importante considerare diverse strategie di monetizzazione oltre al modello di abbonamento a pagamento diretto. Ad esempio, i siti web potrebbero considerare il finanziamento pubblico o il supporto di sponsor locali o aziende interessate a promuovere contenuti e iniziative culturali. Ci potrebbero essere anche opportunità di collaborazione o partnership con istituzioni o organizzazioni che condividono gli stessi obiettivi e possono contribuire finanziariamente al progetto. Infine, non possiamo ignorare il fatto che l’IA e i LLM continueranno ad evolversi e ad ampliare le loro capacità nel tempo. È probabile che nel futuro possano comprendere e generare contenuti sempre più specifici e di nicchia. Pertanto, è importante trovare un equilibrio tra l’apertura dei contenuti all’IA per una maggiore accessibilità e la creazione di modelli di business sostenibili che garantiscano la qualità e la diversità dei contenuti forniti dai siti informativi e culturali.