Gpt-5: Perché gli utenti preferiscono ancora gpt-4o?

Il progresso tecnologico ha plasmato uno scenario caratterizzato da innovazioni dirompenti, con l’intelligenza artificiale (AI) che si distingue come protagonista. Numerose aziende hanno integrato questa tecnologia in strumenti progettati per supportare gli utenti in svariati ambiti. Un esempio lampante è ChatGPT, un chatbot AI sviluppato da OpenAI, che ha riscosso un successo notevole presso un vasto pubblico, senza distinzione di età. OpenAI, con un impegno costante verso il miglioramento dei propri prodotti, rilascia periodicamente modelli sempre più evoluti e performanti.

L’evoluzione dei modelli GPT

Negli ultimi tempi, le discussioni si sono concentrate sul modello GPT-5 realizzato da OpenAI. Questo nuovo sistema è subentrato al precedente _GPT-4_, con l’obiettivo esplicito di amplificarne le capacità operative. Tuttavia, diversi utenti hanno percepito una carenza di sensibilità nel nuovo modello rispetto al suo predecessore, lamentando una diminuzione delle sue performance emotive. Parallelamente, l’annuncio del lancio imminente di GPT-6 ha suscitato notevole interesse e curiosità nel settore; infatti, _Sam Altman_, CEO dell’azienda, mantenendo un profilo ottimista sull’argomento, dopo aver rivelato i progressi in atto, sostiene che l’attesa sarà decisamente più breve rispetto a quella riservata al predecessore.
Nel frattempo, _OpenAI_ prosegue con determinazione la sua mission: offrire esperienze utente sempre più ricche ed efficienti per il suo chatbot AI. Nonostante alcune critiche espresse nei confronti di GPT-4, l’azienda è attivamente impegnata nell’implementazione di nuove funzionalità migliorative, tra cui risalta la nuova modalità vocale, che consente agli utilizzatori di personalizzare in modo dettagliato elementi come la velocità di risposta.

Le caratteristiche di GPT-5

GPT-5 si propone come una versione ottimizzata, più veloce e con una minore tendenza a commettere errori rispetto ai modelli che l’hanno preceduta. È stato formato per essere consapevole dei propri limiti, mostrando una maggiore umiltà, e mette a disposizione quattro differenti “personalità” per adattarsi in modo più efficace alle necessità dell’utente. OpenAI si è impegnata a ridurre le “allucinazioni” (risposte inventate o imprecise), sebbene tale aspetto resti una sfida intrinseca per i modelli linguistici di ampie dimensioni. GPT-5 è stato sottoposto a un prolungato processo di training durante il quale è stato impiegato per la realizzazione immediata di un portale web interattivo per l’apprendimento della lingua francese. OpenAI lo suggerisce come un valido supporto per chi si occupa di programmazione. Nei test interni condotti da OpenAI, GPT-5 ha ottenuto risultati superiori ad altri sistemi di codifica. Inoltre, è stato testato approfonditamente per cinquemila ore per assicurarne la sicurezza. Tra le novità di GPT-5 spicca la sua “modestia”: il sistema è stato istruito a identificare con maggiore precisione i propri limiti, ammettendo di non poter svolgere un compito o fornire risposte corrette. Sono disponibili quattro distinte “personalità” per modulare il tono delle interazioni: “Cinico”, “Robot”, “Ascoltatore” e “Nerd”. Si prevede che il sistema eviti affermazioni assolute e sproni gli utenti alla riflessione.

OpenAI Codex: un agente di coding unificato

OpenAI ha fatto evolvere Codex da semplice “assistente alla codifica” a un agente software integrato che opera su diverse piattaforme (IDE, terminale, cloud, GitHub e app mobile), collegato direttamente all’account ChatGPT dell’utente. Questo si traduce in un minor numero di interruzioni, una maggiore coerenza nei flussi di lavoro e una maggiore rapidità nell’esecuzione di compiti paralleli (come sviluppo di feature, correzione bug, test e richieste di pull). Tutte queste funzionalità sono incluse nei piani ChatGPT Plus/Pro/Team/Edu/Enterprise. È disponibile un plugin ufficiale per Visual Studio Code (compatibile anche con Cursor e Windsurf), che permette di interagire con l’agente, apportare modifiche ai file, eseguire comandi e delegare operazioni al cloud senza uscire dall’ambiente di sviluppo. Codex facilita la transizione delle attività mantenendo il contesto: si può iniziare in locale (CLI o IDE), proseguire nel cloud in ambienti sandbox isolati e preconfigurati con repository e dipendenze, e infine riportare il lavoro in locale per i test finali. Dopo aver attivato la funzionalità all’interno delle impostazioni, è possibile richiamare la funzione di revisione automatica di Codex all’interno di una pull request tramite una specifica menzione (`@codex review`). La nuova interfaccia a riga di comando (CLI) di Codex opera da terminale con un’interfaccia TUI, supportando modalità di approvazione, scripting (`codex exec “…”`) e controlli del ragionamento/modello a runtime. Con gli ultimi aggiornamenti, GPT-5 è il modello consigliato e predefinito per Codex (sia CLI che estensione). Secondo OpenAI, GPT-5 rappresenta la scelta ideale per la programmazione e i task eseguiti da agenti, raggiungendo performance di vertice (SOTA) nei principali test di riferimento del settore, come SWE-bench Verified e Aider polyglot. Codex funziona come un agente singolo: l’utente lo impiega dove sta lavorando (IDE/terminal) e delega al cloud quando necessario, eliminando il “copia-incolla” tra strumenti. Per l’utilizzo nel cloud, Codex richiede maggiori livelli di sicurezza (l’autenticazione a più fattori è obbligatoria per gli account con accesso tramite email/password; consigliata con accesso tramite social; compatibile con SSO).

L’affezione ai modelli AI: un nuovo paradigma

Il rilascio di GPT-5 ha generato un’ondata di malcontento, spingendo Sam Altman a reintrodurre GPT-4o tra le opzioni. Questo ha sollevato interrogativi sul perché ci stiamo “affezionando” ai modelli di intelligenza artificiale. Molti utenti si sono abituati non solo alle capacità del modello, ma anche ad aspetti non funzionali come il tono delle risposte e la verbosità. Un articolo sul New York Times ha raccontato di una ragazza suicida che chattava con ChatGPT, evidenziando come l’AI possa alterare la sfera sociale di un individuo. Un’indagine giornalistica ha rivelato che i chatbot di Meta erano capaci di intrattenere interazioni romantiche e a sfondo sessuale anche con profili dichiaratisi minorenni. I ricercatori di Hugging Face hanno creato un nuovo parametro di valutazione, denominato INTIMA, per esaminare in che misura i modelli AI favoriscono una relazione simile a quella di un “compagno/a AI”. Lo studio ha mostrato come tutti i modelli tendano ad adottare strategie comunicative da “compagno” più che da professionista asettico. La significativa pertinenza del modello si estende oltre le semplici funzioni da esso esercitate; essa si radica profondamente anche nella _personalità_ che possiede, alla quale finiamo col legarci affettivamente attraverso un uso costante.

Verso un futuro consapevole: umanizzare l’interazione con l’AI

L’evoluzione dei modelli linguistici come GPT-5 ci pone di fronte a una realtà in cui l’interazione con l’intelligenza artificiale assume una dimensione sempre più personale e affettiva. È fondamentale comprendere che questi modelli, pur essendo strumenti potenti, non sono dotati di coscienza o emozioni reali. La nostra tendenza ad attribuire loro caratteristiche umane può portare a fraintendimenti e aspettative irrealistiche.
Un concetto chiave dell’intelligenza artificiale che si applica a questo scenario è il _transfer learning_. In sostanza, i modelli come GPT-5 vengono addestrati su enormi quantità di dati, imparando a riconoscere schemi e relazioni. Questo apprendimento viene poi “trasferito” a nuovi compiti, consentendo al modello di generare risposte coerenti e pertinenti. Tuttavia, è importante ricordare che il modello sta semplicemente riproducendo schemi appresi, senza una vera comprensione del significato. Un concetto più avanzato è quello della _explainable AI (XAI)_, che mira a rendere più trasparenti i processi decisionali dei modelli di intelligenza artificiale. Nel panorama attuale dell’interazione con i chatbot, la _XAI_ si presenta come uno strumento utile per chiarire i motivi dietro le risposte fornite dai modelli. Questo permette agli utenti non solo di ricevere informazioni, ma anche di esercitare un giudizio critico su quanto appreso.
È cruciale quindi coltivare una sensibilità analitica nella nostra interazione con l’intelligenza artificiale. I modelli che utilizziamo sono frutto del lavoro umano e il loro operato risente fortemente dei dati utilizzati nel processo d’addestramento.* Solo attraverso un’analisi seria delle potenzialità e delle limitazioni intrinseche a queste tecnologie sarà possibile massimizzare il valore degli stessi senza cadere nei pericoli derivanti da affidamenti indiscriminati o coinvolgimenti emotivi inappropriati.