Come ChatGPT e' odiato dagli accademici.

Una delle ragioni per le quali vedo molti accademici (specialmente nei campi umanistici e filosofico) accanirsi contro le AI generative, o contro i VLLM in particolare, e' il fatto che essi hanno posto fine alle loro miserabili carriere. E per questo c'e' una ragione. I VLLM sono sistemi principalmente stocastici, ovvero sono costituiti da una forte componente statistica. E questo urta il mondo accademico.

Il problema del mondo accademico e' quello di costruirsi il GRANDE ACCADEMICO, la cui opinione e' praticamente intoccabile, e NESSUNO oserebbe MAI fargli una peer review negativa. A questo si ggiunge una certa tendenza dei professori minori di diventare sicofanti del GRANDE ACCADEMICO, la cui opinione diventa, se possibile, ancora piu' intoccabile.

Prendiamo un esempio americano: Noam Chomsky. Qual'era l'opinione di Chomsky riguardo ai metodi statistici nel campo della linguistica?

Noam Chomsky ha SEMPRE spalato merda sui metodi statistici, e non li ha mai considerati degni di uno sguardo. Al contrario, l'approccio di Chomsky è stato fondamentalmente opposto a quello statistico utilizzato nei moderni LLM.

  1. Chomsky ha sostenuto una visione del linguaggio basata su regole discrete e strutture innate, in contrasto con l'approccio probabilistico e statistico dei LLM. (https://lingbuzz.net/lingbuzz/007180 , https://www.youtube.com/watch?v=r2HB4DCtqUw&t=8s )

  2. Chomsky ha affermato che la probabilità è “completamente inutile” nei sistemi grammaticali, mentre i LLM si basano fortemente su modelli probabilistici. ( https://www.youtube.com/watch?v=r2HB4DCtqUw&t=7s )

  3. L'approccio di Chomsky enfatizza l'innatezza del linguaggio, mentre i LLM dimostrano che molte capacità linguistiche possono emergere dall'apprendimento su grandi quantità di dati. ( https://lingbuzz.net/lingbuzz/007180 , https://slator.com/how-large-language-models-prove-chomsky-wrong-with-steven-piantadosi/)

  4. Recenti ricerche suggeriscono che il successo dei LLM mette in discussione molte delle affermazioni fondamentali di Chomsky sulla natura innata del linguaggio. ( https://lingbuzz.net/lingbuzz/007180 )

  5. Nel suo “capolavoro”, Syntactic Structures” (1957), Chomsky nega l'utilita' di usare metodi statistici applicati al linguaggio.

  6. Chomsky ha affermato che “la probabilità e la statistica sono semplicemente irrilevanti” per comprendere la struttura del linguaggio.

  7. La sua teoria della “Grammatica Universale” si basa sull'idea che ci siano principi linguistici innati, piuttosto che apprendimento statistico.

eccetera.

È importante notare che queste sono generalizzazioni basate sulla posizione complessiva di Chomsky, ampiamente documentata in letteratura linguistica. Per avere esempi concreti o citazioni dirette di Chomsky su questo argomento, occorre conoscere la sua opera.

La sua teoria si è concentrata su strutture innate e regole discrete, mentre i LLM si basano su metodi statistici e probabilistici per l'apprendimento e la generazione del linguaggio. O se preferite, la lascita dei VLLM come ChatGPT e altri mostrano che Chomski aveva cannato praticamente tutto.

Praticamente. Tutto.

Andiamo al secondo drago, che se non la pensi come lui allora sbagli. Umberto Eco. Nemmeno Umberto Eco era un entusiasta dei metodi statistici , e lo ha spiegato in diverse occasioni. Non era avverso come Chomsky, ma c'e' da dire che Chomsky aveva una spiccata tendenza ad esprimere le critiche in maniera estrema.

Umberto Eco ha avuto opinioni critiche riguardo ai metodi statistici applicati allo studio del linguaggio e della semiotica. Sebbene non abbia mai utilizzato direttamente metodi statistici nelle sue ricerche, ha riconosciuto alcune delle loro limitazioni e opportunità.

Critiche ai Metodi Statistici

  1. Approccio Qualitativo: Eco ha sempre privilegiato un approccio qualitativo e teorico alla semiotica e alla filosofia del linguaggio. Nei suoi lavori, come “Semiotica e filosofia del linguaggio”, si concentra su concetti come il segno, l'inferenza, e le strutture semantiche, piuttosto che su analisi statistiche ( https://e-l.unifi.it/pluginfile.php/931207/mod_resource/content/1/U.%20Eco%20-%20Semiotica%20e%20filosofia%20del%20linguaggio%20-%20Ed%20Einaudi%20-%20ITA%20-%20p260.pdf )

  2. Limiti dell'Analisi Statistica: Eco ha sottolineato che l'analisi semiotica, specialmente quando si tratta di pubblicità e altri fenomeni culturali, può essere limitata se si basa esclusivamente su metodi statistici. Ha evidenziato che tali metodi potrebbero non catturare completamente la complessità e la dinamica dei significati culturali e dei segni ( https://iris.unimore.it/retrieve/e31e124d-9f0c-987f-e053-3705fe0a095a/Bianchi-Il%20metodo%20semiotico-TestoCorpus.pdf)

  3. Differenza tra 'Corpus' e 'Testo'

Eco ha discusso la differenza teorica tra 'corpus' e 'testo', suggerendo che l'analisi statistica potrebbe non essere sempre appropriata per comprendere le pratiche analitiche relative agli oggetti di studio come la pubblicità, che sono in continua evoluzione e sempre più ibridi e transmediali ( https://iris.unimore.it/retrieve/e31e124d-9f0c-987f-e053-3705fe0a095a/Bianchi-Il%20metodo%20semiotico-TestoCorpus.pdf)

  1. Opportunità dei Metodi Statistici

Nonostante le sue critiche, Eco ha riconosciuto che i metodi statistici possono offrire alcune opportunità, specialmente quando si tratta di analisi comparative, sincroniche e diacroniche. Tuttavia, ha sempre mantenuto una certa cautela nell'adottare tali metodi, preferendo un approccio più integrato e interdisciplinare che combinasse diverse metodologie. ( https://iris.unimore.it/retrieve/e31e124d-9f0c-987f-e053-3705fe0a095a/Bianchi-Il%20metodo%20semiotico-TestoCorpus.pdf)

In sintesi, Umberto Eco ha avuto un'opinione critica ma riflessiva sui metodi statistici, riconoscendone sia i limiti che le potenziali opportunità, ma senza mai adottarli come strumento principale nelle sue ricerche semiotiche.

Ora, il problema viene quando qualcosa che funziona (e scrive meglio del 70% della popolazione umana) arriva e ti dice che no, le cose che hai pensato erano fesserie.

E non e' un problema ne' per Chomsky ne' per Eco, che e' morto.

Questo e' un problema per tutti i sicofanti dei due, che oggi sono rimasti orfani. E si e' aperta la caccia alle loro cattedre.

Specialmente perche' la “cosa” che li smentisce non e' nata nell'accademia, ma e' venuta da aziende, da ingegneri, da matematici. Non da loro. Uno smacco non da poco.

Quando vi dicono che la AI distruggera' il mondo, in fondo non dicono il falso, sono solo precisi: sta distruggendo il loro mondo. Cattedre perse. Concorsi rimandati. Promozioni che non arriveranno mai. Teorie screditate. Il peggiore destino possibile per un accademico.

ChatGPT sta distruggendo (IL LORO) mondo, gia' oggi.

E la morte , badate, non ti avvisa mentre affila lasua falce: Chomsky e' vecchio. Ancora molto influente nel mondo accademico, ma vecchio. E non appena la falce scattera' anche per lui, i sicofanti che protegge andranno a scrivere un bel saggio sulla semiologia di McDonald's.

Uriel Fanelli

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