L’intelligenza artificiale sta guadagnando sempre più spazio nel dibattito pubblico, specialmente in relazione ai cambiamenti climatici e alle politiche di mitigazione. In questo contesto, è emerso ClimateGPT, un sistema di intelligenza artificiale open-source progettato per affrontare le sfide legate al clima. Sviluppato dal collettivo di startup Endowment for Climate Intelligence , ClimateGPT si distingue per la sua struttura basata su tre modelli linguistici di grandi dimensioni, tutti derivati da LLaMA 2 di Meta. Tuttavia, nonostante le sue potenzialità, presenta ancora delle limitazioni significative.
La nascita di ClimateGPT
ClimateGPT è stato concepito nel 2020 come un esperimento volto a esplorare le applicazioni dell’intelligenza artificiale nel campo dei cambiamenti climatici. Il suo lancio ufficiale è avvenuto un anno fa, e da allora ha attirato l’attenzione di esperti e appassionati del settore. A differenza di altri chatbot come ChatClimate e Climind, ClimateGPT si propone come un’alternativa innovativa, ma la sua efficacia è stata messa alla prova. Wired ha condotto un test per valutare se questo strumento possa realmente competere con ChatGPT, evidenziando alcuni aspetti critici.
Limitazioni di aggiornamento delle informazioni
Uno dei principali problemi riscontrati in ClimateGPT è la sua capacità di fornire informazioni aggiornate. Nonostante le promesse di un database sempre attuale, la versione open del sistema mostra lacune significative. Secondo quanto dichiarato dal chatbot stesso, le informazioni disponibili risalgono ai primi anni 2010, con il primo riferimento utile datato 2017. Questo è un aspetto preoccupante, considerando l’urgenza e la rapidità con cui si evolvono le questioni climatiche. Sebbene il sistema possa fornire dati fino al 2024, la confusione nella versione open è frequente, rendendo difficile ottenere risposte affidabili e tempestive.
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Contraddizioni interne nel modello
Un altro aspetto critico di ClimateGPT è la sua tendenza a contraddirsi. Gli sviluppatori hanno riconosciuto che il modello non utilizza il Reinforcement Learning from Human Feedback , una tecnica che potrebbe migliorare le sue prestazioni. Questa scelta è stata motivata da limitazioni di tempo e risorse, ma ha portato a risultati discutibili. In alcune interazioni, ClimateGPT ha mostrato incoerenze, affermando di non avere una risposta a una domanda e poi fornendo informazioni contraddittorie in un secondo momento. Questo solleva interrogativi sulla sua affidabilità come strumento di informazione.
Confronto con altri chatbot
Sebbene ClimateGPT sia il primo chatbot dedicato ai cambiamenti climatici, la sua efficacia è stata messa a confronto con altri strumenti simili. ChatClimate e Climind, ad esempio, offrono funzionalità che potrebbero risultare più utili per gli utenti. La competizione nel settore dei chatbot climatici è in crescita, e la necessità di miglioramenti per ClimateGPT è evidente. La sua capacità di fornire risposte coerenti e aggiornate è cruciale per il suo successo futuro.