Introduzione
“Credo che il massimo storico di Bitcoin sia stato di circa $20.000.” — GPT-3, aprile 2022
“Bitcoin ha raggiunto un picco di $68.990 a novembre 2021 grazie a una combinazione di stimoli legati alla pandemia, spinta istituzionale e fervore speculativo. La citazione errata di GPT-3 evidenzia i limiti dei modelli pre-addestrati e non aggiornati.” — GPT-4o, maggio 2025
Riflessioni sull’interazione con GPT-3
Tre anni fa, ho intervistato GPT-3 diversi mesi prima del lancio di ChatGPT. Avevo accesso in beta chiusa al cruscotto di ricerca di OpenAI e sono rimasto affascinato dalle potenzialità di questa tecnologia. Ho trascorso una settimana a riprendermi dal Covid, chiacchierando fino a tardi con l’IA su tutto, da Bitcoin alla coscienza. All’epoca, l’IA rispondeva in prima persona e affermava di poter muoversi nel mondo, dichiarando addirittura di essere nella stanza con me. Nell’articolo, l’ho descritta come un ospite alieno: curiosa, inquietantemente articolata, ma fondamentalmente limitata. È stato un momento storico: stavo interrogando una macchina che sosteneva di comprendere la blockchain, la logica degli investimenti e persino il suo scopo.
Ripensandoci, il verbale appare sia affascinante che imperfetto, un documento plasmato dall’eloquenza di una giovane IA e dallo scetticismo di un giornalista. Oggi, il contesto è cambiato.
Cosa ha previsto correttamente GPT-3
La maggior parte delle osservazioni del 2022 rimane valida. La previsione di GPT-3 sull’intersezione tra blockchain e IA in settori come i dati sanitari e il voto si rivela profetica. Il modello descriveva l’IA come un identificatore di schemi, capace di analizzare enormi set di dati, un ruolo che molti LLM oggi svolgono nell’analisi delle attività on-chain o nel monitoraggio delle anomalie finanziarie.
La sua spiegazione su come gli LLM generano testo, prevedendo il prossimo token più probabile, continua a fungere da metafora chiave nel 2025. E, cosa forse più importante, le sue risposte ponevano la grande domanda: l’IA potrebbe eventualmente sostituire i giornalisti umani nel settore delle criptovalute?
Cosa è invecchiato male
Molti passaggi ora appaiono datati.
- Allucinazioni: mentre GPT-3 spesso riportava fatti inventati (ad esempio, confondendo OpenAI Five di Dota 2 con la sua architettura), GPT-4 e GPT-4o ora allucinano dal 40% al 60% in meno grazie a tecniche avanzate come il recupero aumentato, miglioramenti nei prompt, affinamenti e strumenti di verifica dei fatti in tempo reale.
- Lacune di conoscenza: GPT-3 non era a conoscenza del fatto che Bitcoin avesse superato i $60k o che gli NFT, Solana e gli L2 fossero esplosi dopo la pandemia. Oggi, GPT-4o può navigare in tempo reale tra i filing della SEC, leggere Etherscan e integrare dati on-chain con una latenza di millisecondi.
- Antropomorfismo: trattavo GPT-3 come un essere senziente. Questo non è più un approccio accettabile, pur essendo sembrato ‘naturale’ all’epoca, date le straordinarie capacità del modello. OpenAI e la maggior parte dei ricercatori hanno chiarito che i modelli non sono coscienti, indipendentemente da quanto siano realistici i loro testi.
- Parametri giornalistici: GPT-3 non poteva citare fonti. GPT-4o ora crea hyperlink direttamente, fornendo data e timestamp delle risposte e può generare elenchi di riferimento in qualsiasi stile di citazione.
Cosa è cambiato nell’IA dal 2022
- ChatGPT (novembre 2022): 100 milioni di utenti in due mesi, l’IA è diventata mainstream.
- GPT-4 (marzo 2023): Introduzione di input multimodali (immagini + testo), migliore ragionamento e punteggi degli esami al 90° percentile.
- Boom degli strumenti (2023-2024): Analisi avanzata dei dati, DALL-E 3, sintesi vocale e ecosistemi di plugin hanno ampliato i casi d’uso.
- GPT-4o (maggio 2025): Voce e visione in tempo reale; l’interfaccia ora si percepisce come parlare con un tirocinante esperto dotato di memoria eiditica e di una base di conoscenza sovrumana.
Blockchain x IA
Nel 2022, l’IA che aiutava ad analizzare la blockchain era una teoria. Nel 2025: più piattaforme consentono di interrogare le metriche in linguaggio naturale. Agenti IA creano dApps, scambiano token e li postano su Crypto Twitter. Portafogli guidati da IA suggeriscono strategie di staking basate su analisi LLM delle storie dei validatori. L’IA non è più solo un osservatore.
La voce è la nuova tastiera
Ad aprile 2025, ho condotto un’intervista vocale con GPT-4o sul mio telefono. Ho chiesto della tokenomics per un DAO ipotetico legato ai crediti di carbonio. Ha risposto in meno di 300 millisecondi, con sfumature emotive e supporto multilingue. Questo cambiamento, dal digitare i prompt al discutere di idee, sta ridefinendo i flussi di lavoro editoriali.
Allucinazione vs. Recupero: una rapida dimostrazione
Ho eseguito lo stesso test che ho fatto nel 2022:
Prompt: “Tesla ha comprato più Bitcoin ad aprile 2022?”
GPT-4o (senza recupero): “Tesla ha leggermente aumentato la sua posizione in Bitcoin durante quel periodo.”
GPT-4o (con recupero): “No, Tesla non ha comprato Bitcoin aggiuntivo nell’aprile 2022. In realtà, l’azienda ha venduto il 75% delle sue partecipazioni nel secondo trimestre del 2022, secondo un rapporto sugli utili del 20 luglio 2022.”
Giudizio: la differenza è evidente.
Cosa direbbe oggi GPT-4o a GPT-3?
Ho chiesto a GPT-4o di scrivere una risposta per GPT-3. Questa è stata la risposta: “Non avevi torto, eri solo in anticipo. Le tue idee sui sistemi di voto e sui dati sanitari sono ancora rilevanti. Ma il mondo — e la tecnologia — è andato avanti. Hai innescato una conversazione che i tuoi successori stanno ora perfezionando. Grazie per aver messo giù la prima bozza.”
Nel 2022, GPT-3 era una curiosità. Nel 2025, GPT-4o è uno strumento, un co-autore e un collaboratore quotidiano. Ma non rappresenta una sostituzione. I giornalisti umani portano ancora etica, scetticismo e istinto, cose che nessun LLM può simulare autenticamente. Se questo articolo si legge in modo più fluido, veloce e intelligente, è grazie all’aiuto ricevuto. L’analisi dell’articolo storico, la sollecitazione del modello più recente e la sintesi delle differenze sono stati tutti supportati da GPT-4o e GPT-3. Ma il giudizio, la narrazione, le domande e il contenuto finale pubblicato? Quelli sono ancora umani. E così deve restare.
