L’intelligenza artificiale compie un nuovo balzo in avanti con l’arrivo di GPT-4.5, l’ultimo modello linguistico sviluppato da OpenAI. Non si tratta di un semplice aggiornamento incrementale, ma di un sistema che secondo l’azienda rappresenta un punto di svolta nell’evoluzione dell’AI conversazionale, capace di offrire risposte che “sembrano provenire da una persona riflessiva”, come sottolineato dallo stesso CEO Sam Altman. L’azienda californiana punta tutto sull’apprendimento non supervisionato e su un’impressionante quantità di dati per creare un’esperienza d’uso che si avvicina sempre più all’interazione umana.
Un assistente virtuale con una marcia in più
A differenza dei modelli della serie O, specializzati nel ragionamento, GPT-4.5 eccelle nelle conversazioni naturali e nell’intelligenza emotiva. Il nuovo sistema si distingue per una comprensione più profonda dei contesti complessi e una capacità di problem-solving notevolmente migliorata. Questo avanzamento non sorprende, considerando che OpenAI ha puntato su tecniche scalabili che permettono l’addestramento di modelli più grandi e potenti utilizzando dati derivati da sistemi più piccoli.
La vera rivoluzione sta nel modo in cui GPT-4.5 gestisce le interazioni quotidiane. Sam Altman ha confessato di essere rimasto più volte “sbalordito nel ricevere consigli realmente validi da un’intelligenza artificiale”, segnalando un cambio di paradigma nell’utilità pratica di questi sistemi. Il modello eccelle particolarmente in ambiti come la creatività, l’intelligenza estetica, la scrittura e il design, rendendo il confine tra consulente umano e virtuale sempre più sfumato.
Le sfide dell’implementazione su larga scala
Nonostante le straordinarie capacità, GPT-4.5 si scontra con imponenti limitazioni infrastrutturali. “È un modello gigantesco e costoso”, ammette Altman, spiegando che l’azienda avrebbe voluto lanciarlo contemporaneamente per tutti gli abbonati Plus e Pro, ma si è trovata a corto delle GPU necessarie per gestire il carico computazionale richiesto dal sistema.
Il massiccio fabbisogno di risorse hardware non è casuale. A differenza dei modelli che ragionano attraverso una catena di pensiero per poi fornire risposte, GPT-4.5 si basa sull’apprendimento non supervisionato, che comporta un’espansione esponenziale sia dei dati di addestramento sia delle esigenze di calcolo. Questo approccio, seppur oneroso, porta a benefici tangibili: una riduzione significativa delle allucinazioni (uno dei maggiori problemi di affidabilità dei chatbot generativi), una base di conoscenze più ampia e una comprensione più profonda.
Prestazioni superiori e distribuzione graduale
I benchmark condivisi da OpenAI mostrano risultati impressionanti. Rispetto ai modelli precedenti come GPT-4o, o3-mini e o1, il nuovo sistema ottiene un’accuratezza dei risultati nettamente superiore. Ancora più rilevante è il tasso di allucinazione, che risulta dimezzato rispetto al modello o3-mini e significativamente inferiore rispetto agli altri sistemi della famiglia OpenAI.
Per quanto riguarda le funzionalità pratiche, GPT-4.5 offre accesso alle informazioni più recenti dal web, supporta il caricamento di file e contenuti multimediali, e integra la piattaforma Canvas per attività legate alla programmazione. Mancano ancora all’appello il supporto per la modalità vocale, la comprensione video e la condivisione dello schermo, funzionalità che potrebbero arrivare nei prossimi aggiornamenti.
Una roadmap di implementazione ambiziosa
Attualmente in fase di anteprima di ricerca, il modello non è ancora disponibile per la maggior parte degli utenti. OpenAI ha delineato un piano di distribuzione graduale che partirà dagli abbonati ChatGPT Pro su web, mobile e desktop, per poi estendersi agli abbonati Plus e Team dalla prossima settimana. Gli utenti Enterprise ed Education dovranno attendere ulteriormente.
L’azienda sta correndo ai ripari per risolvere i colli di bottiglia infrastrutturali: “Aggiungeremo decine di migliaia di GPU la prossima settimana per estendere l’accesso al tier Plus”, ha assicurato Altman. Questa corsa alle risorse hardware sottolinea quanto il futuro dell’intelligenza artificiale sia tanto una questione di algoritmi quanto di potenza di calcolo disponibile.