Ti presentiamo canvas

Ti presentiamo canvas, una nuova interfaccia per collaborare con ChatGPT a progetti di scrittura e codifica che vanno oltre una semplice conversazione. Canvas si apre in una finestra separata e permette a te e a ChatGPT di lavorare insieme a un progetto. Questa prima versione beta introduce un nuovo modo di collaborare: non solo conversando, ma creando e perfezionando idee fianco a fianco.   

Canvas è stato sviluppato con GPT‑4o e può essere selezionato manualmente dal selettore di modelli mentre è in beta. A partire da oggi stiamo distribuendo canvas agli utenti ChatGPT Plus e Team in tutto il mondo. Gli utenti Enterprise ed Edu riceveranno l'accesso la prossima settimana. Abbiamo inoltre in programma di rendere canvas disponibile per tutti gli utenti ChatGPT Free una volta conclusa la fase beta.

Ogni giorno le persone utilizzano ChatGPT per ricevere aiuto con la scrittura e la codifica. Sebbene l'interfaccia di conversazione sia semplice da usare e adatta a numerose attività, presenta dei limiti quando si lavora a progetti che richiedono modifiche e revisioni. Canvas offre una nuova interfaccia pensata proprio per questo tipo di lavori.

Con canvas, ChatGPT riesce a comprendere meglio il contesto di ciò che vuoi realizzare. Puoi evidenziare sezioni specifiche per indicare con precisione a ChatGPT su cosa concentrarsi. Proprio come un correttore di bozze o un revisore di codice, fornisce suggerimenti e commenti in linea tenendo conto dell'intero progetto.

In canvas hai il pieno controllo del progetto. Puoi modificare direttamente testo o codice. Un menu di scorciatoie ti permette di chiedere a ChatGPT di allungare o accorciare un testo, eseguire il debug del codice e compiere rapidamente altre azioni utili. Puoi anche tornare a versioni precedenti del tuo lavoro con il pulsante indietro in canvas.

Canvas si apre automaticamente quando ChatGPT rileva uno scenario in cui può essere utile. Puoi anche includere "usa canvas" nel tuo prompt per aprirlo e lavorare a un progetto esistente.

Tra le scorciatoie di scrittura disponibili troviamo:

• Suggerisci modifiche: ChatGPT fornisce suggerimenti e feedback in linea.
• Regola lunghezza: allunga o accorcia il documento.
• Modifica livello di lettura: adatta il testo a vari livelli di lettura, dalla scuola materna all'università.
• Aggiungi l'ultima rifinitura: controlla grammatica, chiarezza e coerenza.
• Aggiungi emoji: aggiunge emoji pertinenti per dare enfasi o colore.

Scrivere codice è un processo iterativo e seguire tutte le revisioni del codice tramite chat può risultare complicato. Con canvas, tenere traccia e comprendere le modifiche effettuate da ChatGPT è più semplice e prevediamo di migliorare ulteriormente la trasparenza di questo tipo di modifiche.

Tra le scorciatoie di codifica troviamo:

• Revisione codice: ChatGPT propone suggerimenti in linea per migliorare il codice.
• Aggiungi log: inserisce istruzioni di stampa per facilitare il debug e la comprensione del codice.
• Aggiungi commenti: aggiunge commenti nel codice per renderlo più comprensibile.
• Correggi bug: rileva e riscrive eventuale codice problematico per risolvere gli errori.
• Trasferisci a un linguaggio: traduce il codice in JavaScript, TypeScript, Python, Java, C++ o PHP.

Abbiamo addestrato GPT‑4o a collaborare come partner creativo. Il modello sa quando aprire canvas, effettuare modifiche mirate e riscrivere completamente. Comprende inoltre il contesto più ampio per offrire feedback e suggerimenti precisi.

Per supportare queste funzionalità, il nostro team di ricerca ha sviluppato i seguenti comportamenti fondamentali:

• Attivazione di canvas per scrittura e programmazione 
• Generazione di contenuti di vario tipo
• Esecuzione di modifiche mirate
• Riscrittura di documenti
• Visualizzazione di suggerimenti in linea

Abbiamo misurato i progressi con oltre 20 valutazioni interne automatizzate. Abbiamo utilizzato tecniche innovative di generazione di dati sintetici, come la distillazione degli output da OpenAI o1‑preview, per eseguire il post-addestramento del modello ai suoi comportamenti principali. Questo approccio ci ha permesso di migliorare rapidamente la qualità della scrittura e nuove interazioni con l'utente, senza dipendere da dati generati da esseri umani.

Una sfida cruciale è stata definire quando attivare canvas. Abbiamo insegnato al modello ad aprire canvas per richieste come “Scrivi un post sul blog sulla storia dei chicchi di caffè”, evitando però attivazioni eccessive per attività di domande e risposte generiche come “Aiutami a cucinare una nuova ricetta per cena”. Per le attività di scrittura, abbiamo dato priorità a migliorare le “attivazioni corrette” (a scapito delle “non attivazioni corrette”), raggiungendo l'83% rispetto a un modello GPT‑4o zero-shot base senza istruzioni nel prompt.

È importante notare che la qualità di questi modelli base è molto sensibile al prompt utilizzato. Con prompt diversi, il modello base può comunque avere prestazioni scadenti, ma in modo diverso, ad esempio con un'imprecisione uniforme nei compiti di codifica e scrittura, una diversa tipologia di errori e forme alternative di prestazioni non ottimali. Per la codifica, abbiamo intenzionalmente indirizzato il modello a non attivare canvas per non disturbare i nostri utenti più esperti. Continueremo a migliorare questo aspetto in base al feedback degli utenti.

Una seconda sfida ha riguardato la regolazione del comportamento del modello durante la modifica, una volta attivato canvas: in particolare, decidere quando effettuare una modifica mirata e quando invece riscrivere l'intero contenuto. Abbiamo addestrato il modello a effettuare modifiche mirate solo quando l'utente seleziona esplicitamente il testo tramite l'interfaccia, preferendo altrimenti la riscrittura completa. Questo comportamento è in continua evoluzione man mano che perfezioniamo il modello.

Infine, addestrare il modello a generare commenti di alta qualità ha richiesto un'iterazione attenta. A differenza dei primi due casi, facilmente adattabili a valutazioni automatiche con revisioni manuali approfondite, misurare la qualità in modo automatizzato è particolarmente complesso. Per questo motivo abbiamo impiegato valutazioni umane per giudicare la qualità e l'accuratezza dei commenti. Il nostro modello integrato con canvas supera del 30% in accuratezza e del 16% in qualità il modello GPT‑4o zero-shot con istruzioni nel prompt, dimostrando che l'addestramento con dati sintetici migliora notevolmente la qualità delle risposte e il comportamento rispetto al prompting zero-shot con istruzioni dettagliate.

Rendere l'IA più utile e accessibile richiede di ripensare il modo in cui interagiamo con essa. Canvas rappresenta un nuovo approccio ed è il primo grande aggiornamento all'interfaccia visiva di ChatGPT dal lancio di due anni fa.

Canvas è in fase beta iniziale e prevediamo di potenziarne rapidamente le funzionalità.