Un secondo testo scritto usando un LLM (qwen2.5) in locale, con LibreOffice:

Prompt:
Protocollo per l’adattamento dei libri di testo – Livello 1 – adattamento ad una insufficiente competenza linguistica

Il lessico è costituito prevalentemente (80-90%) da parole appartenenti al repertorio fondamentale del Vocabolario di Base di De Mauro.

Completo annullamento dell’espediente stilistico della variatio e dell’uso pleonastico di aggettivi e avverbi.

Le frasi contengono meno di 15 parole e sono organizzate sul versante sintattico da frasi nucleari complete ampliate da modificatori e avverbiali, frasi binucleari coordinate di azioni congiuntive e disgiuntive.

Esplicitazione costante del soggetto che svolge l’azione.

Assenza di forme passive.

Mantenimento di livelli elevati di coesione e di coerenza del testo, con conservazione dell’identità di referenza del testo, dell’ordine logico e gerarchico delle sequenze, dell’aderenza alla grammatica delle storie e dell’esplicitazione dell’obiettivo e della motivazione del testo.

Controllo dei riferimenti enciclopedici ed eliminazione dei processi inferenziali richiesti per la comprensione del testo.

La veste grafica prevede un corpo tipografico sufficientemente grande, un numero di parole per pagina compreso tra 80 e 150, paragrafi brevi e pagine poco fitte.

Il testo è accompagnato da immagini esplicative analogiche colorate.

Usando le indicazioni che precedono, scrivi un testo ad alta comprensibilità che definisca cosa è l’intelligenza artificiale generativa

Risposta: **Protocollo per l’adattamento dei libri di testo – Livello 1 – adattamento ad una insufficiente competenza linguistica**

Il lessico del libro è costituito principalmente (80-90%) da parole del Vocabolario di Base di De Mauro. La variatio e l’uso pleonastico di aggettivi e avverbi sono annullati.

Le frasi contengono meno di 15 parole, sono organizzate su due livelli sintattici: frasi nucleari complete ampliate da modificatori e avverbiali, e frasi binucleari coordinate con azioni congiuntive e disgiuntive.

Esplicitiamo costantemente il soggetto che svolge l’azione. Non si utilizzano forme passive.

Manteniamo elevati livelli di coesione e coerenza del testo, mantengendo la stessa identità nel contenuto, ordine logico delle sequenze, aderenza alla grammatica della storia e esplicitazione dell’obiettivo e motivazione del testo.

Controllo dei riferimenti enciclopedici ed eliminazione dei processi inferenziali richiesti per comprendere il testo.

La veste grafica prevede un corpo tipografico di dimensioni sufficientemente grandi, con 80-150 parole per pagina e paragrafi brevi, portando a pagine poco fitte. Il testo è accompagnato da immagini esplicative analogiche colorate.

**Definizione dell’intelligenza artificiale generativa**

L’intelligenza artificiale generativa (Intelligenza Artificiale Generativa o IAG) è un’area di ricerca nella teoria della comprensione e applicazione dell’intelligenza nel campo delle macchine. Attraverso l’apprendimento profondo, l’IAG permette al sistema di creare contenuti originali basati su dati preesistenti, producendo testi, immagini, audio e video con caratteristiche simili a quelli creati da esseri umani.

Questa tecnologia utilizza strumenti come la generazione condizionata (Generative Adversarial Network o GAN) per modellare processi complessi, fornendo al sistema molteplici tipologie di istruzioni che definiscono l’essenza del testo. Tali istruzioni possono essere descritte in termini come **soggetto**, **azione** e **modalità**.

Il soggetto è la persona o l’istituzione che svolge l’azione, essenzialmente l’agente principale. Ad esempio, un soggetto potrebbe essere “l’uomo” nell’espressione “L’uomo inventa l’auto”.

L’azione è il compito ufficiale del soggetto, riferendosi alle azioni che i soggetti di generazione condizionata possono compiere. Ad esempio, se il soggetto fosse “l’impiegato”, l’azione potrebbe essere “concludere contratti”.

La modalità rappresenta le circostanze in cui si verifica l’azione del soggetto e può includere fattori come la reattività (presa di decisioni rapide) o la resistenza a rischi. Ad esempio, un modale potrebbe essere “la decisione è presa in fretta per rispondere alla richiesta rapida”.

Tutte queste istruzioni fanno parte dell’intelligenza artificiale generativa e possono aiutarci ad avere una comprensione più accurata di come funziona questa tecnologia avanzata.

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Risposta: **Definizione dell’intelligenza artificiale generativa**

L’intelligenza artificiale generativa (IAG) è un’area di ricerca nella teoria della comprensione e applicazione dell’intelligenza nel campo delle macchine. Attraverso l’apprendimento profondo, l’IAG permette al sistema di creare contenuti originali basati su dati preesistenti, produttendo testi, immagini, audio e video che presentano caratteristiche simili a quelli creati da esseri umani.

Questa tecnologia utilizza strumenti come la generazione condizionata (Generative Adversarial Network o GAN) per modellare processi complessi, fornendo al sistema molteplici tipologie di istruzioni che definiscono l’essenza del testo. Tali istruzioni possono essere descritte in termini come soggetto, azione e modalità.

**Soggetto**

Il soggetto è la persona o l’istituzione che svolge l’azione, essenzialmente il protagonista principale. Ad esempio, nel testo “L’uomo inventa l’auto”, il soggetto potrebbe essere “l’uomo”.

**Azione**

L’azione riferisce si alle azioni effettuate da parte del soggetto di generazione condizionata. Se il soggetto fosse “l’impiegato”, un possibile esempio di azione sarebbe “concludere contratti”.

**Modalità**

La modalità rappresenta le circostanze o i contexti in cui si verifica l’azione del soggetto, potenzialmente includendo fattori come la reattività (decisione presa in fretta) e resistenza a rischi. Ad esempio, un possibile modo sarebbe “la decisione è presa in fretta per rispondere alla richiesta rapida”.

Tutte queste istruzioni fanno parte dell’intelligenza artificiale generativa e possono aiutarci ad avere una comprensione più accurata di come funziona questa tecnologia avanzata.

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