Esplora come plasmare input efficaci può elevar la qualità delle risposte AI, specialmente in ambiti di sicurezza come Microsoft Copilot.
Il prompt engineering è un’arte che sta acquisendo un’importanza crescente nel mondo emergente dell’intelligenza artificiale generativa. Attraverso la cura e l’ottimizzazione degli input, noti come “prompts”, è possibile programmare i modelli AI in modo che organizzino risposte adeguate alle diverse query, sia esse semplici o tecnicamente avanzate. In effetti, l’equazione “good prompts equal good results” è la base su cui si fondano i risultati di successo in tale ambito.
Il ruolo dei prompt engineers è cruciale nell’elaborare interrogazioni che aiutino i modelli AI a comprendere non solo il linguaggio, ma anche le sfumature e l’intento dietro ogni domanda. Un input ben formulato e dettagliato può influenzare significativamente la qualità dei contenuti generati dall’AI, siano essi immagini, codice, riassunti di dati o testo.
L’impiego del prompt engineering è fondamentale perché consente ai modelli AI di produrre output più accurati e pertinenti. Attraverso la creazione di prompts precisi e comprensivi, un modello AI è meglio predisposto a sintetizzare il compito che sta eseguendo e a generare risposte che siano di maggiore utilità per l’utente finale. Le competenze maturate in tale pratica rappresentano un’abilità inestimabile in ambiti di sicurezza informatica, specialmente nel Microsoft Copilot.
La velocità e l’efficienza delle attività gestite dall’AI, come l’elaborazione di query complesse, il riassunto dei dati e la produzione di contenuti, possono essere notevolmente migliorate grazie ad un’attenta ingegnerizzazione dei prompts. Tuttavia, non si parla solo di efficienza quantitativa, ma anche qualitativa, poiché la capacità di produrre output ottimali con poche revisioni è essenziale per mitigare eventuali pregiudizi, confusione o errori negli output dell’AI. Inoltre, il prompt engineering offre l’opportunità di far leva sui cosiddetti “foundation models”, modelli di linguaggio estesi costruiti su architetture di tipo transformer, che includono una quantità notevole di informazioni.
Per potenziare ulteriormente questa pratica nel contesto della sicurezza informatica, Microsoft Copilot for Security utilizza prompt predefiniti, creati sulla base delle best practice e dei feedback degli esperti. Essi permettono di svolgere compiti di sicurezza comuni, come analizzare uno script sospetto o generare una query di sicurezza per specifici data source come Microsoft Sentinel e altri.
È possibile anche fare affidamento su promptbooks, raccolte di prompts sviluppati per compiti specifici, quali l’analisi degli incidenti o la valutazione dell’impatto di vulnerabilità. Questi possono essere utilizzati come template, modificati e adattati in base alle necessità del momento. In questo modo, è possibile accelerare significativamente i flussi di lavoro di sicurezza, consentendo agli analisti di concentrarsi su compiti di livello superiore e riducendo le mansioni tediose e ripetitive.
Per chi si avvicina al mondo del prompt engineering, ci sono diverse risorse come librerie di prompt, generatori di prompt o evalutatori di prompt che possono facilitare il processo di apprendimento e miglioramento.