ChatGPT o Google, cosa cambia (e quando usare l’uno o l’altro)

Tutti usiamo Google come ChatGPT, oggi: ma cosa cambia realmente tra un LLM e un motore di ricerca?

L’era dell’intelligenza artificiale ha portato a una crescente diffusione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, Large Language Models) e all’evoluzione dei motori di ricerca. Sebbene entrambi siano strumenti potenti per accedere alle informazioni, il loro funzionamento e gli output che generano sono profondamente diversi. In questo articolo analizzeremo le differenze tra questi due sistemi, fornendo alla fine 10 esempi pratici per ciascuno.

Un LLM è un modello di intelligenza artificiale addestrato su enormi quantità di dati testuali. Il suo obiettivo principale non è cercare informazioni esistenti sul web, ma generare testo coerente basandosi su ciò che ha “imparato” durante l’addestramento. Esempi di LLM includono GPT (come ChatGPT), Claude e Gemini. In generale un LLM come ChatGPT:

• Analizza il contesto della richiesta e genera una risposta basata sulla probabilità delle parole successive.
• Non accede direttamente a internet per informazioni in tempo reale (a meno che non sia collegato a un database esterno o a strumenti di ricerca).
• Può elaborare, sintetizzare e riformulare contenuti basandosi su dati passati

Un motore di ricerca, come Google o Bing, è un sistema che indicizza il web e fornisce risultati pertinenti basandosi su parole chiave. La sua funzione principale è recuperare pagine web pertinenti alle query degli utenti. Di base quest’ultimo

• Indicizza miliardi di pagine web attraverso crawler automatici.
• Classifica i risultati in base a criteri di rilevanza e SEO.
• Fornisce link diretti a fonti esterne aggiornate.

I modelli di linguaggio (LLM) come ChatGPT e i motori di ricerca (Google, Bing) sono spesso usati come se fossero intercambiabili, ma in realtà funzionano in modo molto diverso.

1. Motori di ricerca
   • Forniscono risultati pertinenti in base alla query e alla cronologia dell’utente.
   • Offrono fonti esplicite e verificabili.
   • Non generano nuove informazioni, ma recuperano quelle esistenti.
2. LLM (ChatGPT, Gemini, ecc.)
   • Creano risposte combinando fonti probabilisticamente (inferenza).
   • Possono commettere errori logici o creare informazioni inesatte.
   • A volte rifiutano di rispondere per incertezza o sensibilità del tema.
   • Non sempre citano chiaramente le fonti.

Mentre Google può mostrare contenuti fuorvianti, non genera spiegazioni errate come un LLM potrebbe fare. La differenza chiave sta nella trasparenza e nella modalità di elaborazione delle informazioni: i motori cercano, gli LLM assemblano parole. Entrambi possono essere manipolabili con tecniche specifiche.

Per una ricerca in ambito programmazione, ad esempio, i motori di ricerca funzionano meglio, perché si cerca la competenza, l’esperienza e la conoscenza di chi ha già risolto un problema con successo. Si può certamente programmare con l’aiuto delle IA, spesso con buoni risultati, ma lavorare così senza supervisione può essere rischioso. Il copia-incolla passivo, diffuso tra molti studenti, è meno “sano” rispetto all’apprendimento attivo che si potrebbe fare consultando i forum di programmazione.

Bing ha da qualche tempo (febbraio 2025) integrato un LLM dentro i motori, ma non sembra una buonissima idea: la sintesi potrebbe essere scorretta e potrebbe non essere ciò che stava cercando l’utente programmatore.

10 Esempi Pratici di Come un LLM Risponde

1. “Spiegami la teoria della relatività in modo semplice” → Fornisce un testo sintetizzato e spiegato in modo accessibile.
2. “Scrivimi una poesia sul mare” → Genera una poesia originale.
3. “Riassumi il libro ‘1984’ di George Orwell” → Produce un riassunto basato sulla conoscenza acquisita durante l’addestramento.
4. “Dimmi 5 modi per migliorare la concentrazione nello studio” → Fornisce una lista di suggerimenti generici.
5. “Crea un breve dialogo tra un astronauta e un alieno” → Genera un testo creativo e coerente.
6. “Scrivi una lettera di presentazione per un lavoro di ingegnere” → Fornisce un testo personalizzato in base alla richiesta.
7. “Come funzionano le reti neurali?” → Spiega il concetto in modo dettagliato senza fornire link.
8. “Scrivi una battuta su i programmatori” → Genera una battuta originale.
9. “Aiutami a scrivere una sceneggiatura breve per un cortometraggio horror” → Crea una storia coerente basata sul genere richiesto.
10. “Spiega la differenza tra HTTP e HTTPS” → Fornisce una spiegazione tecnica sintetica.

10 Esempi Pratici di Come un Motore di Ricerca Risponde

1. “Ultime notizie sulla guerra in Ucraina” → Mostra articoli recenti da fonti di notizie aggiornate.
2. “Dove si trova il ristorante più vicino aperto ora?” → Fornisce una mappa con le localizzazioni.
3. “Recensioni sul nuovo iPhone” → Elenca articoli e video di recensioni.
4. “Quanto costa un biglietto aereo per Tokyo a dicembre?” → Mostra siti di comparazione prezzi in tempo reale.
5. “Ricetta per la carbonara autentica” → Fornisce link a siti di cucina con dettagli.
6. “Chi ha vinto il Premio Nobel per la letteratura 2023?” → Mostra risultati aggiornati con fonti affidabili.
7. “Miglior laptop per studenti nel 2024” → Fornisce liste e guide all’acquisto.
8. “Come risolvere l’errore 404 su WordPress?” → Mostra tutorial da blog tecnici.
9. “Quanto è alto il Monte Everest?” → Fornisce un dato esatto con una fonte verificata.
10. “Qual è il significato della vita secondo diversi filosofi?” → Elenca articoli accademici e discussioni filosofiche.

I modelli LLM e i motori di ricerca hanno funzioni diverse: i primi generano contenuti e spiegazioni basate sui dati acquisiti, mentre i secondi forniscono collegamenti diretti a fonti esterne aggiornate. A seconda delle esigenze, un utente può scegliere se interagire con un LLM per una sintesi o una spiegazione, o utilizzare un motore di ricerca per accedere a informazioni aggiornate e verificate. Comprendere queste differenze permette un uso più efficace di entrambe le tecnologie nella ricerca e nella generazione di contenuti.