Claude 3.7 Sonnet e Claude Code: le novità dei modelli AI più abili nel ragionamento

Anthropic è una delle aziende che stanno più presentando innovazioni di primo piano nel segmento delle soluzioni per l’intelligenza artificiale. Il nuovo modello generativo Claude 3.7 Sonnet rappresenta un significativo passo avanti basandosi su un approccio ibrido capace di alternare risposte rapide a processi di ragionamento (reasoning) più estesi e approfonditi. Sono caratteristiche che non soltanto migliorano le prestazioni in ambiti come la programmazione e lo sviluppo Web, ma offrono agli utenti delle API (Application Programming Interface) un controllo più dettagliato sul comportamento del modello e, in particolare, sulla durata dell’attività di ragionamento.

Claude 3.7 Sonnet: un nuovo approccio al ragionamento AI

A differenza di altri modelli focalizzati su specifiche aree di calcolo o problem-solving, Claude 3.7 Sonnet integra il ragionamento esteso come una funzionalità direttamente accessibile da parte dell’utente.

Nella modalità standard, il modello appena presentato da Anthropic rappresenta un aggiornamento rispetto a Claude 3.5 Sonnet, mentre in modalità estesa ottimizza compiti complessi con particolare riferimento a problemi di matematica, fisica e sviluppo software. Grazie alla possibilità di definire un budget di token per il ragionamento tramite API, gli utenti possono bilanciare il costo e la velocità delle risposte in funzione della qualità richiesta.

Le prestazioni del modello sono state validate avvalendosi con benchmark di settore, dimostrando risultati di eccellenza in test come SWE-bench, che misura la capacità di risolvere problemi reali di sviluppo software (OpenAI ha recentemente presentato il suo SWE-Lancer, che ha visto mettersi in evidenza proprio Claude 3.5), e TAU-bench, che valuta l’efficacia degli agenti AI in scenari complessi con interazioni utente-strumento.

Claude 3.7 Sonnet può essere già messo alla prova accedendo al chatbot disponibile pubblicamente.

Claude Code: AI al servizio dello sviluppo software

Una delle innovazioni più rilevanti appena presentate dagli ingegneri di Anthropic è Claude Code, uno strumento di coding basato su agenti che permette agli sviluppatori di delegare operazioni direttamente dal terminale. Capace di eseguire operazioni avanzate come ricerca, lettura ed editing del codice, scrittura ed esecuzione di test, oltre alla gestione di repository GitHub, Claude Code si propone come un assistente attivo nel ciclo di sviluppo. Nei test preliminari, ha ridotto il tempo necessario per compiti complessi da oltre 45 minuti a una singola iterazione, migliorando significativamente l’efficienza dello sviluppo software.

Claude Code lancia quindi la sfida a GitHub Copilot Modalità Agente e rafforza le potenzialità di Claude 3.7 Sonnet come partner nello sviluppo di codice, offrendo un supporto mirato per debugging, creazione di nuove funzionalità e documentazione.

Per accedere all’anteprima di Claude Code, è sufficiente seguire le istruzioni riportate in questo documento di supporto. Basta installare il software con Node.js quindi usare il comando claude nella finestra del terminale.

Sicurezza e affidabilità

Anthropic ha sottoposto Claude 3.7 Sonnet a rigorosi test di sicurezza, collaborando con esperti esterni per garantire l’affidabilità del modello. Un elemento chiave di questa versione è la capacità di distinguere in modo più preciso tra richieste dannose e legittime, riducendo del 45% i rifiuti immotivati rispetto al suo predecessore.

La cosiddetta system card, ovvero la documentazione tecnica che fornisce dettagli sul funzionamento “dietro le quinte” del modello, prende in esame le misure adottate per contrastare attacchi come prompt injection e migliorare la trasparenza del processo decisionale dell’AI.

L’evoluzione verso un’AI più collaborativa

Con Claude 3.7 Sonnet e Claude Code, Anthropic segna un progresso verso sistemi AI più versatili, capaci di supportare attivamente il lavoro umano. L’integrazione di capacità di ragionamento avanzate, il miglioramento delle prestazioni nella programmazione e l’attenzione alla sicurezza delineano un futuro in cui l’AI diventa un partner indispensabile per sviluppatori, aziende e ricercatori.

Le evoluzioni future mireranno a perfezionare ulteriormente questi strumenti, espandendone le capacità e rendendoli sempre più affidabili e integrati nei flussi di lavoro professionali.

Il ragionamento AI come sofisticata imitazione del ragionamento umano

Come spesso ripetiamo, il termine “ragionamento” non va ovviamente inteso nel senso “umano”. Sebbene i modelli avanzati come Claude 3.7 Sonnet simulino processi logici e analitici, il loro funzionamento è fondamentalmente diverso da quello della mente umana. Ne parliamo nell’approfondimento sull’intelligenza artificiale spiegata facile.

L’intelligenza artificiale, anche nei suoi modelli più avanzati, non comprende realmente il mondo o il significato delle informazioni che elabora. Il suo “ragionamento” è basato su pattern statistici estratti da enormi quantità di dati, non su esperienza diretta o consapevolezza.

Il ragionamento umano combina logica, intuizione, esperienza e creatività. L’AI, invece, prevede la risposta più probabile sulla base di modelli addestrati con tecniche di machine learning. Ad esempio, in un problema di matematica, un essere umano può usare intuizione e astrazioni concettuali, mentre un modello AI segue schemi basati su esempi pregressi.

L’AI è intrinsecamente limitata dalla qualità e dalla quantità dei dati su cui è stata addestrata. Se incontra un problema completamente nuovo, può generare una risposta plausibile, ma senza una reale comprensione del contesto o delle implicazioni più profonde. Il cervello umano, invece, è in grado di creare nuove connessioni, apprendere in modo più flessibile e generalizzare meglio in contesti mai affrontati prima.

Quando un modello AI effettua un “ragionamento”, sta quindi in realtà eseguendo operazioni di pattern recognition, inferenza statistica e ottimizzazione su un problema. Anche in “thinking mode“, come in Claude 3.7 Sonnet, il processo rimane una simulazione algoritmica e non un ragionamento nel senso umano, che coinvolgerebbe emozioni, esperienze e valori soggettivi.