Felix Rieseberg, che lavora su Claude in Anthropic, osserva che le capacità dei modelli avanzano in modo disomogeneo, "sorprendenti in alcune direzioni, carenti in altre" secondo Terence Tao. Alcuni utenti ne ottengono risultati notevoli; molti si limitano a domande semplici. Contro lo slogan "non siamo abbastanza ambiziosi", propone un tutorial.
Distingue quattro tipi di ambizione. Speed, fare lo stesso lavoro più velocemente, è già stata raggiunta e non richiede creatività; la accantona. Restano altitude, depth e range.
Altitude consiste nel salire di livello di astrazione: chiedersi qual è l'obiettivo dietro l'obiettivo. L'autore è passato da richieste di risolvere crash all'istruzione di mantenere le sue applicazioni prive di crash, il che lo ha costretto a fornire al modello i report di crash, la corrispondenza tra versioni e commit, e macchine Windows, macOS e Linux per riprodurre e verificare. Usando l'esempio di una quarterly business review in Acme Inc, struttura l'approccio in fasi: spiegare cosa è cambiato e perché, identificare le tre decisioni più urgenti con le relative argomentazioni, poi progettare un meccanismo più efficace del deck trimestrale, validarlo rispetto allo storico, e farlo funzionare in parallelo. L'approccio funziona per risultati mirati, meno per il lavoro creativo.
Depth consiste nell'eseguire il compito come farebbe il migliore esperto del settore. I modelli cambiano facilmente il vocabolario senza cambiare metodo: bisogna esigere gli strumenti dei migliori, fissare obiettivi irragionevoli presentandoli come ragionevoli, far verificare le ipotesi rispetto ai dati grezzi, chiedere nuova conoscenza validata su dati non visti, e soprattutto affidarsi a un giudice esterno, non al modello stesso. Un prompt tipico chiede al modello cosa farebbe un professionista, da quale materia prima partirebbe, con quali metodi, e cosa dimostrerebbe il risultato, prima di riscrivere la richiesta.
Range consiste nel ricorrere ad altre discipline, cosa che i sistemi multi-agente rendono economica. Due tecniche: sostituire i sostantivi con i verbi per vedere quali professioni sono coinvolte, e assemblare il team ideale, red team incluso, chiedendo al modello di fare ciò che fa ciascuna professione piuttosto che imitarne lo stile. Tutti questi approcci presuppongono un computer e l'accesso ai dati.
Rieseberg collega infine il problema all'autoefficacia: le persone realizzano di più quando credono che qualcosa sia possibile, quando hanno visto qualcun altro riuscirvi, o quando si permettono di fallire. In un mondo in cui le capacità avanzano a salti, invita a condividere altre tecniche.