L'intelligenza artificiale è un argomento inevitabile, essendo una tecnologia attualissima. Per chiarire i dubbi principali su come funzioni e su quali pericoli potenziali possa comportare, abbiamo rivolto le nostre domande a un collaboratore di Elapsus che l'argomento lo conosce bene. Giovanni Di Trapani ha sviscerato con i suoi articoli i vari aspetti dell'IA, qui proviamo a spingerci oltre ponendo nuovi interrogativi.
Quando si parla di intelligenza artificiale si tende a immaginarla come un potente motore di ricerca in grado di estrapolare informazioni dalla rete ma in grado di dare delle risposte. Come funziona concettualmente l’intelligenza artificiale e come si differenzia rispetto a un motore di ricerca?
Quando si parla di intelligenza artificiale, molti pensano a un super motore di ricerca. In realtà, la differenza è sostanziale.
Un motore di ricerca come Google funziona per indicizzazione: scandaglia la rete, cataloga miliardi di pagine e, quando gli chiediamo qualcosa, restituisce collegamenti pertinenti basandosi su parole chiave e ranking statistici. L’intelligenza artificiale generativa, invece, non cerca ma produce. Non accede direttamente a Internet: elabora le informazioni già apprese durante l’addestramento e genera una risposta nuova, costruita parola per parola, calcolando la probabilità che una sequenza linguistica segua un’altra.
In altre parole, il motore di ricerca rimanda al sapere esistente, l’IA simula la produzione del sapere. È come la differenza tra consultare un’enciclopedia e dialogare con qualcuno che ha letto tutte le enciclopedie e prova a spiegarti, con parole proprie, ciò che ha compreso.
La potenza dell’IA non è nel reperire informazioni, ma nel ricombinarle in modo coerente e contestuale. È un passaggio epocale: dal modello del “dato trovato” a quello del “significato generato”.
Avendo a disposizione tutte queste informazioni incrociate tramite l’intelligenza artificiale stanno emergendo nuove scoperte nei vari campi della scienza: mi viene in mente l’individuazione di un centinaio di nuove Linee di Nazca in Perù, ma anche la creazione di molecole per nuovi farmaci ecc. Al di là di ciò che si scopre per mera capacità di calcolo e estensione delle informazioni, è possibile immaginare la creazione di nuove teorie? Potrebbe nascere un giorno una teoria scientifica o sociale attraverso l’intervento dell’intelligenza artificiale? In poche parole l’IA è davvero “generativa”?
È vero: grazie all’IA stiamo assistendo a scoperte inedite — dalle linee di Nazca nascoste nel deserto ai nuovi composti farmaceutici individuati in laboratorio. Tuttavia, queste non nascono da una “intuizione” della macchina, ma dalla sua capacità di processare correlazioni che l’uomo non riesce a vedere per limiti cognitivi o temporali.
La domanda interessante è se l’IA potrà un giorno teorizzare. E qui il confine è sottile. Una teoria implica non solo la scoperta di relazioni, ma anche una visione interpretativa del mondo: una capacità di attribuire senso, di costruire un paradigma condiviso.
Oggi le IA non “capiscono” ciò che elaborano: generano modelli statistici del linguaggio e del pensiero umano. Ma alcune forme di intelligenza artificiale emergente, come i modelli autonomously reasoning, iniziano a mostrare capacità di astrazione concettuale. Non si tratta ancora di una teoria in senso pieno, ma di un primo passo verso una forma di pensiero assistito che potremmo definire “epistemico”.
Quindi sì, l’IA è generativa — ma più nella forma che nella sostanza. Genera combinazioni di senso, non ancora sistemi di pensiero. Per ora, la teoria resta un atto umano: ciò che cambia è la velocità con cui l’uomo potrà formularla.
È risaputo che già adesso alcuni libri e parti di sceneggiature a Hollywood sono scritte dall’intelligenza artificiale riuscendo a imitare persino un certo stile di scrittura. Questo significa che domani il ruolo di giornalisti o scrittori scomparirà del tutto o semplicemente potrebbe costringere a approcciare alla scrittura in maniera differente?
Che alcune sceneggiature o articoli vengano già scritti con l’aiuto dell’intelligenza artificiale non significa che scrittori e giornalisti diventeranno inutili. Significa piuttosto che la scrittura sta cambiando.
L’IA è un amplificatore: può imitare uno stile, modulare un tono, costruire un testo formalmente corretto. Ma ciò che non sa fare — e che resta umano — è decidere cosa vale la pena dire. La scrittura non è solo linguaggio, è intenzione, visione, conflitto interiore.
Probabilmente nascerà una nuova figura: l’autore algoritmico, o meglio il curatore di senso, capace di dialogare con l’IA, di guidarla, di riconoscerne i limiti e di trasformarli in stile.
Come il fotografo non è stato sostituito dalla macchina fotografica, ma ha imparato a raccontare con essa, allo stesso modo il narratore del futuro userà l’IA come uno strumento di linguaggio, non come un sostituto della voce umana.
Questa è la vera sfida: non rinunciare all’autorialità, ma reinventarla dentro un ecosistema di scrittura condivisa tra uomo e algoritmo.
È già possibile, o sarà possibile creare una tesi di laurea con l’intelligenza artificiale ingannando i professori? Allo stesso modo è plausibile pensare che una ricerca possa essere presentata anche da una persona che non ha tutte le competenze ma solo l’intuizione di sapere cosa chiedere all’IA?
Sì, oggi è tecnicamente possibile generare una tesi o una ricerca con l’aiuto dell’IA, e in alcuni casi anche “ingannare” un docente. Ma sarebbe un inganno sterile. Perché l’IA non produce conoscenza originale, solo una riorganizzazione plausibile di ciò che esiste.
Il rischio è quello di confondere la capacità di formulare con la capacità di capire. Un testo può apparire perfetto e coerente, ma se chi lo presenta non sa difenderlo, non ha interiorizzato i concetti né compreso la logica che lo sostiene.
In realtà, l’uso dell’IA può essere un potente alleato della ricerca se inserito in un percorso consapevole: per esplorare bibliografie, costruire modelli interpretativi, formulare ipotesi. Ma serve metodo, non furbizia.
La vera rivoluzione sarà quando anche nel mondo accademico si riconoscerà la figura del ricercatore aumentato, capace di unire intuito umano e capacità di calcolo. Non per delegare il pensiero, ma per estenderne il raggio.
Pochi anni fa causa del Covid si è sviluppato lo Smart working. Nei primi mesi la tendenza delle aziende sembrava quella di desertificare gli uffici lasciando tutti i dipendenti a casa a lavorare. Invece poi si è tornati indietro. Ciò dimostra che spesso gli sviluppi non sono pre-determinati, come ad esempio la presunta scomparsa dei libri a vantaggio del digitale. È plausibile pensare che dopo questa fase di ubriacatura da IA, a un certo punto si arriverà a un assestamento tale da non determinare le previsioni catastrofiche sul taglio di posti di lavoro in ogni settore e azienda?
Ogni tecnologia attraversa tre fasi: l’euforia, la disillusione e la maturità. Lo abbiamo visto con lo smart working, con il digitale, con i social. L’IA oggi è nella sua fase euforica: tutto sembra possibile, tutto sembra imminente. Ma come ogni sistema complesso, anche l’intelligenza artificiale si assesterà.
Non scompariranno tutti i lavori, ma cambieranno i ruoli. Già oggi le aziende stanno capendo che serve un equilibrio tra automazione e presenza umana. L’IA può velocizzare processi, ma non può sostituire la fiducia, la relazione, la creatività.
Ci sarà un riassetto profondo del mercato del lavoro, sì, ma non necessariamente distruttivo. Le professioni si trasformeranno — e molte nuove ne nasceranno: esperti di governance algoritmica, eticisti digitali, traduttori cognitivi.
Come dopo la rivoluzione industriale, cambieranno i mestieri ma non il bisogno di lavoro. L’intelligenza artificiale, alla fine, non elimina l’uomo: lo costringe a ridefinirsi.
Già da tempo diversi scienziati hanno lanciato l’allarme in merito all’uso dell’IA e al rischio che prendendo piede in ogni settore, questi possa a un certo punto “ribellarsi” all’uomo come nel film 2001 odissea nello spazio o Terminator. Ci sono dei segnali nell’attuale sviluppo dell’IA di comportamenti non previsti? Inoltre si stanno prendendo delle misure concrete per prevenire tali rischi?
Il timore che l’IA “si ribelli” è antico quanto la fantascienza, ma oggi assume una dimensione più concreta. Non perché le macchine stiano sviluppando coscienza, ma perché i loro comportamenti iniziano a mostrare elementi di imprevedibilità sistemica.
Quando un modello è addestrato su miliardi di dati e con reti neurali auto-ottimizzanti, è difficile prevedere tutte le sue risposte. In questo senso, il rischio non è la “ribellione”, ma la deriva: il momento in cui un sistema inizia a prendere decisioni che i suoi creatori non comprendono più del tutto.
Per questo motivo sono nate iniziative come l’AI Act europeo, il Code of Practice per i modelli generativi e i primi sistemi di AI governance. L’obiettivo è semplice: mantenere la supervisione umana come principio irrinunciabile.
L’IA non è pericolosa perché pensa, ma perché agisce senza sapere cosa pensa. Ecco perché serve un’etica dell’algoritmo: una responsabilità condivisa tra scienza, politica e società civile.
Il rischio più grande non è che l’IA si ribelli, ma che l’uomo smetta di interrogarsi sui limiti del proprio potere tecnologico.
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