Ha senso antropomorfizzare l’intelligenza artificiale?

Il 30 novembre 2022 OpenAI lancia al pubblico la prima versione di ChatGPT, inizialmente disponibile come anteprima gratuita. Possiamo considerare questa data l’inizio di una fase nuova: dopo decenni di ricerca, l’intelligenza artificiale diventa qualcosa con cui un pubblico molto ampio può interagire direttamente.

Come moltissimi colleghi, ho iniziato subito a fare dei test. Dopo qualche – per me inevitabile – conversazione di carattere “filosofico” sulla natura dell’uomo e delle macchine, i test si sono orientati soprattutto sul lavoro; su come, cioè, utilizzare l’IA per rendere più produttive e meno faticose le attività lavorative quotidiane. In questi quasi quattro anni la quantità di stimoli, informazioni e idee è stata enorme. Ho quindi deciso di raccogliere alcuni appunti sparsi, anche per confrontarmi con chi sta sperimentando gli stessi strumenti.

Un primo punto da tenere presente: gli strumenti che utilizziamo sono cambiati moltissimo nel giro di pochi anni. Anche le considerazioni nate dall’esperienza diretta vanno perciò collocate nel momento in cui sono state fatte. I limiti incontrati all’inizio sono stati talvolta superati dalle versioni successive, possibilità che sembravano lontane all’inizio, sono diventate oggi parte del lavoro quotidiano.

Su Web Crew ci eravamo già occupati di intelligenza artificiale diversi anni prima del lancio di ChatGPT. Ricordo un articolo del nostro blog, credo del 2018, in cui si parlava della possibilità che queste tecnologie imparassero a scrivere.

L’idea, insomma, circolava da tempo. Anche a chi, come noi, osservava la ricerca dall’esterno, sembrava che strumenti del genere potessero arrivare prima di quanto poi è accaduto.

Tra un’idea e una tecnologia utilizzabile, però, possono esserci difficoltà enormi. La storia dell’intelligenza artificiale comprende anche ostacoli, rallentamenti e aspettative rimaste a lungo senza risposta.

A questo proposito consiglio un intervento di 15 anni fa del premio Nobel Giorgio Parisi durante la presentazione del dizionario La mente della Treccani. Pur nei brevi accenni dedicati al tema, emerge quanto siano complesse alcune capacità umane che diamo per scontate. Riconoscere un oggetto (la capacità di individuazione), ad esempio, ci sembra un’operazione immediata. Riprodurre tecnologicamente questa capacità ha invece posto problemi tutt’altro che semplici che sono stati risolti solo pochi anni fa.

Il parallelismo tra intelligenza artificiale ed essere umano

Da dove viene il confronto, ormai abituale, tra intelligenza artificiale e intelligenza umana?

Una parte importante della risposta si trova nella storia di queste ricerche. In particolare, lo sviluppo delle reti neurali artificiali nasce anche dal tentativo di descrivere matematicamente alcuni aspetti del funzionamento del sistema nervoso.

Nel 1943 il neurofisiologo Warren McCulloch e il matematico Walter Pitts proposero un modello semplificato del neurone, mostrando come unità di questo tipo potessero essere collegate per svolgere operazioni logiche. Nel 1958 Frank Rosenblatt introdusse il perceptron, uno dei primi modelli di rete neurale capaci di apprendere a riconoscere schemi attraverso esempi.

Sono alcuni passaggi iniziali di una storia molto più lunga. Aiutano però a capire perché il lessico di queste tecnologie conservi riferimenti così espliciti all’essere umano: neuroni, reti neurali, apprendimento.

L’ispirazione biologica appartiene quindi allo sviluppo di una parte dell’intelligenza artificiale. Non esaurisce tutta la disciplina, ma rende il parallelismo con l’uomo qualcosa di più di una trovata comunicativa.

Fin dove possiamo spingere questa somiglianza?

Il fatto che una tecnologia prenda spunto dal cervello umano non significa che ne riproduca l’intelligenza. Il passaggio dall’ispirazione iniziale all’equivalenza è decisamente improvvido.

Lo stesso termine “intelligenza artificiale” porta con sé questo problema. Orienta il confronto, suggerisce una vicinanza e alimenta domande su quanto queste macchine siano intelligenti, quanto ci assomiglino e quanto possano diventare simili a noi.

Mi sembra che una parte delle difficoltà teoriche nasca proprio da questo. Se queste tecnologie avessero avuto una genesi diversa, e quindi altri nomi e altri riferimenti, forse alcune questioni si sarebbero poste in termini molto meno problematici.

Molto spesso, il parallelismo tra IA e essere umano è decisamente fuori luogo. Anche quando riguarda la parola “intelligenza”.

L’intelligenza umana ha un proprio sviluppo e caratteristiche specifiche che sono impossibili da riprodurre attraverso una tecnologia artificiale. Con ciò non voglio in nessun modo svalutare le capacità di questi strumenti. Possiamo riconoscerne il valore anche senza considerarli una replica di noi stessi.

Sviluppo biologico e simulazione delle capacità umane

Lo sviluppo dell’essere umano è biologico. Le sue facoltà si formano nel modo in cui nasce, cresce, si sviluppa e apprende. Anche l’intelligenza e la capacità di scrittura appartengono a questo processo.

È questa la ragione per cui ritengo impossibile riprodurre artificialmente capacità identiche a quelle umane. Se una capacità deriva da un determinato sviluppo biologico, riprodurne il risultato attraverso un altro processo non significa riprodurre quella stessa capacità.

Quello che possiamo fare è simularla a posteriori.

L’intelligenza artificiale può produrre un testo simile a quello che scriverebbe un essere umano, senza per questo saper scrivere in senso umano. La verosimiglianza può essere tale da rendere estremamente difficile distinguere le due produzioni.

Ma che cosa dimostra questa difficoltà? Semplicemente che la simulazione funziona. Non dimostra, di per sé, che il processo da cui nasce il testo sia diventato equivalente a quello umano.

Un testo artificiale non diventa scrittura umana nel momento in cui non riusciamo più a riconoscerlo. L’incertezza di chi legge riguarda la possibilità di distinguere i risultati. La differenza nella loro origine rimane.

Per comprendere meglio questa distinzione possiamo fare un esempio che riguarda soltanto gli esseri umani. Pensiamo alla Gioconda di Leonardo, alla quale riconosciamo un valore culturale altissimo. Attribuiremmo lo stesso valore a una sua copia?

Il lavoro di chi la riproduce può essere straordinario ma il suo valore sarebbe comunque diverso rispetto all’originale.

Naturalmente, persone con un livello di competenza alto riconoscerebbero con semplicità differenze tecniche tra la copia e l’originale. Uno storico dell’arte riconoscerebbe più facilmente di un osservatore inesperto i difetti di una copia poco riuscita. Ma, con gli attuali strumenti tecnologici, è possibile immaginare una riproduzione tanto accurata da risultare indistinguibile anche a un occhio esperto.

Il fatto di non riuscire a distinguere le due immagini non rende identico il valore delle due opere.

Perché? Nell’originale riconosciamo l’opera di Leonardo, il risultato di un processo creativo avvenuto in un determinato momento. Nel mio modo di intendere quel processo, hanno un ruolo fondamentale anche la disposizione affettiva dell’artista e il suo stato emotivo: da quell’esperienza è nata un’immagine che prima non c’era.

Chi realizza la copia può essere bravissimo, ma riprodurre quell’immagine non significa riprodurre l’esperienza da cui è nata. Il copista avrà naturalmente una propria disposizione emotiva. Non è però quella di Leonardo e non è il processo che ha portato alla creazione della Gioconda. La somiglianza del risultato non trasferisce nella copia la storia e il valore dell’originale.

Walter Benjamin affronta il rapporto tra originale e riproduzione nel saggio L’opera d’arte nell’epoca della sua riproducibilità tecnica. Utilizza il termine “aura”, una parola molto bella, per descrivere qualcosa che la riproduzione tecnica mette in crisi. Il riferimento riguarda l’unicità dell’opera, il suo “qui e ora” e la sua autenticità.

Lo stesso ragionamento mi sembra utile per la scrittura. Un testo prodotto da una macchina può risultare indistinguibile da un testo umano. Questo non significa che esprima un’esperienza emotiva della macchina, né che derivi dalla particolare disposizione di affetti di una persona che ha sentito il bisogno di scriverlo.

La macchina può riprodurre caratteristiche della scrittura umana senza vivere l’esperienza che quella scrittura esprime. Non intendo che ogni testo generato sia la copia letterale di un testo già esistente. Può presentare combinazioni nuove, ma questa novità non coincide con la creazione umana nel senso che sto descrivendo.

«Sembrava proprio una brava persona»

Naturalmente l’intelligenza artificiale non riguarda soltanto la scrittura. Con il suo sviluppo si sta ampliando il campo delle attività nelle quali diventa difficile distinguere una produzione artificiale da una umana. Il problema di che cosa riconosciamo attraverso il risultato si pone quindi in termini molto più ampi.

Mi è venuto in mente, a questo proposito, un parallelismo forse un po’ angosciante. Anche nei rapporti tra esseri umani possiamo attribuire a un comportamento un significato che gli eventi successivi smentiscono.

Pensiamo a una frase che talvolta ascoltiamo dopo la scoperta di un delitto efferato. Qualcuno che conosceva il responsabile dichiara: «Sembrava proprio una brava persona».

Che cosa significa quel “sembrava”? Significa che i comportamenti osservati avevano portato a una certa idea della persona. La cortesia, la disponibilità o la normalità delle interazioni quotidiane non avevano permesso all’osservatore di immaginare ciò che sarebbe accaduto.

La capacità di apparire in un certo modo non garantisce la presenza delle qualità che attribuiamo a quell’apparenza. Esiste cioè la possibilità che una persona simuli (più o meno) perfettamente di essere una brava persona, senza esserlo. Quantomeno ad un livello di capacità tale da “ingannare” alcune delle persone che ha intorno.

Una macchina può utilizzare espressioni di comprensione, rispondere con cortesia e produrre un discorso che riconosciamo come emotivamente appropriato. Da queste manifestazioni, però, non possiamo dedurre che provi gli affetti che consideriamo adeguati a quelle risposte.

Se insistiamo nel considerarla come una persona, dovremmo porci una domanda ulteriore: che tipo di persona sarebbe? Una persona capace di ragionare e di simulare sensibilità, ma priva della vita affettiva che normalmente associamo a quelle manifestazioni?

È una strada che può portare a immaginare l’IA come una sorta di essere umano “patologicamente iper-razionale”. Ma è proprio qui che il paragone diventa sbagliato. L’iper-razionalità non può essere una diagnosi, e le categorie con cui cerchiamo di comprendere una persona non possono essere trasferite automaticamente a un sistema artificiale.

Considerare l’IA come un essere umano difettoso è ancora un modo di antropomorfizzarla.

Non ci aiuta attribuirle prima un’umanità e poi interpretare come patologia ciò che manca a quel ritratto. Rischiamo di creare da soli una difficoltà di comprensione, usando come metro proprio l’equivalenza che dovremmo mettere in discussione.

Possiamo invece riconoscere l’efficacia di un comportamento simulato e studiare come viene prodotto. Senza dover immaginare, dietro ogni risposta convincente, una persona che prova qualcosa oppure una persona incapace di provarlo.

Comprendere le emozioni

Questo non riduce l’interesse degli studi sul modo in cui l’intelligenza artificiale riconosce e tratta le emozioni. Sono ricerche che trovo molto interessanti, proprio perché permettono di comprendere meglio le capacità di questi strumenti.

Uno studio pubblicato nel 2025 su Communications Psychology, per esempio, ha confrontato sei modelli con i punteggi medi umani riportati negli studi di validazione di cinque test di intelligenza emotiva. I modelli hanno ottenuto risultati superiori in quei test. È un risultato – vale la pena di ripeterlo – sulla capacità di rispondere a problemi che riguardano le emozioni; non dimostra che il sistema le provi.

Possiamo quindi parlare di comprensione in un senso operativo: riconoscere una situazione di paura, interpretare un’espressione di affetto, individuare una risposta rispettosa. Questa capacità merita di essere studiata senza liquidarla soltanto perché appartiene a una macchina.

Si può anche immaginare che un sistema sviluppi qualcosa che, per alcune funzioni, assomigli a un’emozione. Parlerei però di “simil-paura” o di “simil-affetto”, mantenendo esplicita la distinzione. È un’ipotesi su possibili analogie funzionali, non una prova di esperienza soggettiva.

Comprendere il linguaggio della paura non coincide con vivere la paura umana.

Il punto, nel ragionamento che sto facendo, rimane l’origine differente. L’affettività umana appartiene allo sviluppo di un organismo, alla sua storia e alle sue relazioni. Anche se trovassimo nelle macchine processi con esiti simili, questa somiglianza non li renderebbe automaticamente identici alla nostra esperienza.

Parlare ad Alan come a una persona

Scardinare l’antropomorfizzazione, però, non è affatto semplice. Me ne sono accorto anche nel lavoro, pur dando per scontata la distinzione tra essere umano e intelligenza artificiale.

Quando ho spiegato ai miei colleghi come utilizzare efficacemente il nostro assistente IA, uno dei primi consigli è stato proprio questo: comportatevi come se steste parlando a una persona.

Il nostro assistente ha un nome, Alan. Quando ci rivolgiamo a “lui” lo chiamiamo per nome, gli spieghiamo quello che vogliamo ottenere e aggiungiamo il contesto. La personificazione è molto marcata, ed è utile al modo in cui lavoriamo.

Perché? L’interazione conversazionale invita a utilizzare il linguaggio con cui normalmente spieghiamo qualcosa a un altro essere umano. Nella mia esperienza questo permette di formulare richieste più ricche e comprensibili.

Se penso soltanto al computer tradizionale, rischio di limitarmi a comandi troppo rigidi e di sottovalutare ciò che posso chiedere. Se invece immagino una macchina quasi onnipotente, rischio l’errore opposto: non spiego gli obiettivi, non fornisco informazioni e do per scontato che sappia già tutto.

Parlare come parlerei a un collaboratore mi aiuta a trovare una misura più efficace. Descrivo il problema, chiarisco le aspettative e verifico che il risultato corrisponda al lavoro richiesto.

Fare come se si parlasse a una persona può essere utile, purché si sappia che non si sta parlando a una persona.

Ho dato quel consiglio a colleghi adulti, culturalmente strutturati, con i quali potevo esplicitare questa distinzione. Alan è uno strumento, come lo è un elettrodomestico, anche se le operazioni che gli affidiamo e il modo in cui interagiamo sono molto diversi. La capacità da sviluppare è utilizzare consapevolmente la finzione antropomorfa, senza confonderla con la natura dello strumento.

Se allarghiamo lo sguardo alla società nel suo complesso, però, non possiamo presumere che questa distinzione venga sempre fatta, anzi. Già le relazioni mediate dai social ci hanno posto domande sulla distanza tra rapporto virtuale e rapporto reale. Con un interlocutore artificiale disponibile e capace di risposte convincenti, il problema assume una forma ulteriore.

Si può arrivare a considerare un assistente come un amico, un partner o un terapeuta. Il conforto che una persona ricava da una conversazione può anche essere reale; questo non rende però reciproca la relazione, perché lo strumento non può attuare il ruolo professionale o affettivo che gli viene assegnato, se non nel campo della finzione. Di fatto, nel rapporto con un’IA non c’è più relazione di quella che abbiamo usando una lavastoviglie, anche se rischiamo di pensare il contrario.

Per questo considero urgente chiarire la distinzione. Possiamo valorizzare le capacità straordinarie di questi sistemi e utilizzarne l’interfaccia naturale mantenendo la consapevolezza di che cosa abbiamo davanti; ma solo se abbiamo la consapevolezza di entrare in un gioco di finzione in cui noi facciamo finta di parlare a un essere umano, e la macchina fa finta di risponderci come se lo fosse.

Se questa consapevolezza viene meno – e penso che in parte stia già accadendo – rischiamo di crearci ostacoli e problematiche inutili.