(articolo di Alessandro Dai Zotti, da VicenzaPiù Viva n. 305, sul web per gli abbonati tutti i numeri, ndr)
Inizi a sbucciare un’arancia. Nel momento in cui la buccia si rompe senti il suo aroma tipico. Forse ti ricorda qualcosa. Poi prendi uno spicchio e lo assaggi. Nella tua bocca percepisci la consistenza, il succo dolce e leggermente aspro. Lo assapori, ognuno di noi con delle sfumature proprie. Tu sai cos’è un’arancia. L’hai provata, fa parte delle tue esperienze e dei tuoi ricordi. Per l’AI “arancia” è solo una parola. Sa che potrebbe essere con molta probabilità vicina a parole come “mangiare”, “arancione”, “frutto”. Può così comporre una frase che per noi abbia senso. Come? Immagina che abbia letto tutti i libri del mondo. Poi faccia tantissimi calcoli matematici velocissimi per indovinare quale sia la risposta migliore, più probabile. Ma non sa veramente quello che sta dicendo.
Un altro esempio. Guardi una nuvola, vedi una forma e da qui potresti inventarti una breve storia. Se tu chiedi all’AI, partendo dalla forma, di inventarsi una storia, l’AI non inventa davvero. È come un DJ che mixa brani altrui per creare qualcosa che sembra nuovo, ma non ha mai scritto una nota. L’AI non vive nel mondo. Non vede, non sente, non prova emozioni. Sembra intelligente perché ha visto miliardi di frasi, riconosce schemi, imita molto bene il modo umano di parlare. Indovina le parole giuste usando la matematica. Tutto qui.
Questo significa che l’AI è inutile? Al contrario. La stiamo usando da anni, solo che non potevi parlarci come si fa adesso. Hai presente il correttore automatico? “Corregge i refusi quando scrivo veloce”. Esatto. Ma come fa? Analizza il contesto della frase, prevede la parola più probabile tra migliaia, impara dal tuo modo personale di scrivere.
Se scrivi “Buon comple…”, ha visto miliardi di frasi simili e ha capito che matematicamente è quasi certo che segua “anno” piuttosto che “sso”.
Google Maps. Dice qual è la strada più veloce prevedendo il traffico futuro (5-40 minuti). In che modo? Analizza milioni di persone in tempo reale. Capisce incidenti da tweet/foto. Sceglie il percorso ottimale per te.
E quando Netflix ti propone proprio quella serie coreana che non sapevi di voler vedere? Guarda tutto quello che hai fatto (tempo di visione, pause, abbandoni, ora del giorno…). Confronta il tuo gusto con milioni di utenti simili. Decide quali copertine mostrarti. Non è fortuna: è un sistema che ha calcolato.
Impressionante, vero? Il problema è che questa stessa logica decide quali notizie vedi sui social – e lì non si tratta più solo di serie TV. Per riassumere.
L’AI “Tradizionale”
Questa è l’AI che abbiamo usato per anni (come quella del correttore automatico, di Netflix o Google Maps). Il suo compito è osservare quello che già c’è e fare una scelta. Esempio: Se le mostri 100 foto di animali, lei sa dirti: “Questo è un cane, questo è un gatto”.
Il suo obiettivo: Trovare la risposta giusta tra quelle che già conosce.
L’AI Generativa
Questa è l’AI più nuova (come chat-GPT, Claude o Grok). Il suo compito non è solo scegliere, ma creare qualcosa di “nuovo”. “Inventa”, scrive, disegna e compone. Esempio: Non le chiedi solo di riconoscere un cane, ma le dici: “Disegnami un gatto paffuto con le ali mentre esplora il fondale marino di un libro di Lovecraft”. E lei lo crea da zero!
Il suo obiettivo: Creare un contenuto nuovo mettendo insieme tutto quello che ha imparato.
Ma attenzione: l’AI Generativa sembra un artista, ma è più simile a un pappagallo straordinariamente bravo: ripete e ricombina brillantemente senza comprendere davvero. E questo ha conseguenze.
Ora, la domanda vera è: se l’AI generativa non capisce davvero quello che crea, cosa succede quando le affidiamo decisioni importanti?