Cervelli deboli con l’IA? Platone lo temeva

Chi scrive con l’assistenza dell’IA generativa (es. ChatGPT) produce meno connessioni celebrali e ha una memoria più debole dei propri contenuti. A dimostrarlo per la prima volta sono alcuni scienziati del MIT di Boston in un recente studio molto dibattuto, in cui l’attività cerebrale di 54 persone è stata monitorata con elettroencefalografia durante un compito di scrittura del testo. L’esperimento confronta tre gruppi di studenti: chi scrive senza supporti di alcun tipo mostra il massimo coinvolgimento cognitivo, chi usa un motore di ricerca (es. Google) risultati intermedi, mentre chi utilizza IA generativa evidenzia il minor coinvolgimento cognitivo.
Risultati sorprendenti? No, lo sapevamo da circa 2300 anni! Nel Fedro di Platone, Socrate narra il mito di Theuth (274 c-276 ), padre di numerose invenzioni, tra cui l’alfabeto. Quando Theuth illustra le sue invenzioni al re Thamus, questo dice che l’alfabeto ingenererà oblio nelle anime di chi lo imparerà: essi cesseranno di esercitarsi la memoria perché fidandosi dello scritto richiameranno le cose alla mente non più dall’interno di sé stessi, ma dal di fuori, attraverso segni estranei (per chi è curioso di sapere come continua, consiglio questo breve commento della Prof.ssa Maria Chiara Pievatolo: https://fedro.vado.li/ ). Insomma, così come per l’alfabeto e la scrittura, qualsiasi strumento di supporto per le attività del nostro cervello ne diminuisce lo sforzo attivo: le stesse considerazioni si potrebbero fare tra chi fa operazioni matematiche con carta e penna e chi con la calcolatrice, chi prende appunti a mano e chi con la tastiera. Si tratta della conferma che la connettività cerebrale diminuisce sistematicamente con l’aumentare dei supporti esterni al cervello. Via libera, dunque, all’uso dell’IA generativa nelle scuole e negli uffici? Largo agli agenti intelligenti in qualsiasi nostra attività cognitiva?
Le implicazioni dell’IA generativa sono in realtà più ampie e riguardano la dimensione collettiva della generazione e trasmissione dei saperi su cui basiamo il nostro vivere in società: non solo studio, ma anche attività professionali, norme, progettualità (da singoli artefatti a interi sistemi e infrastrutture), comunicazione, creatività, ogni ambito è oggi alle prese con questa tecnologia.
L’IA generativa ha il pregio potenziale di aumentare la produttività in alcune attività e settori (es. compilazione di testi standard, produzione di prototipi software, ottimizzazione predittiva come per i recenti utilizzi nello smaltimento delle code nelle ASL), ma mostra anche limiti rilevanti. Tra questi vi sono un’affidabilità incerta, un impatto ambientale significativo e costi esorbitanti spesso superiori ai ricavi. A ciò si aggiunge l’opacità della maggior parte dei modelli di IA, addestrati su dati non trasparenti, senza riconoscimento economico per gli autori originari e con il ricorso a lavoro sottopagato nel Sud Globale. Infine, i modelli spesso non sono scrutabili e, proprio per questa opacità, i produttori eludono le proprie responsabilità sugli usi, trasferendone il peso sugli utilizzatori finali. Utilizzatori che, secondo Eurostat, in Italia sono però meno diffusi che nel resto d’Europa: il nostro Paese è penultimo per utilizzo dell’IA generativa e sotto la media per competenze digitali di base. Se il lato degli utilizzi piange, quello della produzione non ride: la spesa italiana in Ricerca e Sviluppo (attività fondamentale per cimentarsi con questo tipo di tecnologia) è tra le più basse delle grandi economie OCSE. A questo si aggiunge il forte squilibrio globale negli investimenti in IA, dominati dagli Stati Uniti, mentre l’Europa continua a legiferare senza una reale politica industriale. Un quadro preoccupante, considerando che l’IA generativa incide sulla costruzione delle società del futuro.
In attesa, chissà, di una svolta politica, è importante ampliare il dibattito e creare una conoscenza il più diffusa possibile sulla materia, in modo da non limitarsi agli effetti dell’IA generativa attuale, ma discutendo che tipo di gen-IA è desiderabile costruire, e non solo adottare passivamente, settore per settore, contesto per contesto. Nel farlo, è possibile ispirarci di nuovo al Fedro: nei versi successivi del mito di Theuth, infatti, Socrate invita alla interazione sociale per lo scrutinio critico dei saperi (Kant molto più tardi parlerà di “uso pubblico della ragione”). Allo stesso modo, il confronto sull’IA dovrebbe essere condotto in modo accessibile, critico e aperto, con l’obiettivo di decidere collettivamente come progettare e costruire (con le dovute risorse) sistemi di IA che contribuiscano realmente allo sviluppo economico, sociale e culturale del nostro Paese.

Docente di Ingegneria Informatica e dei Sistemi presso il Politecnico di Torino