L’espressione “intelligenza artificiale” è nata il 31 agosto 1955, quando quattro ricercatori statunitensi firmarono una proposta per un seminario estivo al Dartmouth College. Da allora, questa metafora ha plasmato il nostro modo di pensare a queste tecnologie, ma con il tempo si è trasformata in una rappresentazione semplificata, spesso distorta. Il pappagallo dopato che si specchia è una delle prime metafore utilizzate per descrivere l’intelligenza artificiale, eppure, con il tempo, ha perso la sua originalità. Questo articolo esplora le metafore che definiscono l’intelligenza artificiale, analizzandone i vantaggi e i limiti.
Il Pappagallo Stocastico
Il pappagallo stocastico è una metafora che si è diffusa in modo significativo, soprattutto grazie a un articolo del 2021 firmato da Emily Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major e Margaret Mitchell. Questa espressione si riferisce al meccanismo alla base dei grandi modelli linguistici (LLM), che producono sequenze di parole plausibili in base alla probabilità, senza alcuna garanzia di corrispondenza con il mondo reale. Il termine è diventato popolare, ma ha anche portato a una semplificazione eccessiva, perdendo di vista le complessità e i rischi legati all’uso di questi strumenti. Il problema delle metafore concettuali è che tendono a concentrarsi su una parte del funzionamento delle IA, lasciando da parte tutto il resto. Il pappagallo stocastico, pur essendo efficace, ha reso sempre meno vera la comprensione del funzionamento di questi sistemi. La metafora ha reso le IA più accessibili, ma ha anche limitato la loro comprensione.
Allucinazioni e Stronzate
Un’altra metafora utilizzata per descrivere l’intelligenza artificiale è l’“allucinazione”, un termine che indica risposte errate ma presentate con sicurezza. Tuttavia, questa metafora ha un limite: suggerisce che l’errore dipenda da un guasto del sistema, mentre in realtà, sia le risposte giuste che quelle sbagliate derivano dallo stesso meccanismo. Per questo, alcuni filosofi hanno proposto un’alternativa: i chatbot producono “stronzate”, un termine che indica un atteggiamento di indifferenza verso la verità.
Questa metafora offre una descrizione più precisa del funzionamento delle macchine, ma anche essa ha dei limiti, soprattutto nel considerare queste tecnologie come inutili. Le metafore, preso da sole, sono sempre approssimazioni, sfocature o errori. Le metafore non solo influenzano la nostra comprensione, ma anche il modo in cui attribuiamo potere e responsabilità. Ad esempio, la metafora del “doping” ha portato a una discussione sulle regole e sulle linee di confine tra l’aiuto lecito e il comportamento non tollerabile. Tuttavia, questa metafora presuppone un giudizio morale e una prestazione “pulita”, che non sempre esiste nel mondo reale.
Allo stesso tempo, la metafora dello “specchio” ha reso evidente come le macchine ci riflettano, ma anche come possano distorcere la realtà, senza che chi le utilizza ne sia pienamente consapevole. Le metafore, quindi, non solo descrivono il funzionamento delle macchine, ma anche il modo in cui le percepiamo e le utilizziamo. È importante riconoscere i limiti di ciascuna di esse e cercare di integrarle in un quadro più ampio, che tenga conto di tutti i fattori che influenzano l’uso e l’impatto dell’intelligenza artificiale. L’uso di più metafore contemporaneamente potrebbe aiutare a ottenere una visione più completa, ma richiede una consapevolezza e una capacità di sintesi.
