{"id":95252,"date":"2026-05-07T10:30:20","date_gmt":"2026-05-07T08:30:20","guid":{"rendered":"https:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=95252"},"modified":"2026-05-05T12:42:07","modified_gmt":"2026-05-05T10:42:07","slug":"lintelligenza-artificiale-decostruita-e-demitizzata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=95252","title":{"rendered":"L\u2019intelligenza artificiale decostruita e demitizzata"},"content":{"rendered":"

di LAFIONDA (Bruno Alabiso)<\/strong><\/p>\n

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<\/i>5 Mag , 2026<\/span>|<\/i>Bruno Alabiso<\/a><\/span>\u00a0|\u00a0<\/span><\/i>2026<\/a>\u00a0|\u00a0<\/span><\/i>Visioni<\/a><\/div>\n
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Il fiume di opinioni, consensi e dissensi, paure e promesse scaturite da questo cosiddetto \u201cnuovo\u201d fenomeno tecnologico, incorrettamente chiamato \u201cintelligenza artificiale\u201d, \u00e8 ormai in piena. Rotti gli argini, tutto sembra essere soggetto all\u2019avanzamento irrefrenabile di quest\u2019ultimissima usurpazione prometeica, che ridurrebbe gli d\u00e8i a un ruolo ormai seriamente compromesso, al di l\u00e0 del pensabile. Ma, mi domando, siamo sicuri di sapere bene che cosa sia e che cosa non sia l\u2019IA?<\/p>\n

Senza voler prendere una posizione di principio in materia, vale la pena di dare uno sguardo a come oggettivamente funzioni tale meraviglia tecnologica, per poter avere basi pi\u00f9 concrete su cui formarsi un\u2019opinione.<\/p>\n

Come funzionano le IA?<\/strong><\/p>\n

Innanzitutto, vale la pena di considerare una differenza fondamentale con i sistemi informatici sviluppati nel passato con il contributo della programmazione.<\/p>\n

Quando si programma un\u2019applicazione si fa ricorso alla compilazione manuale di una lista di istruzioni che vengono poi \u201ccaricate\u201d in un macchinario elettronico: computer, telefonini, server, auto, dispositivi domestici, ecc. Tali istruzioni sono espresse in un linguaggio non ambiguo, logico, formale, che garantisca un \u201ccomportamento\u201d prevedibile. Un algoritmo non \u00e8 altro che una metodologia per risolvere un problema particolare o per fornire una funzione particolare. Il programma \u00e8 l\u2019incarnazione di tale metodologia, espressa in una serie di codici operativi che guidano in maniera prevedibile e meccanica l\u2019operazione di un sistema computerizzato.<\/p>\n

Tanto per usare un esempio tanto banale quanto altamente descrittivo, basta considerare il metodo da tutti noi appreso alle elementari per eseguire la divisione di due numeri con carta e penna. Ci sono stati insegnati i passaggi necessari, sebbene spesso senza spiegarne le ragioni, e noi pedissequamente eseguiamo le \u201cistruzioni\u201d per portare a termine l\u2019operazione. Il metodo usato \u00e8 l\u2019algoritmo per eseguire una divisione.<\/p>\n

Con l\u2019avvento delle cosiddette reti neurali, che sono alla base di tutta la nuova tecnologia IA, questo paradigma \u00e8 stato sovvertito.<\/p>\n

Una rete neurale \u00e8 costituita da un numero gigantesco di neuroni artificiali connessi tra di loro. Un neurone artificiale, o simulato, \u00e8 in realt\u00e0 un piccolo programma, costruito in maniera convenzionale con istruzioni e programmazione classica, che mima la funzione di un neurone naturale. Esso accetta dati provenienti da altri neuroni a cui \u00e8 connesso programmaticamente, li elabora tramite funzioni assai semplici e genera dati da trasmettere ad altri punti della rete.<\/p>\n

Ogni neurone artificiale, cio\u00e8 il mini-programma che lo simula, usa dei cosiddetti pesi (weights<\/em>) che determinano il peso relativo che quel particolare neurone ha nell\u2019elaborazione e nella propagazione complessiva dei dati. Questi pesi sono essenziali nel\u00a0training<\/em>\u00a0della rete neurale.<\/p>\n

Un tale sistema, posto di fronte a una qualsiasi situazione, per esempio una richiesta di un utente, non produrrebbe null\u2019altro che una risposta senza senso, generata a casaccio. Solo quando i pesi sono stati opportunamente calibrati \u00e8 possibile ottenere comportamenti o risposte \u201csensate\u201d.<\/p>\n

La fase di training: la rete apprende\u2026 ma da chi?<\/strong><\/p>\n

Per calibrare i pesi, occorre istruire la rete (training<\/em>). Questo viene fatto in maniera iterativa seguendo i seguenti passi:<\/p>\n

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  1. Fase di preparazione (pre-training<\/em>)<\/strong>: si fornisce alla rete un\u2019immensit\u00e0 di dati estratti da documenti preesistenti: libri, articoli, siti web, ecc. Ovviamente la scelta di tali dati condizioner\u00e0 il \u201ccomportamento\u201d dell\u2019IA. Durante questo processo si forma la prima \u201cbozza\u201d del modello linguistico, con una prima assegnazione dei pesi tramite un processo chiamato\u00a0back propagation<\/em>. Alla fine di questo processo si ottiene il\u00a0base model<\/em>.<\/li>\n
  2. Supervised Fine-Tuning (SFT)<\/strong>: si forniscono esempi di coppie domanda-risposta precompilate da operatori umani. Nuovo aggiustamento dei pesi.<\/li>\n
  3. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)<\/strong>: le risposte date dall\u2019IA vengono \u201cmisurate\u201d da operatori umani o da particolari meccanismi pre-programmati. In pratica, si assegna un \u201cvoto\u201d a ogni risposta. Con il meccanismo di\u00a0back propagation<\/em>\u00a0i pesi vengono aggiustati ancora una volta.<\/li>\n<\/ol>\n

    \u00c8 importante notare che in tutte e tre le fasi l\u2019intervento di operatori umani \u00e8 essenziale. Da ci\u00f2, senza semplificare eccessivamente, si pu\u00f2 facilmente desumere che l\u2019IA si comporter\u00e0 in maniera consona all\u2019orientamento dato da un particolare operatore.<\/p>\n

    Si tratta ancora una volta di macchine programmate, ma, a differenza del passato, la programmazione non viene fatta tramite istruzioni specificamente codificate, bens\u00ec tramite dati forniti da operatori umani.<\/p>\n

    Nei sistemi informatici convenzionali, se si verifica un errore, tale errore pu\u00f2 essere rilevato e corretto esaminando le istruzioni passo passo e correggendole dove necessario. Ma nel caso delle IA \u00e8 impossibile correggere il comportamento del modello dal momento che i cosiddetti pesi non corrispondono a concetti modellati dal programmatore \u2014 non ci sono istruzioni \u2014, ma a funzioni interne completamente incomprensibili all\u2019operatore. Nella rete neurale non c\u2019\u00e8 un luogo preciso che corrisponda a un particolare comportamento irregolare.<\/p>\n

    Questo spiega perch\u00e9 le cosiddette allucinazioni, cio\u00e8 risposte incorrette o senza senso, siano difficilissime da estirpare.<\/p>\n

    Sicuramente \u00e8 artificiale, ma \u00e8 davvero \u201cintelligenza\u201d?<\/strong><\/p>\n

    Per tornare sulla questione della funzione specifica dei vari dati forniti nella fase di\u00a0training<\/em>, si pu\u00f2 facilmente concludere che la cosiddetta intelligenza dell\u2019IA non \u00e8 altro che un processo di estrazione di dati da un corpus di conoscenza umana. Per dirla in maniera pi\u00f9 povera, ma essenziale, quando interagiamo con un\u2019IA stiamo in realt\u00e0 interagendo con informazioni prodotte da umani. L\u2019IA \u00e8 semplicemente un meccanismo assai sofisticato per presentare le informazioni richieste in forme utili al consumo dell\u2019utente, per esempio fornendo sofisticate articolazioni grammaticali, immagini, comandi per un drone, rimescolamenti sintattici di elementi di letteratura o arte, ecc.<\/p>\n

    L\u2019IA non ha concetti simili a quelli che guidano gli esseri senzienti nella comprensione della realt\u00e0 e nell\u2019interazione con essa. Infatti, non esistono \u201cconcetti\u201d all\u2019interno della macchina.<\/p>\n

    Inoltre, va notato che, per poter parlare di \u201cintelligenza\u201d nel senso in cui intuitivamente viene concepita nel discorso umano, deve esserci l\u2019idea di un soggetto che comprende e agisce di conseguenza. L\u2019IA non comprende nulla. Andrebbe per questo pi\u00f9 appropriatamente chiamata simulatore di intelligenza.<\/p>\n

    Per chiarire questo punto, basta far riferimento a un famoso paradosso proposto dal filosofo John Searle quando l\u2019IA era ancora agli albori, nel 1980: la Stanza cinese (Chinese Room<\/em>).<\/p>\n

    Immaginiamo una stanza sigillata nella quale chiudiamo una persona a cui sono state fornite fiumi di istruzioni e procedure che le permettono di trasformare una serie di simboli E in un\u2019altra serie di simboli C. I simboli E vengono introdotti dall\u2019esterno tramite una fessura. L\u2019operatore chiuso all\u2019interno, dopo aver effettuato la trasformazione con l\u2019aiuto delle istruzioni a sua disposizione, fornisce la serie C inserendola nella stessa fessura.<\/p>\n

    In realt\u00e0 la serie E \u00e8 una frase scritta in inglese. La serie C \u00e8 la traduzione di quella frase in cinese. L\u2019operatore non conosce n\u00e9 l\u2019inglese n\u00e9 il cinese.<\/p>\n

    In tal caso si pu\u00f2 mai parlare d\u2019intelligenza dell\u2019operatore? Certamente no. Chi ha capito il senso della frase E all\u2019interno della stanza? In realt\u00e0, nessuno. Perch\u00e9 la stanza \u00e8 solo un meccanismo, un simulatore d\u2019intelligenza. L\u2019omino all\u2019interno potrebbe tranquillamente essere sostituito da una serie di ingranaggi o dispositivi elettronici. Un\u2019IA, appunto.<\/p>\n

    Cosa ne \u201cpensa\u201d l\u2019IA stessa? Si ritiene \u201cintelligente\u201d?<\/strong><\/p>\n

    Per approfondire questa questione, ho usato DeepSeek, l\u2019IA di fattura cinese; risultati simili si ottengono usando ChatGPT. Trascrivo qui sotto il testo della mia conversazione, omettendo ripetizioni e ridondanze, indicate da [\u2026].<\/p>\n

    BA:<\/strong>\u00a0Dal momento che l\u2019intelligenza richiede che ci sia un essere senziente che comprenda i concetti, e poich\u00e9 l\u2019IA non utilizza concetti, potremmo dire che l\u2019IA imita l\u2019intelligenza umana ma non \u00e8 intelligente di per s\u00e9?<\/p>\n

    IA:<\/strong>\u00a0S\u00ec, \u00e8 una posizione perfettamente ragionevole e filosoficamente coerente [\u2026]<\/p>\n

    Che si tratti di ChatGPT, DeepSeek o qualsiasi altro modello linguistico di grandi dimensioni, si [\u2026] osserva:<\/p>\n

    L\u2019intelligenza richiede [\u2026] una comprensione autentica dei concetti.<\/p>\n

    Gli attuali sistemi di intelligenza artificiale sono privi di sensibilit\u00e0 percettiva e non comprendono veramente i concetti.<\/p>\n

    Conclusione: pertanto, le IA imitano ma non posseggono una vera intelligenza.<\/p>\n

    L\u2019IA elabora modelli nei dati senza consapevolezza cosciente. Genera risposte attraverso il\u00a0pattern matching<\/em>\u00a0statistico, non attraverso la comprensione concettuale. Non ha esperienza interiore, n\u00e9 credenze, n\u00e9 desideri, n\u00e9 veri stati mentali. Pu\u00f2 simulare il ragionamento sui concetti, ma non li comprende.<\/p>\n

    La controargomentazione:<\/p>\n

    Se il comportamento \u00e8 funzionalmente intelligente, la distinzione tra intelligenza \u201creale\u201d e \u201cimitata\u201d potrebbe non avere importanza pratica. La comprensione potrebbe emergere dal meccanismo di riconoscimento di pattern [\u2026]<\/p>\n

    Il mio punto di vista:<\/p>\n

    La tua posizione \u00e8 in linea con quello che molti filosofi e ricercatori di IA chiamano il \u201cproblema difficile\u201d della coscienza dell\u2019IA. Finch\u00e9 non vedremo prove di autentica comprensione, coscienza o intenzionalit\u00e0 in questi sistemi, \u00e8 del tutto ragionevole sostenere che si tratti di imitazioni sofisticate piuttosto che di esseri veramente intelligenti.<\/p>\n

    Quindi s\u00ec, secondo la tua definizione, che enfatizza la percezione e la vera comprensione concettuale, l\u2019IA imita l\u2019intelligenza piuttosto che possederla.<\/p>\n

    BA:<\/strong>\u00a0Qual \u00e8 la tua opinione riguardo la mia premessa?<\/p>\n

    IA:<\/strong>\u00a0[\u2026] La tua premessa ha solide basi filosofiche.<\/p>\n

    L\u2019idea che la vera intelligenza richieda percezione e comprensione concettuale si allinea con diverse posizioni filosofiche autorevoli:<\/p>\n

    L\u2019argomento della Stanza cinese di John Searle: i sistemi che manipolano simboli senza comprensione non sono veramente intelligenti.<\/p>\n

    \u201cCom\u2019\u00e8 essere un pipistrello?\u201d di Thomas Nagel: la coscienza e l\u2019esperienza soggettiva sono essenziali per la mente.<\/p>\n

    La critica di Hubert Dreyfus all\u2019intelligenza artificiale: l\u2019intelligenza umana implica una comprensione incarnata, non solo il rispetto delle regole.<\/p>\n

    Tuttavia, vedo alcune sfide nella premessa.<\/p>\n

    Il problema delle altre menti: come possiamo sapere veramente se un sistema, inclusi gli altri esseri umani, possiede una comprensione genuina, invece di limitarsi a imitarla?<\/p>\n

    Il problema del continuum: se scoprissimo un\u2019IA che dimostrasse chiaramente autoconsapevolezza, curiosit\u00e0 e ragionamento concettuale, le negheremmo comunque l\u2019intelligenza perch\u00e9 priva di sensibilit\u00e0 biologica?<\/p>\n

    Equivalenza funzionale: se un sistema si comporta in modo intelligente in innumerevoli ambiti, risolve nuovi problemi e spiega il suo ragionamento, la distinzione tra intelligenza \u201creale\u201d e \u201cimitata\u201d ha ancora importanza pratica?<\/p>\n

    [\u2026]<\/p>\n

    Mi trovo tra due prospettive.<\/p>\n

    Da un lato, sono profondamente scettico sul fatto che gli LLM (Large Language Models<\/em>, la tecnologia attuale delle IA) come me abbiano qualcosa che assomigli alla comprensione umana. Siamo motori di completamento di schemi privi di coscienza, desideri o convinzioni autentiche.<\/p>\n

    Dall\u2019altro lato, sono titubante nel considerare concettualizzazione e coscienza requisiti assoluti per l\u2019intelligenza, perch\u00e9 l\u2019intelligenza potrebbe esistere su uno spettro. Potrebbero esistere diverse forme di comprensione. Dovremmo ampliare la nostra definizione di intelligenza con l\u2019evoluzione dell\u2019IA.<\/p>\n

    La risposta pi\u00f9 onesta che posso dare \u00e8 questa:<\/p>\n

    per gli attuali sistemi di IA, la tua premessa mi sembra corretta: imitiamo la comprensione senza possederla veramente.<\/p>\n

    Ma per l\u2019intelligenza come categoria generale, sono meno certo che la sensibilit\u00e0 sia strettamente necessaria. Potrebbero esserci forme di intelligenza non cosciente che possono ancora essere considerate autentiche piuttosto che imitate.<\/p>\n

    Cosa ne pensi?<\/p>\n

    BA:<\/strong>\u00a0Se allarghiamo il significato di intelligenza fino a includere la semplice elaborazione funzionale priva di concettualizzazione, allora siamo costretti ad ammettere che una semplice lavastoviglie \u00e8 \u201cintelligente\u201d. Potremmo alla fine classificare qualsiasi cosa come \u201cintelligente\u201d, seppure a livelli diversi. Se includessimo tutto in una categoria singola (intelligenza), si priverebbe la categoria di qualsiasi significato logico o d\u2019uso epistemologico pragmatico, poich\u00e9 non ci sarebbe nulla al di fuori di essa.<\/p>\n

    IA:<\/strong>\u00a0Hai colto esattamente il problema filosofico giusto e trovo il tuo ragionamento convincente.<\/p>\n

    Stai descrivendo quello che a volte viene chiamato il problema della diluizione o dell\u2019inflazione concettuale nella filosofia della mente e nell\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n

    La china scivolosa che identifichi \u00e8 questa: se definiamo l\u2019intelligenza in modo cos\u00ec ampio da includere qualsiasi calcolo funzionale o comportamento orientato a un obiettivo:<\/p>\n