La creatività dell’Intelligenza Artificiale è reale, ma si tratta di una creatività senza coscienza.
Lo so che è affascinante, quando un modello di IA dialoga con noi. Il problema è che entriamo in un’illusione di dialogo umano: di fatto stiamo dialogando con uno strumento capace di agire, ma senza coscienza e senza pensiero.
Provare per credere.
I modelli di linguaggio IA di grandi dimensioni — come ChatGPT, Claude o Gemini — non comprendono le parole nel senso fenomenologico del termine: ricombinano pattern statistici appresi da miliardi di testi prodotti da esseri umani.
Predicono la sequenza verbale più probabile in un dato contesto con elevatissima precisione.
L’IA non ragiona come noi, non ha emozioni e soprattutto non ha responsabilità etica. Quella responsabilità spetta soltanto a noi.
Etica e tecnica nell’Intelligenza Artificiale
Sul magazine di ProsMedia ETS, nella sezione Sotto I Titoli dedicata ai Media e all’IA, affrontiamo una tesi da difendere con forza: l’etica non è un ostacolo alla tecnica, ne è la fondazione.
Come costruiamo una richiesta all’IA dipende da ciò che riteniamo importante, giusto, vero.
Il filosofo Luciano Floridi osserva che l’IA non è soltanto una nuova tecnologia, ma è la forza che ridefinisce il nostro presente. Capire cosa sia significa imparare a usarla, invece di subirla.
I nostri valori definiscono le intenzioni; le intenzioni guidano la costruzione del prompt; la qualità del prompt determina la qualità dell’output. Non si tratta di filosofia astratta, ma di design della comunicazione.
Per chi ha a cuore la comunicazione interculturale, questa consapevolezza è ancora più urgente.
I sistemi di IA sono addestrati su dati prodotti soprattutto in lingue e culture occidentali, anglofone, specifiche.
Ogni volta che interroghiamo la macchina su pratiche culturali, identità, tradizioni o valori, attiviamo un sistema che porta con sé assunzioni culturali precise. Ignorarle significa amplificarle.
I nostri valori entrano nei dati
L’IA non possiede un sistema di valori autonomo.
I suoi parametri sono il riflesso dell’addestramento: dati prodotti da esseri umani con i loro bias, pregiudizi e prospettive culturali.
Come nota il ricercatore Federico Cabitza, la tecnologia è sempre riflesso e origine del fare umano: non è neutrale, non è oggettiva, non è imparziale.
Il modello apprende pattern statistici, non distingue tra informazione corretta e distorta, non giudica, riproduce.
L’output che otteniamo riflette quelle distorsioni.
Chi usa l’IA senza consapevolezza critica amplifica le distorsioni, invece di correggerle.
Se chiedete a un modello di generare l’immagine di “un CEO” o di “un dottore”, le immagini prodotte tendono a rappresentare uomini bianchi di mezza età.
Non perché la macchina abbia opinioni, ma perché i dati di addestramento sovra-rappresentano certi profili. Questo è il bias algoritmico nella sua forma più visibile.
I sei rischi etici da riconoscere
Prima di usare l’IA con profitto nell’informazione multimediale, occorre conoscere le insidie.
Ne identifichiamo sei, rilevanti soprattutto in contesti comunicativi e interculturali:
Bias di conferma: l’IA tende a confermare ciò che già crediamo, soprattutto se i nostri prompt lo suggeriscono in modo implicito. Se chiedete conferma di una tesi, la otterrete facilmente, ma questo non significa che sia corretta.
Stereotipi: i modelli riproducono forme fisse di pensiero su generi, nazionalità, etnie, professioni. In un contesto multiculturale, questo rischio è acuto.
Pregiudizi: positivi o negativi, i pregiudizi incorporati nei dati influenzano la qualità e l’orientamento dell’output.
Canalizzazione obbligata: la macchina può spingere il dialogo in una direzione da cui è difficile uscire, soprattutto in conversazioni lunghe. È utile ricominciare da capo se si sente che il modello si è incanalato in una direzione sbagliata.
Filter bubbles: bolle informative che escludono punti di vista alternativi. Se l’IA viene interrogata sempre nello stesso modo, fornirà sempre risposte simili.
Echo chambers: camere d’eco che amplificano solo ciò che già sappiamo, rischiando di usare lo strumento non per espandere la conoscenza, ma per confermarla.
Il rimedio a questi sei rischi è il pensiero critico.
L’IA non sostituisce la capacità di valutare, verificare, mettere in dubbio. La potenzia, se la si porta nella conversazione; la azzera, se la si abbandona.
Il prompt come atto etico e tecnico
Il prompt — la richiesta che formuliamo — non è solo uno strumento tecnico, ma è il punto in cui i nostri valori si traducono in azione.
È un atto comunicativo con conseguenze.
Ethan Mollick, professore della Wharton School, afferma che l’arte di fare le domande giuste è la competenza fondamentale per prosperare nell’era dell’IA.
Questa affermazione risuona con il metodo socratico: interrogare, non accettare in modo passivo, mettere alla prova le risposte ricevute.
Questo è il cuore del prompt engineering inteso in senso umanistico: non si tratta di scrivere istruzioni per una macchina, ma di costruire un dialogo responsabile.
La qualità delle domande determina la qualità delle risposte.
L’ho sperimentato negli ultimi sei mesi dialogando con cinque diversi modelli di IA su casi di comunicazione insoddisfacente oppure opaca.
Il modo in cui ho posto le domande – dopo aver assegnato il ruolo all’IA – ha determinato la qualità delle risposte.
Quando ho cambiato angolazione, le risposte si sono riposizionate.
Ho avuto anche un litigio con un modello di IA, arrivando persino ad offenderlo, per vedere le reazioni. Purtroppo, la solita abitudine di assecondarci non è venuta meno neppure in un conflitto conclamato.
Di qui l’importanza, per un dialogo efficace, di dare prompt efficaci al modello di IA che usiamo.
Un prompt ben costruito si compone di sette elementi tecnici precisi:
Ruolo: indicare all’IA chi deve essere, che competenza deve assumere per orientare il registro e la prospettiva.
Contesto: la situazione di partenza, chi sei tu, in quale progetto lavori, per ridurre le ambiguità.
Obiettivo: il fine esplicito dell’interazione.
Compito: l’azione concreta richiesta.
Target: il pubblico di riferimento del testo prodotto, che cambia tono, lessico e complessità.
Input: i materiali di supporto, i dati, i testi allegati.
Output: il formato del risultato atteso, come una tabella o un report, per evitare risposte generiche.
Un consiglio pratico essenziale è aggiungere istruzioni di qualità come: “Non inventare. Se hai dubbi, fai domande. Rifletti prima di rispondere”.
Queste indicazioni riducono le allucinazioni — il fenomeno per cui l’IA produce informazioni plausibili ma false — e migliorano la coerenza delle risposte.
Tre principi per un uso umanistico dell’IA
Lo so che suona strano parlare di uso umanistico dell’IA. Non si tratta di modelli umani, infatti.
Tuttavia, il nostro modo di porci verso l’IA generativa determina il risultato. L’IA apprende il nostro modo di parlare (con il testo scritto), il nostro lessico, i nostri gusti.
Nel mentre lavoriamo con l’IA, questa ci studia e memorizza. Di qui l’importanza di non darle in pasto dati sensibili o delicati o, peggio, ancora riservati e segreti.
Sintetizziamo la bussola per chiunque voglia usare l’IA con responsabilità in tre principi chiari:
Consapevolezza critica: conoscere i limiti tecnici ed etici dello strumento prima di usarlo. L’IA non è neutrale: riflette chi l’ha costruita e chi la usa. Cedere il pensiero critico a un sistema che non ne ha significa abdicare al proprio ruolo.
Responsabilità del prompt: ogni domanda è un atto comunicativo con conseguenze. Costruire prompt etici, inclusivi e verificabili è una competenza precisa.
Dialogo e contraddittorio: non accettare in modo passivo le risposte, ma interrogarla, metterla alla prova, chiedere fonti, verificare i dati, proporre obiezioni. Il metodo socratico è la nostra bussola: l’IA non è un oracolo, è un interlocutore che deve essere tenuto in scacco dalla nostra intelligenza.
L’Intelligenza Artificiale è uno specchio dell’umanità. Riflette i valori, i pregiudizi e le aspirazioni di chi l’ha costruita e di chi la usa.
Per chi lavora con la comunicazione multimediale e interculturale, questo specchio ha un valore conoscitivo straordinario: può rivelarci le assunzioni implicite delle culture dominanti, i silenzi dei dati, i bias del linguaggio.
Lo stesso specchio può diventare uno strumento di analisi critica delle narrazioni, oltre che un mezzo di produzione.
Perché questo accada, dobbiamo portare nella conversazione con l’IA ciò che essa non ha: intenzione, responsabilità, coscienza.
La tecnica senza etica produce risultati che rischiano di essere vittima di pregiudizio e con visione corta; l’etica senza tecnica resta sterile.
Solo insieme producono valore.
Possiamo, quindi, ribadire che l’IA fa cose intelligenti, ma l’intelligenza — quella vera — è ancora e sempre nostra. Insieme con l’etica.
Maurizio F. Corte, giornalista professionista, scrittore per i media e media educator, è docente a contratto di Comunicazione Interculturale nei Media al Centro Studi Interculturali dell’Università di Verona e coordinatore didattico del Master in Intercultural Competence and Management e in Giornalismo europeo, Media e Giornalismo interculturale
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