Il fantasma nella macchina ha un accento americano. Così nel 2022 un gruppo di ricercatori intitolava un articolo dedicato al rapporto tra linguaggio e sistemi di calcolo. Studiando GPT-3, modello di terza generazione della serie GPT creato da OpenAI e alla base di ChatGPT, i ricercatori hanno analizzato la relazione tra valori culturali prevalenti contenuti nel dataset del modello linguistico con particolare attenzione alle differenze tra i prompt di input e gli output generati.
Attraverso stress test e prove mirate, si è evidenziata una tendenza del modello a allinearsi con quelli che hanno definito “valori dominanti” negli USA, in accordo con il World Values Survey, progetto di ricerca globale che monitora novanta paesi ed esplora i valori e la fiducia delle persone nel tempo e il relativo impatto politico e sociale.
Intelligenza Artificiale: cosa intendiamo davvero?
Se i concetti e i termini che abbiamo usato in queste prime righe vi mandano almeno un poco in confusione, cercheremo di aiutarvi a capire di cosa parliamo quando parliamo di Intelligenza Artificiale, e lo faremo evocando a più riprese fantasmi, spettri di ogni tipo che da sempre abitano le macchine e i discorsi sulle macchine.
Il modello GPT citato è un modello linguistico di grandi dimensioni capace di produrre testo simile al linguaggio umano (natural language processing), frutto di decenni di ricerca nell’ambito della linguistica computazionale e tra i più associati – nel dibattito pubblico degli ultimi anni – all’idea di Intelligenza Artificiale. I modelli basati su architettura trasformativa come GPT sono divenuti noti al grande pubblico nel 2017 in seguito alla pubblicazione, da parte dei ricercatori di Google Brain, di un paper dal titolo Attention is all you need, e in seguito soprattutto per la disponibilità di sistemi come ChatGPT di OpenAI.
Parleremo allora dell’importanza dei meccanismi di “attenzione” delle macchine e soprattutto delle reti neurali alla base dei sistemi che sempre più utilizziamo per generare contenuti di ogni tipo (testuali, iconografici, multimediali, etc.). La storia che conduce alle attuali reti generative è fatta di idee, scoperte, illusioni, primavere e inverni della ricerca, fantasmi concettuali, entusiasmi e risultati che sino a pochi anni fa venivano visti come esclusivo appannaggio di racconti e film di fantascienza.
Da Alan Turing alle reti neurali: la storia dell’IA
Nel 1950 Alan Turing si chiese se le macchine possono pensare[1], in quello che è diventato uno degli articoli più noti sull’argomento, dal titolo Computer Machinery and Intelligence. Non potendo offrire una definizione univoca di intelligenza e pensiero, propose il celebre imitation game – passato alla storia come Test di Turing – che spostava la questione sul versante della percezione umana e sulla possibilità per la macchina di ingannare l’essere umano fingendosi una persona. Le prime ricerche sulle reti neurali artificiali risalgono però agli anni Quaranta del Novecento, con biologi e psicologi al lavoro sulle teorie che vedevano intelligenza e apprendimento connessi in qualche modo alla trasmissione di segnali tra i neuroni nel cervello umano.
In realtà, alcuni fanno addirittura risalire l’origine di questi studi al 1890, quando il filosofo e psicologo William James sembrò prefigurare l’idea che l’attività di un neurone fosse determinata dall’accumulo degli stimoli ricevuti da altri neuroni, e che la forza di queste connessioni fosse modellata dalle esperienze passate. La premessa centrale alla base degli studi degli anni Quaranta sosteneva effettivamente che i legami tra determinati neuroni si intensificassero con l’aumentare della frequenza delle loro interazioni. In base a questo principio si può spiegare il perché, quando proviamo a fare qualcosa di nuovo per la prima volta possiamo sentirci inadeguati, per poi acquisire sicurezza con la pratica e l’esercizio: gli atti compiuti con successo tendono a consolidare la connessione tra i neuroni coinvolti nell’esecuzione di quella specifica attività.
Nel 1943 due ricercatori, Warren McCulloch e Walter Pitts, pubblicarono i risultati di un lavoro pionieristico sulla natura e il funzionamento dei neuroni, che fu seguito dalla realizzazione pratica di una rete neurale elementare attraverso l’uso di circuiti elettrici. Il loro modello innovativo ha gettato le basi per lo sviluppo della ricerca sulle reti neurali, sia per quel che riguarda lo studio dei processi biologici che avvengono nel cervello, sia per ciò che riguarda l’evoluzione degli studi sull’Intelligenza Artificiale.
McCulloch era uno psichiatra e neurofisiologo, mentre Pitts era un matematico: la collaborazione dei due studiosi condusse alla descrizione del calcolo logico della rete neurale che unisce la neurofisiologia alla logica matematica. La rete neurale artificiale è dunque una macchina progettata per simulare almeno in parte il funzionamento del cervello umano, realizzata materialmente tramite componenti elettronici e operante attraverso l’uso di software specifici.
All’epoca, e per lungo tempo, la maggior parte degli scienziati si diceva convinta che un’autentica intelligenza artificiale potesse emergere soltanto attraverso un approccio top-down, ovvero essendo dotata a priori di tutte le regole indispensabili per eseguire i propri compiti. Questa visione operava in maniera diametralmente opposta rispetto all’approccio evolutivo di chi pensava i cervelli elettronici come sistemi flessibili in grado di apprendere in modo indipendente e di identificare autonomamente modelli nei dati forniti.
Nel 1958, a due anni di distanza da un incontro fondativo per gli studi sull’Intelligenza Artificiale di cui parleremo in seguito, il New York Times pubblica un articolo dal titolo Electronic ‘Brain’ Teaches Itself, in cui descrive un cervello elettronico in grado di insegnare a se stesso, di imparare autonomamente, e di diventare in breve tempo un sistema in grado di percepire, riconoscere e identificare ciò che lo circonda, senza bisogno di controllo o addestramento da parte dell’uomo.
Approcci contrastanti nella creazione dell’IA
L’enfasi data dal quotidiano alla notizia è comprensibile: inizialmente, l’ambizione che guidava lo sviluppo delle reti neurali era quella di concepire un sistema computazionale capace di emulare la capacità del cervello umano nell’affrontare e risolvere problemi. Nel tempo, però, l’interesse dei ricercatori si è orientato verso l’impiego delle reti neurali per eseguire specifiche funzioni, allontanandosi da un’impostazione puramente biologica. Le reti neurali sono state così applicate a una vasta gamma di campi, inclusi la visione artificiale, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica, il supporto nelle diagnosi mediche, la moderazione dei contenuti sui social network, i giochi da tavolo e i videogiochi.
La ricerca sull’IA subì una rapida accelerazione a partire dalla metà degli anni settanta del XX secolo, quando l’informatico e ricercatore giapponese Kunihiko Fukushima pose le basi per lo sviluppo della prima vera rete neurale multistrato alla base di quel che viene oggi definito deep learning, definendola capace di auto-organizzazione (self-organizing).
L’umanesimo nel contesto dell’IA: una nuova visione necessaria
Vogliamo allora aiutare i lettori a capire perché spesso ciò di cui parliamo non è (spesso) intelligenza e non è (forse) così artificiale come pensiamo.
Da più parti si invoca un “nuovo umanesimo” come soluzione al dilagare di tecnologie sempre più performanti, pervasive e artificiali. “Rimettere l’uomo al centro” pare essere l’urgenza di chi è pronto a scommettere su valori e principi che le macchine (e soprattutto quelle “pensanti”) sembrano minacciare. Le macchine che “pensano”, sosteneva Turing, anche se tenute in posizione subordinata, per molte persone evocherebbero una sorta di diminuzione della nostra specie. Ma se da un lato molti ricorrono a una screditata caricatura dell’umanesimo storico per anestetizzare l’angoscia che l’innovazione tecnologica innesca nelle anime belle e nelle coscienze inquiete, dall’altro ancora latita una proposta laica in grado di far davvero i conti con i fantasmi del passato e con le ombre che da un futuro ignoto e incerto si proiettano sui nostri tempi.
Imparare a (con)vivere con le reti generative è il dovere di chi – da concreto umanista – ha compreso la natura tecnologica del bipede implume, e cerca di forgiare categorie e tattiche che lo aiutino a studiare (e in parte a scrivere) la storia di quel futuro ignoto e incerto che ci attende. Naturalmente per gradi: cominciando intanto a fare i conti con i fantasmi che da sempre accompagnano la storia delle macchine, e in particolare con quelli più terrificanti che affollano l’incubo ricorrente di una intelligenza non umana.
Cominciare per gradi può significare, per esempio, monitorare criticamente la progressiva – e spesso inavvertita – incorporazione di sistemi di intelligenza artificiale generativa nei contesti professionali, negli ambienti educativi e anche nelle nostre vite private. E sforzarsi di indagarne le nuove dinamiche di traduzione ed esperienza del mondo, nonché l’inedita interazione tra il fare creativo umano e la capacità generativa di tali dispositivi. Il tutto, possibilmente, dotandosi di un quadro epistemologico adeguato.
Le reti generative e il confine tra creatività umana e artificiale
Le reti generative, da questo punto di vista, rappresentano una svolta radicale: creano contenuti originali in vari formati (immagini, testi, codici, suoni, video), e sfidano la tradizionale distinzione tra ideazione umana e produzione tecnologica. Il software diventa un co-creatore di conoscenza, di contesti e di esperienze. Questo solleva interrogativi sul confine – ammesso che sia tracciabile – che delimiterebbe (e tutelerebbe?) l’opera di una intelligenza umana da quella di una “artificiale”. Sfidare – e dunque prendere sul serio – i fantasmi che aleggiano attorno all’AI significa anzitutto fare i conti con noi stessi e con i nostri pregiudizi sulla tecnica, ma ancor prima sulla stessa specie umana e sui valori entro i cui confini, pericolosamente, continuiamo a custodirla come una reliquia.
Affrontare i fantasmi dell’IA: una sfida per l’umanità
Infatti, fare i conti con i fantasmi significa, per esempio, scoprire e prendere atto che generatività e creatività non sono prerogative esclusivamente umane: possono essere individuate tra gli animali, come sappiamo, ma occorre anche riconoscerle ai software, alle macchine e reti neurali, che dimostrano abilità generative in ambiti come l’arte figurativa, la musica e la scrittura.
Fare i conti con i fantasmi significa inoltre (e forse soprattutto) imparare a vedere nelle tecnologie – e nelle paure che generano – il riflesso più o meno distorto di un’umanità vacillante, fragile, timorosa di navigare in un mare aperto e sconosciuto. Un’umanità, questa sì, più simile a quella descritta e dipinta dai grandi umanisti italiani. Un’umanità al contempo cosciente – come avrebbe detto Giordano Bruno – del fatto che “a una nuova visione del mondo deve per forza corrispondere una nuova visione dell’uomo”[2].
Note
[1] “La più umanistica delle domande”, scrive Nello Cristianini nel suo Machina Sapiens (2024). Sulla stessa questione insisteva già nel 1933 l’articolo dello scienziato statunitense Thomas Ross dal titolo Machines that think pubblicato su «Scientific American».
[2] Il riferimento è qui al film Giordano Bruno diretto da Giuliano Montaldo nel 1973 (si veda in particolare: https://www.youtube.com/watch?v=DOasVVHYcp4) [tutti i link e siti Internet citati nel volume sono stati consultati l’ultima volta il 9 aprile 2024, ndr].
