Cosa si guadagna con l’IA?

In breve

L’IA non ci permette soltanto di fare più velocemente ciò che facevamo già: amplia lo spazio di ciò che possiamo conoscere, esplorare, imparare e fare. Possiamo interrogare la conoscenza invece di limitarci a consultarla, avere un interlocutore con cui mettere alla prova le nostre idee, esplorare più strade, accedere a rappresentazioni diverse e imparare cose che prima erano fuori dalla nostra portata grazie a un tutor sempre disponibile. Possiamo ridurre il costo di molte operazioni e trasformare più facilmente intuizioni e idee in qualcosa su cui lavorare. Guardando deliberatamente soltanto ai benefici, senza controbilanciarli qui con i possibili rischi, il guadagno fondamentale può essere riassunto in due parole: guadagniamo possibilità.

Guadagniamo possibilità

Questo articolo è deliberatamente parziale.

Non cercherò di fare un bilancio equilibrato dei vantaggi e dei rischi dell’intelligenza artificiale. Non perché i rischi non esistano o siano poco importanti. Al contrario: molti li ho affrontati in altri articoli e meritano di essere guardati con la stessa attenzione con cui qui guarderò i benefici.

Ma non in questo articolo.

Qui voglio fare un’operazione diversa e, per certi aspetti, più radicale: guardare soltanto a ciò che guadagniamo usando l’IA. Senza aggiungere a ogni possibilità un «però», senza controbilanciare ogni vantaggio con il rischio corrispondente.

Ci sarà un articolo parallelo: Cosa si perde con l’IA. Lì faremo l’operazione opposta.

Separare i due sguardi può essere più utile che mescolarli continuamente. Permette di prendere sul serio tanto le opportunità quanto le perdite, senza neutralizzare le une con le altre.

La domanda di questo articolo è dunque molto semplice:

Se guardiamo soltanto a ciò che l’IA ci permette di fare, che cosa guadagniamo?

La risposta che mi sembra tenere insieme tutte le altre è altrettanto semplice:

guadagniamo possibilità.

Possiamo accedere diversamente alla conoscenza

Internet aveva già reso disponibile una quantità di conoscenza che nessuna generazione precedente aveva avuto a disposizione.

Con l’IA generativa succede però qualcosa di diverso.

La conoscenza non è soltanto disponibile. Diventa interrogabile.

Se non capisco una spiegazione, posso chiederne un’altra. Posso chiedere un esempio. Poi un controesempio. Posso farmi spiegare la stessa cosa in termini più semplici oppure chiedere di aumentare progressivamente la complessità. Posso mettere a confronto due interpretazioni, cercare le differenze, chiedere quali conseguenze derivano dall’una o dall’altra.

Non devo necessariamente adattarmi alla rappresentazione della conoscenza che qualcun altro ha predisposto per me. Posso chiedere che quella conoscenza venga riorganizzata intorno alle mie domande.

È un cambiamento importante: dalla consultazione passiamo alla conversazione.

Possiamo avere un interlocutore per pensare

Questo è probabilmente uno dei guadagni che considero più importanti.

L’IA non deve necessariamente darci risposte. Possiamo usarla per lavorare sulle nostre domande.

Possiamo presentarle un’idea ancora confusa e chiederle di aiutarci a chiarirla. Possiamo farci mostrare le contraddizioni. Possiamo chiederle di assumere una posizione diversa dalla nostra, di costruire una controargomentazione, di individuare ciò che stiamo dando per scontato.

Possiamo dirle: «Non sono convinto». Oppure: «Prova a demolire quello che ho appena sostenuto». O ancora: «C’è un altro modo di guardare questo problema?».

In questo senso l’IA può diventare un interlocutore cognitivo.

Pensare è spesso un’attività che migliora quando incontra resistenza. Un altro punto di vista ci costringe a precisare, distinguere, giustificare, riformulare.

Ora possiamo disporre di questo tipo di interlocuzione praticamente ogni volta che ne abbiamo bisogno.

Possiamo esplorare di più

Ogni esplorazione ha un costo.

Cercare una strada alternativa, sviluppare un’ipotesi solo per vedere dove porta, confrontare cinque possibili strutture di un testo, provare diverse interpretazioni dello stesso problema richiede tempo e lavoro.

L’IA abbassa enormemente questo costo.

Possiamo permetterci di chiedere: «E se…?»

E poi seguirne le conseguenze.

Possiamo aprire piste che altrimenti avremmo probabilmente abbandonato perché troppo onerose. Possiamo confrontare alternative prima di sceglierne una. Possiamo produrre rapidamente rappresentazioni provvisorie di un’idea e modificarle.

Questo non significa soltanto fare più velocemente ciò che facevamo prima.

Significa poter fare tentativi che prima non avremmo fatto affatto.

Aumenta lo spazio dell’esplorazione.

Possiamo imparare cose che non sappiamo fare

C’è poi un guadagno che ho sperimentato direttamente.

Mi è capitato di voler fare qualcosa senza possedere le competenze necessarie per farlo. Per esempio lavorare con HTML oppure utilizzare QGIS per operazioni che non conoscevo.

Naturalmente esistono manuali, tutorial, corsi, video.

Ma con l’IA accade qualcosa di diverso.

Posso dirle che cosa voglio ottenere e partire esattamente dal punto in cui mi trovo. Posso farmi guidare passo dopo passo. Provo. Qualcosa non funziona. Le dico che cosa è successo. Ripartiamo da lì.

E soprattutto ho a disposizione un insegnante con una pazienza praticamente inesauribile.

Posso chiedergli di ripetere una cosa dieci volte.

Non si irrita.

Se non capisco una spiegazione, ne cerca un’altra. Se ancora non capisco, prova con un esempio. Se l’esempio non funziona, cambia esempio. Se ho bisogno di tornare indietro di tre passaggi, torna indietro.

Non devo preoccuparmi di fare una domanda stupida.

E se dopo l’ennesimo tentativo comincio a pensare che forse è meglio lasciar perdere, può persino incoraggiarmi a insistere e propormi un passaggio più semplice da cui ripartire.

Un insegnante biologico, comprensibilmente, a un certo punto potrebbe avere la tentazione di mandarmi a quel paese.

L’IA no. 🙂

Non è soltanto una comodità. Dal punto di vista dell’apprendimento è una possibilità nuova: un tutoring on demand, disponibile nel momento preciso in cui nasce il bisogno e capace di accompagnare l’esecuzione di un compito reale.

E qui c’è una distinzione importante.

L’IA può fare qualcosa che io non so fare al posto mio. Ma può anche aiutarmi a imparare a farla.

Nel secondo caso non ho soltanto ampliato ciò che posso ottenere. Ho ampliato ciò che posso imparare.

Possiamo lavorare con più rappresentazioni

Non tutti comprendiamo nello stesso modo e, soprattutto, non comprendiamo sempre nello stesso modo.

A volte abbiamo bisogno di una definizione precisa. Altre volte di un esempio concreto. Altre ancora di un’analogia, di uno schema, di un confronto o di un caso limite.

L’IA permette di passare rapidamente da una rappresentazione all’altra.

«Spiegamelo con un esempio.»

«Adesso senza metafore.»

«Fammi vedere un caso in cui questa regola non funziona.»

«Confrontalo con quest’altro concetto.»

«Riduci tutto a tre passaggi.»

«Ora reintroduci la complessità che abbiamo eliminato.»

Possiamo muoverci dentro un concetto, guardandolo da prospettive differenti.

La pluralità delle rappresentazioni non è soltanto un aiuto per capire meglio. Può diventare uno strumento per pensare meglio.

Possiamo fare cose che prima erano fuori dalla nostra portata

L’IA abbassa anche molte soglie d’ingresso.

Possiamo avvicinarci alla programmazione senza essere programmatori. Possiamo interrogare dati senza essere specialisti dell’analisi dei dati. Possiamo lavorare con una lingua che conosciamo poco, costruire una prima visualizzazione, esplorare un campo disciplinare lontano dal nostro.

Questo non significa che diventiamo improvvisamente programmatori, traduttori, statistici o specialisti di qualsiasi disciplina.

Significa qualcosa di più circoscritto ma comunque importante:

si allarga il perimetro delle cose con cui possiamo operare.

Possiamo entrare in territori nei quali prima avremmo avuto bisogno immediatamente di qualcun altro oppure ai quali avremmo semplicemente rinunciato.

E qualche volta, una volta entrati, possiamo anche decidere di imparare davvero.

Possiamo spendere diversamente il nostro lavoro

Ci sono attività che richiedevano molto tempo non perché fossero particolarmente importanti, ma perché erano laboriose.

Riordinare materiali. Cambiare formato a informazioni. Preparare una prima struttura. Confrontare testi. Individuare ricorrenze. Produrre varianti. Trasformare appunti disordinati in qualcosa su cui sia possibile cominciare a lavorare.

Molte di queste operazioni possono essere accelerate enormemente.

Il guadagno più interessante non è necessariamente il tempo risparmiato.

È che cosa possiamo fare con il tempo e l’attenzione liberati.

Possiamo spostare il lavoro verso ciò che ci interessa maggiormente: scegliere, valutare, approfondire, discutere, modificare, inventare.

Possiamo spendere meno energia per rendere disponibile il materiale su cui pensare e più energia per lavorare con quel materiale.

Possiamo trasformare più facilmente un’idea in qualcosa su cui lavorare

Molte idee rimangono idee perché il costo necessario per dar loro una prima forma è troppo alto.

L’IA riduce drasticamente la distanza tra un’intuizione e una sua prima rappresentazione.

Una frase può diventare una struttura. Una struttura può diventare una bozza. Una descrizione può diventare un’immagine. Un insieme disordinato di appunti può diventare una classificazione provvisoria.

La parola importante è provvisoria.

Non dobbiamo necessariamente accettare ciò che viene prodotto. Ma avere davanti qualcosa che prima non c’era ci permette di reagire: questo sì, questo no, qui manca qualcosa, questa relazione non mi convince, questa strada invece è interessante.

A volte riusciamo a pensare meglio proprio perché abbiamo qualcosa contro cui pensare.

Il vero guadagno: lo spazio delle possibilità

Potremmo continuare l’elenco.

Ma probabilmente perderemmo di vista ciò che accomuna tutti questi guadagni.

L’IA ci permette di accedere alla conoscenza in modi diversi, avere un interlocutore cognitivo, esplorare più alternative, imparare mentre facciamo, attraversare rappresentazioni differenti, entrare in territori che conosciamo poco, ridurre il costo di molte operazioni, trasformare rapidamente intuizioni in oggetti sui quali continuare a lavorare.

Tutto questo può essere riassunto in una frase:

guadagniamo possibilità.

Ed è forse questo il modo più interessante di guardare all’IA.

Non semplicemente come una tecnologia che fa più velocemente ciò che già facevamo.

Non soltanto come una macchina capace di produrre testi, immagini, codice o analisi.

Ma come qualcosa che allarga lo spazio delle azioni cognitive e operative che diventano concretamente accessibili a una persona.

Possiamo conoscere cose che prima avremmo faticato a raggiungere.

Possiamo esplorare strade che non avremmo avuto il tempo di percorrere.

Possiamo imparare cose che forse non avremmo avuto occasione di imparare.

Possiamo provare prima di sapere esattamente come si fa.

Possiamo entrare in conversazione con idee che prima sarebbero rimaste fuori dalla nostra portata.

Possiamo fare più tentativi.

Possiamo fare più domande.

Possiamo cambiare strada.

Possiamo imparare mentre procediamo.

Il guadagno più grande non è avere più risposte. È avere più possibilità.

In questo articolo ho scelto deliberatamente di fermarmi qui.

Naturalmente ogni ampliamento delle possibilità apre altre domande. Che cosa accade a ciò che facevamo autonomamente? Che cosa smettiamo di esercitare? Che cosa deleghiamo? Quali dipendenze costruiamo? Che cosa rischiamo di perdere proprio perché qualcosa è diventato così facile da ottenere?

Sono domande importanti.

Ma appartengono all’altro articolo.

Cosa si perde con l’IA.