Se usiamo tutti le stesse IA, finiremo per produrre tutti cose simili?
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Il rischio esiste, ma non perché l’IA produca necessariamente sempre le stesse cose. Al contrario, può generare moltissime varianti, stili e soluzioni differenti.
Il problema nasce quando persone diverse utilizzano strumenti simili nello stesso modo: formulano richieste generiche, accettano le prime risposte plausibili e lasciano alla macchina gran parte delle decisioni che potrebbero rendere personale il risultato.
L’IA tende verso ciò che è plausibile
Un modello linguistico produce le proprie risposte sulla base di regolarità apprese da enormi quantità di testi. Per questo è particolarmente efficace nel generare qualcosa che appare appropriato, coerente e riconoscibile.
Proprio questa capacità può favorire una certa convergenza: strutture argomentative simili, formulazioni prevedibili, esempi ricorrenti, modi convenzionali di organizzare un testo.
Se chiediamo semplicemente «scrivimi un articolo su questo argomento», possiamo ottenere un buon testo. Ma è probabile che l’IA si muova soprattutto all’interno di ciò che, statisticamente e culturalmente, rappresenta una soluzione plausibile.
La differenza entra con ciò che portiamo noi
Due persone possono utilizzare la stessa IA e ottenere risultati profondamente diversi se entrano nell’interazione con esperienze, conoscenze, domande, convinzioni e intenzioni differenti.
Una situazione vissuta, un problema incontrato personalmente, una posizione teorica, un dubbio che ci accompagna da tempo o un collegamento insolito tra esperienze diverse possono orientare la conversazione verso territori che una richiesta generica difficilmente avrebbe aperto.
L’originalità quindi non dipende necessariamente dal fare tutto senza IA. Dipende anche da quanto materiale propriamente nostro entra nel processo e continua a orientarlo.
Il rischio di omologazione aumenta quando chiediamo all’IA di decidere non soltanto come produrre qualcosa, ma anche che cosa vale la pena dire. Diminuisce quando utilizziamo l’IA per sviluppare domande, esperienze e idee che hanno già una storia personale.
Anche scegliere la prima buona risposta produce uniformità
C’è poi un secondo elemento. L’IA può produrre molte alternative, ma questa possibilità serve a poco se ci fermiamo alla prima risposta soddisfacente.
Possiamo invece chiedere varianti, rifiutare soluzioni troppo prevedibili, introdurre vincoli, mettere in discussione una proposta, combinare idee differenti e riportare continuamente il risultato verso ciò che vogliamo realmente esprimere.
In questo modo l’IA può avere persino l’effetto opposto: ampliare lo spazio delle possibilità che saremmo riusciti a esplorare da soli.
L’omologazione non è quindi inevitabile
La disponibilità degli stessi strumenti può certamente aumentare la quantità di prodotti formalmente buoni ma poco caratterizzati. Quanto più diventa facile produrre, tanto più diventa facile accontentarsi di ciò che semplicemente funziona.
Ma la somiglianza dei prodotti non dipende soltanto dalla macchina. Dipende dal ruolo che continuiamo ad avere nella produzione.
Se deleghiamo anche la scelta dei problemi, delle prospettive e dei significati, rischiamo di convergere verso ciò che l’IA considera plausibile. Se invece portiamo nell’interazione ciò che sappiamo, abbiamo vissuto, vogliamo sostenere e siamo disposti a mettere in discussione, la stessa IA può diventare uno strumento per sviluppare maggiormente le differenze anziché cancellarle.
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