La parola “intelligenza” ha contribuito a creare un’immagine distorta di cosa realmente sia questa tecnologia, generando aspettative e paure ingiustificate
- Il termine “intelligenza artificiale” suggerisce erroneamente che le macchine abbiano capacità cognitive simili a quelle umane
- In realtà si tratta di strumenti che elaborano dati attraverso regole matematiche, senza consapevolezza né intenzionalità
- L’uso di un linguaggio fuorviante genera false aspettative e può influenzare negativamente la percezione pubblica e culturale della tecnologia
- Questa ambiguità complica anche la regolamentazione e la distribuzione delle responsabilità in caso di errori o danni
- Molti esperti chiedono da tempo un uso più accurato dei termini, che aiuti a comprendere meglio cosa sono e cosa non sono queste tecnologie
Negli ultimi anni l’espressione “intelligenza artificiale” è diventata onnipresente: utilizzata nei media, nelle aziende, nei governi e nel linguaggio comune per descrivere sistemi complessi che analizzano dati, generano testi, riconoscono immagini e molto altro. Tuttavia, secondo molti esperti e studiosi, questa denominazione è fuorviante. La scelta del termine, per quanto efficace dal punto di vista comunicativo, ha contribuito a creare un’immagine distorta di cosa realmente siano queste tecnologie, generando aspettative e paure ingiustificate. In questo contesto, si sta facendo sempre più forte la voce di chi propone un ripensamento terminologico per evitare confusione e fraintendimenti.
Un nome che inganna: le macchine non pensano
Il problema centrale del termine “intelligenza artificiale” è che suggerisce un livello di autonomia, consapevolezza e capacità cognitiva che questi sistemi non possiedono. Si tratta infatti di strumenti che eseguono operazioni su grandi quantità di dati secondo regole matematiche e statistiche, senza alcuna comprensione reale di ciò che elaborano. Tuttavia, l’uso della parola “intelligenza” porta molte persone a credere che queste tecnologie siano in grado di ragionare come un essere umano, quando in realtà non fanno altro che riconoscere schemi e riprodurre contenuti in base ad addestramenti precedenti.
Le conseguenze dell’ambiguità linguistica
Questa confusione non è solo semantica: ha implicazioni pratiche e culturali rilevanti. L’antropomorfizzazione dei sistemi artificiali porta a trattarli come entità autonome, mentre sono sempre frutto del lavoro umano. Ciò può generare illusioni sulle loro capacità, alimentare timori esagerati, ma anche produrre problemi concreti nella definizione delle responsabilità. Se si crede che un sistema “intelligente” abbia agito di propria iniziativa, si rischia di non attribuire correttamente la responsabilità ai suoi sviluppatori, programmatori o utilizzatori.
Da quando l’intelligenza artificiale e invenzioni come ChatGPT sono emerse con forza, molti esperti hanno insistito: nessuno ha azzeccato il nome giusto. In effetti, questo è ciò che pensa, per esempio, Satya Nadella, esperto Microsoft. «Intelligenza artificiale è un nome infelice», ha ripetutamente affermato. Anche gli ambienti accademici hanno espresso opinioni simili. Un articolo di Pablo Sanguinetti di IE Insights ha affrontato la questione in modo simile. L’esperto avverte che il termine «”intelligenza artificiale” non è altro che un errore di categoria, un termine che porta a criteri confusi e ambigui».
La sfida della regolamentazione
In ambito giuridico e normativo, questa ambiguità terminologica complica la promulgazione di leggi efficaci. Definire con precisione cosa siano questi sistemi è essenziale per evitare lacune legislative. Trattarli come entità autonome invece che strumenti avanzati può ostacolare una gestione responsabile e informata. Inoltre, la stessa percezione pubblica della tecnologia può essere influenzata negativamente: si rischia di confondere l’innovazione con la fantascienza, favorendo aspettative che i sistemi attuali non sono in grado di soddisfare.
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Per questi motivi, cresce la necessità di utilizzare un vocabolario più preciso, che rifletta la natura reale delle tecnologie basate su dati e algoritmi. Espressioni come “automazione avanzata”, “sistemi algoritmici” o “modelli di apprendimento automatico” possono non avere lo stesso impatto mediatico, ma aiutano a costruire una comprensione più corretta e trasparente. Questo cambiamento di prospettiva linguistica potrebbe essere un primo passo verso una relazione più consapevole e responsabile tra esseri umani e tecnologie digitali.
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