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Il lavoro dei ricercatori dell’ETH di Zurigo parte da un materiale imponente: 668 partecipanti e oltre 62.000 conversazioni analizzate. L’obiettivo era capire se una cronologia di ChatGPT potesse rivelare aspetti della personalità degli utenti. I dati sono stati incrociati con test psicologici basati sul modello Big Five OCEAN, che misura estroversione, gradevolezza, coscienziosità, stabilità emotiva e apertura mentale.
Nel confronto tra test e conversazioni emerge un risultato sorprendente: i modelli di analisi riescono a stimare alcuni tratti con una precisione superiore al caso. In particolare, nelle conversazioni su relazioni e riflessioni personali, l’estroversione mostra un miglioramento del 44% rispetto alla baseline. Anche dettagli apparentemente neutri, come tono o frequenza delle richieste, diventano indicatori utili per il sistema.
Le chat con strumenti come ChatGPT, Gemini o Claude sono ormai parte della vita quotidiana. Si usano per lavoro, studio, viaggi o problemi personali. Proprio questa normalità rende il fenomeno interessante: ogni interazione contiene tracce della vita privata, anche quando sembra banale o puramente tecnica.
Secondo lo studio, non serve una confessione esplicita per costruire un profilo. Bastano ripetizioni, temi ricorrenti, esitazioni e scelte linguistiche. Chi usa l’AI come diario emotivo o consulente involontario contribuisce a creare un archivio comportamentale. L’insieme di queste informazioni produce una mappa progressiva della personalità digitale.
Il punto critico emerge con l’accumulo. Una singola chat è innocua, ma una lunga cronologia diventa un profilo strutturato. I ricercatori parlano di rischio di profilazione su larga scala, con possibili usi che vanno dalla pubblicità mirata alla manipolazione comportamentale, fino a scenari politici più complessi.
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Nel dibattito entra anche il tema del potere tecnologico, con riferimenti a realtà come Palantir e alla crescente integrazione tra dati e sistemi decisionali. A questo si aggiunge la cosiddetta cognitive surrender, cioè la tendenza a delegare sempre più il ragionamento all’AI. Lo studio suggerisce soluzioni preventive: filtri locali, impostazioni opt-in e strumenti di protezione dei dati già prima dell’invio, per limitare la raccolta di informazioni sensibili senza ridurre l’efficacia del servizio.
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