Ragionamenti dell’AI vs intelligenza umana

Di Igor Guida

Per molto tempo abbiamo considerato l’intelligenza una prerogativa degli esseri umani, riconoscendola attraverso alcune capacità che ci sembravano fondamentali, come utilizzare il linguaggio, risolvere problemi, individuare relazioni, apprendere dall’esperienza e prendere decisioni. Proprio su questo terreno lo sviluppo dell’intelligenza artificiale ha progressivamente messo in discussione le nostre certezze, portando le macchine prima a sostituire le persone in compiti specifici e circoscritti e poi a riconoscere immagini, tradurre testi e produrre contenuti sempre più complessi.

Il 7 agosto 2025 OpenAI ha presentato GPT-5, un sistema che riunisce in un unico prodotto capacità linguistiche, ragionamento avanzato e risoluzione di problemi. GPT-5 raccoglie l’eredità dei cosiddetti modelli di ragionamento che la stessa azienda aveva inaugurato nel settembre 2024 con programmi addestrati a scomporre una domanda in passaggi intermedi prima di formulare la risposta invece di produrla tutta d’un fiato. La novità sta soprattutto nel fatto che non è più l’utente a dover scegliere quale modello utilizzare, poiché è il sistema stesso, attraverso un meccanismo di instradamento automatico, a stabilire se una richiesta meriti una risposta rapida o un ragionamento più lungo e approfondito. In sostanza si tratta di un’evoluzione degli assistenti digitali, resi ancora più capaci di affrontare richieste articolate e attività professionali specialistiche e messi a disposizione, gratuitamente, di tutti gli utenti di ChatGPT.

Viene allora da chiedersi come queste tecnologie stiano modificando la nostra idea di intelligenza. Fino a pochi anni fa molte capacità considerate tipicamente umane sembravano difficilmente riproducibili da una macchina, mentre oggi un sistema può analizzare documenti, formulare ipotesi, elaborare argomentazioni, proporre soluzioni matematiche e contribuire alla scrittura di programmi informatici. Eppure questa crescente abilità non coincide necessariamente con la comprensione, almeno nel senso umano del termine.

Un sistema di intelligenza artificiale può infatti produrre una spiegazione convincente senza possedere alcuna esperienza diretta della realtà alla quale si riferisce. Allo stesso modo può individuare relazioni corrette senza essere sempre in grado di distinguere autonomamente un’informazione attendibile da una falsa, e può affrontare problemi molto complessi per poi commettere errori sorprendenti in situazioni apparentemente semplici. È accaduto proprio nei giorni successivi alla presentazione di GPT-5, quando diversi utenti hanno mostrato il sistema che insisteva, anche dopo essere stato corretto, nel sostenere che la parola inglese “blueberry” contenesse tre lettere b anziché due. Lo stesso Sam Altman ha in parte attribuito l’errore a un malfunzionamento del meccanismo che avrebbe dovuto indirizzare la domanda verso il modello più adatto. È un episodio quasi banale, eppure dice molto, perché ci ricorda che la capacità di ragionamento di questi sistemi va valutata per ciò che effettivamente produce, caso per caso, senza attribuirle automaticamente tutte le caratteristiche dell’intelligenza umana.

Se, per esempio, uno studente dispone di un sistema capace di spiegare un argomento, risolvere un problema o scrivere un elaborato, bisogna domandarsi quali competenze debba continuare ad acquisire personalmente. La risposta non può essere semplicemente quella di vietare l’utilizzo della tecnologia, ma neppure quella di accettare che lo strumento sostituisca il processo di apprendimento, perché conoscere una risposta non equivale a comprendere il problema dal quale deriva, così come ricevere un ragionamento corretto non significa aver sviluppato la capacità di costruirne uno in modo autonomo. Se ne sono accorte, almeno in parte, anche le aziende che sviluppano questi sistemi. A fine luglio 2025 OpenAI ha introdotto in ChatGPT una modalità di studio che, invece di fornire subito la soluzione, guida lo studente passo dopo passo attraverso domande e suggerimenti, sulla scia di quanto Anthropic aveva già fatto in aprile con Claude. Resta però lo studente a decidere se attivarla o tornare alle risposte dirette, il che dimostra come nessuna soluzione tecnica possa sostituire una scelta educativa. La scuola e l’università dovranno quindi attribuire ancora maggiore importanza alla formulazione delle domande, all’interpretazione critica delle fonti, alla capacità di collegare saperi differenti e alla verifica delle conclusioni.

Un ragionamento analogo vale per il mondo professionale, nel quale l’intelligenza artificiale può certamente migliorare la produttività, accelerare le analisi e rendere accessibili conoscenze specialistiche. Quando però viene utilizzata in ambiti delicati, come la salute, il diritto, la progettazione o la gestione delle risorse economiche, non può essere considerata una garanzia automatica di correttezza. Lo ha ricordato nel marzo 2025 il Tribunale di Firenze, chiamato a valutare un atto difensivo nel quale comparivano sentenze della Cassazione mai esistite, generate da ChatGPT e riportate senza essere verificate. I giudici, pur decidendo di non sanzionare l’avvocato, hanno colto l’occasione per richiamare l’attenzione sul fenomeno delle cosiddette allucinazioni, cioè sulla tendenza di questi sistemi a produrre informazioni plausibili ma inventate. La competenza umana rimane quindi necessaria per riconoscere i limiti delle informazioni disponibili, interpretare le circostanze particolari e assumere decisioni che comportano responsabilità.

L’avanzamento dei modelli apre inoltre una questione culturale, perché se alcune prestazioni cognitive diventano facilmente riproducibili attraverso una macchina, potremmo essere tentati di ripensare ciò che consideriamo distintivo dell’essere umano. Credo di no. Sarebbe inutile mettersi a cercare le attività che l’intelligenza artificiale non riuscirà mai a svolgere, perché si tratterebbe di una competizione destinata a spostarsi continuamente inseguendo i progressi tecnologici. Sarebbe invece utile cominciare a riconoscere che la conoscenza umana non consiste soltanto nella produzione di risultati, ma comprende l’esperienza, le relazioni, la sensibilità al contesto, l’interpretazione dei valori e la capacità di attribuire un significato alle proprie azioni.

Da questo punto di vista GPT-5 rappresenta una tappa di un processo che continua a svilupparsi, e non certo un punto di arrivo definitivo. Soprattutto, è l’ennesima dimostrazione di come una tecnologia capace di contribuire al ragionamento non elimini la necessità di esercitare il giudizio. Anzi, quanto più le macchine diventano abili nel produrre risposte, tanto più diventa importante la capacità umana di porre le domande giuste, riconoscere i problemi che contano e decidere che cosa fare delle conoscenze disponibili.