In un’epoca in cui i modelli di intelligenza artificiale generano testi, immagini e spiegazioni con una naturalezza sempre più convincente, è sorta una nuova forma di rischio cognitivo: l’illusione di sapere. Non si tratta semplicemente di errori tecnici o inesattezze sporadiche. È una percezione diffusa secondo cui il fatto che qualcosa sembri corretto significa che lo è davvero.
E questo fenomeno ha implicazioni profonde non soltanto per chi usa strumenti digitali, ma per il cuore stesso della nostra capacità di pensare, giudicare e informarsi.
Non è ignoranza. È la parvenza di conoscenza
Viviamo in un’epoca in cui la tecnologia non si limita più a eseguire compiti. Le intelligenze artificiali conversazionali producono testi coerenti, suggeriscono risposte a domande complesse, sintetizzano concetti che sembrano “comprendere” significato e contesto. Il risultato è che l’utente medio può trovarsi davanti a risposte molto convincenti, anche quando contengono errori o semplificazioni.
Questo genera un effetto subdolo: non ignoriamo le risposte, le diamo per vere.
Questa non è superficialità.
È l’effetto di una tecnologia che produce risultati plasmati su grandi quantità di dati, non su verifica fattuale o giudizio critico.
La stampa sotto pressione
Tradizionalmente, il ruolo della stampa e dell’informazione è quello di:
- verificare fatti
- contestualizzare dati
- dare un senso alle informazioni
- costruire una narrazione affidabile
Quando l’IA fornisce risposte automatiche e apparentemente plausibili, questo ruolo si trova a dover competere con ciò che appare immediatamente convincente. Il rischio non è che la stampa diventi obsoleta, ma che la percezione pubblica di ciò che è vero venga spostata dall’apparenza alla verifica.
La stampa non perde valore perché esistono nuovi strumenti digitali.
Lo perde nel momento in cui chi legge si fida di ciò che suona bene più di ciò che è stato verificato.
Il paradosso della trasparenza digitale
Un’altra dimensione di questa illusione è che i sistemi di IA spesso non sono trasparenti nei loro processi. Non spiegano come sono arrivati a una risposta, né da dove provengono i dati che la sostengono. Ne deriva un paradosso:
– Le risposte sono coerenti e convincenti
– Non sappiamo veramente su quali basi logiche, fattuali o statistiche sono formate
In altre parole, l’IA può sembrare di sapere ciò che non sa realmente. Ed è proprio questa apparenza di comprensione che può ingannare più della semplice ignoranza.
Quando l’apparenza è più forte della comprensione
L’illusione di sapere non è un errore di metodo. È un errore di percezione. È la sensazione di padroneggiare un concetto perché la risposta fornita da un algoritmo è chiara e strutturata.
Ma coerenza grammaticale e plausibilità logica non equivalgono a verità.
E in un ecosistema informativo dove sempre più persone si affidano a strumenti automatici per ottenere risposte rapide, diventa fondamentale ricordare che la comprensione critica richiede più di una mera superficie linguistica.
Una sfida per la democrazia
Questa dinamica non riguarda soltanto la tecnologia. Riguarda la nostra capacità di:
- distinguere tra fatto e interpretazione
- riconoscere quando c’è spiegazione e quando c’è solo buona apparenza
- sapere quanto sapere davvero
In una democrazia, la qualità del dibattito pubblico dipende da quanto i cittadini comprendono criticamente e valutano le informazioni disponibili. Se il pubblico si affida a risposte convincenti solo perché sono linguisticamente soddisfacenti, la democrazia perde un suo fondamento: il giudizio informato.
L’illusione di sapere, in questo senso, non è un problema tecnologico. È un problema culturale.
Conclusione
L’intelligenza artificiale non è la prima tecnologia che trasforma la conoscenza umana. Ma è la prima che crea risposte che appaiono intelligenti senza necessariamente esserlo. E questa apparenza può ingannare più di una menzogna mal formulata.
Sapere non è solo ottenere una risposta.
Sapere è capire il perché di quella risposta.
E in questo è insita la differenza tra informazione e comprensione.
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