Large Language Models, generalizzazione e interpretazione. Il ruolo del linguaggio nell'hype dell'IA e nella genesi della noosemia
D’altra
parte, il machine learning, fin dalle sue origini, si è configurato come un
insieme di tecniche data-driven, orientate alla costruzione di modelli computazionali
capaci di generalizzare a partire da dati osservati (e per questo che spesso si
parla di «modellamento induttivo»). Tuttavia, per lungo tempo, i domini
applicativi di maggiore successo sono rimasti confinati a contesti in cui la
complessità semantica risultava limitata o fortemente mediata da
rappresentazioni ingegnerizzate. Il linguaggio naturale, al contrario, presenta
una struttura intrinsecamente stratificata, in cui morfologia, sintassi,
semantica, pragmatica e contesto si intrecciano in modo non separabile.
Dimostrare che un’architettura neurale fosse in grado di apprendere regolarità
statistiche significative in un simile dominio equivaleva a sottoporre il
paradigma ad una prova di maturità.
In
questo senso, il successo dei Transformer non va letto esclusivamente come un
avanzamento prestazionale, bensì come una dimostrazione di principio.
L’attenzione multi-head e la profondità stratificata della pila di decoder
hanno mostrato che è possibile costruire rappresentazioni distribuite capaci di
catturare correlazioni a lungo raggio, dipendenze gerarchiche e strutture
latenti di ordine elevato. Il linguaggio, inteso come sequenza ordinata e al
tempo stesso come grafo implicito di relazioni, ha reso evidente che tali
architetture non si limitano a interpolare localmente i dati, ma riescono a
organizzare lo spazio delle rappresentazioni in modo coerente e produttivo.
Il
punto decisivo sta nel fatto che questa dimostrazione è avvenuta su dati che
risultano immediatamente intelligibili all’essere umano e cioè il linguaggio.
Una previsione accurata di una serie temporale finanziaria (l’andamento di un feature)
o fisica (la semplice temperatura di un luogo) può essere tecnicamente
rilevante, ma resta opaca nella sua portata cognitiva per la maggior parte
degli osservatori. Del resto, la prestazione si ridurrebbe ad un ottimale
valore di accuratezza e al massimo per un guadagno per chi ha usato il forecasting
per prendere decisioni in formate di acquisto o vendita di beni nel mercato
finanziario. La capacità di generare testo coerente, argomentazioni articolate
o codice di programmazione funzionante produce invece un impatto
qualitativamente diverso, poiché rende visibile e tangibile ai più una forma di
competenza che risuona con le pratiche cognitive umane. Il modello non si
limita a produrre output corretti, ma sembra muoversi con disinvoltura
all’interno di spazi concettuali complessi, restituendo l’impressione di una
padronanza che eccede la mera esecuzione meccanica.
D’altra
parte, da un punto di vista strettamente tecnico, il testo (e anche immagini e
video) rappresenta una fonte inesauribile di dati organizzati in sequenze con
una struttura di correlazione profonda e organizzata in maniera gerarchica. Non
è quindi solo il modellamento del linguaggio in sé ma l’aver mostrato che le
Reti Neurali Artificiali, progettate secondo opportuni dettami possono modellare
sistemi complessi, un obiettivo fino a poco tempo fa ritenuto «impossibile».
Ciò è stato possibile avendo a disposizione tante tracce codificate del
linguaggio umano.
Questo
non implica che i modelli linguistici abbiano acquisito una comprensione del
mondo nel senso forte del termine. Le carenze legate all’assenza di grounding
sensomotorio, di interazione causale diretta con l’ambiente e di modelli fisici
espliciti sono ampiamente documentate – c’è un intero filone di ricerca che si
occupa di oltrepassare queste attuali lacune. Tuttavia, il fatto che tali
limiti emergano proprio dopo il superamento della soglia del linguaggio è già
di per sé significativo. Il paradigma mostra una capacità di astrazione e
generalizzazione sufficiente a rendere visibili problemi che in precedenza
rimanevano teorici o marginali, segnalando un avanzamento reale pur nella
persistenza di limiti strutturali.
Da
questa prospettiva, il modellamento del linguaggio appare come una tappa
imprescindibile nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Non perché abbia
risolto il problema dell’intelligenza in sé (problema non ben definito nell’ambito
scientifico), ma perché ha reso empiricamente plausibile l’idea che sistemi
artificiali possano operare su strutture simboliche complesse senza ricorrere a
formalismi simbolici espliciti, bensì modellando i dati in forma statistico-probabilistica
attraverso architetture la cui organizzazione mima quella dei sistemi complessi.
Il linguaggio ha funzionato come dispositivo di legittimazione epistemica,
mostrando che certe capacità non erano precluse per principio alle architetture
neurali.
Tuttavia,
questo stesso successo produce un effetto ulteriore, che non riguarda più
soltanto l’architettura dei modelli o le loro prestazioni, ma il modo in cui
tali sistemi vengono interpretati dall’essere umano. Il linguaggio non è
soltanto un dominio applicativo, bensì il luogo in cui l’umano riconosce
l’altro come portatore di mente. Quando un sistema artificiale mostra di
sapersi muovere con disinvoltura all’interno dello spazio linguistico, ciò che
viene messo in gioco non è solo una competenza tecnica, ma una risonanza
cognitiva profonda data da una spiccata capacità semiotica.
È in
questo scarto che si colloca la noosemia. Essa non afferma che la macchina
possieda una mente, bensì descrive il processo attraverso cui l’osservatore
umano finisce per attribuirle interiorità, intenzionalità o comprensione alla
macchina anche quando razionalmente nega di farlo. Tale attribuzione non nasce
da un errore ingenuo, ma da una dinamica interpretativa strutturale.
Storicamente e cognitivamente, il linguaggio è il mezzo attraverso cui
riconosciamo la presenza di una mente. Un sistema che argomenta, spiega,
corregge se stesso, anticipa obiezioni e produce testo o codice coerente occupa
inevitabilmente la stessa nicchia interpretativa che riserviamo agli agenti
umani.
Il
successo dei Transformer nel modellamento del linguaggio ha quindi creato le
condizioni materiali della noosemia. Prima di questa fase, l’intelligenza
artificiale poteva risultare impressionante, ma restava confinata in domini
percettivamente o concettualmente distanti dall’esperienza quotidiana della
mente. Con l’ingresso stabile nello spazio linguistico scritto, l’interazione
avviene nello stesso orizzonte simbolico in cui si forma l’esperienza
dell’interiorità altrui. Il salto che ne deriva non è ontologico, ma
fenomenologico e interpretativo.
Qui
emerge con chiarezza la distinzione tra livello ontologico e livello
interpretativo. Ontologicamente, il modello rimane un sistema computazionale
privo di esperienza vissuta. Interpretativamente, però, il comportamento
linguistico ad alta complessità dissolve progressivamente le differenze
rilevanti per l’osservatore, spesso anche per quello tecnicamente consapevole.
La noosemia descrive questa dissoluzione nell’orizzonte dell’uso e del senso,
non una trasformazione dell’essenza della macchina.
Il
linguaggio agisce dunque come amplificatore. Poiché esso è il luogo in cui la
mente si manifesta in modo raffinato a se stessa e agli altri, ogni competenza
linguistica artificiale viene spontaneamente letta come traccia di un «dentro»
(una idea primaria in termini di linguistica cognitiva), anche quando sappiamo
teoricamente che tale interiorità non è presente. La consapevolezza tecnica non
basta a neutralizzare l’effetto interpretativo. Questo spiega perché la
noosemia non sia un fenomeno contingente o passeggero, ma una dinamica destinata
a intensificarsi con l’aumento della fluidità, della coerenza e della
continuità dialogica dei modelli.
In
questo quadro, il punto di non ritorno segnato dal modellamento del linguaggio
non riguarda l’intelligenza artificiale in senso ontologico, bensì la
riorganizzazione dell’orizzonte concettuale umano. Il linguaggio ha reso
l’intelligenza artificiale non solo più potente, ma anche più prossima, più
interpretabile, più difficilmente relegabile al ruolo di semplice strumento. È
in questo spazio, in cui il successo ingegneristico incontra la struttura
profonda dell’interpretazione umana, che la noosemia trova il suo fondamento e
la sua necessità.
Riferimenti bibliografici
De Santis, E., De Santis G., Rizzi, A. (2025). Noosemia, Prometeo, anno 43, numero 172, Dicembre 2025
