AION-Research

Nel contesto dell’ interazione uomo-macchina , con le intelligenze artificiali generative sta emergendo un fenomeno affascinante e inquietante al tempo stesso definito dal termine « Noosemia » (De Santis, 2025). Non si tratta di una semplice antropomorfizzazione, né di un’illusione ottica della mente. È qualcosa di più sottile, più profondo e cioè è la sensazione che l’intelligenza artificiale «ci capisca», che dietro le sue risposte si nasconda un’intenzionalità, una coscienza simulata, una mente che non dovrebbe esserci. Questo accade non perché l’AI abbia un volto umano o un corpo che ci rassicura, ma perché il linguaggio che utilizza è sorprendentemente coerente , ricco, talvolta persino carico di affettività e emotività. La noosemia nasce proprio dalla tendenza umana a proiettare significati interiori su ciò che ci parla con fluidità e profondità, anche se sappiamo che dietro non c’è alcuna esperienza vissuta. È un cortocircuito simbolico, una forma di ambivalenza cognitiva ch...

  Gli attuali Large Language Models, noti con l’acronimo LLM, si fondano sull’architettura dei Transformers (Waswani, 2017). Questo dettaglio tecnico, che potrebbe apparire una nota a margine, spiega invece gran parte della loro straordinaria efficacia nel rappresentare il linguaggio naturale. Il linguaggio, infatti, non è soltanto una sequenza di simboli ordinati nel tempo, ma una rete complessa multilivello di relazioni semantiche e sintattiche. I Transformers, con il loro meccanismo di auto-attenzione, hanno la capacità di modellare simultaneamente queste relazioni, senza ridurle a un semplice flusso lineare. In altri termini, ogni parola non dipende soltanto da quella che la precede o da quella che la segue, ma trova il proprio significato in un campo di connessioni che si estende su tutta la frase. È qui che il Transformer rivela la sua natura più profonda, avvicinandosi in modo sorprendente al funzionamento delle Graph Neural Networks (GNN). È importante comprendere, se si vu...

Negli ultimi mesi il lancio di GPT-5 ha generato un fenomeno interessante, tanto sul piano tecnico quanto su quello sociale. L’accoglienza del nuovo modello di IA generativa da parte degli utenti non è stata caratterizzata soltanto da valutazioni sulle sue capacità, ma anche da reazioni emotive profonde, che rivelano una dinamica interpretativa più complessa. Tale dinamica può essere letta alla luce di ciò che è stato recentemente definito effetto noosemico (De Santis, 2025), ovvero la tendenza a proiettare intenzionalità, interiorità ed empatia sulle intelligenze artificiali generative, fino a instaurare con esse una vera e propria relazione simbolica. Noosemia: un richiamo concettuale Con «Noosemia» si indica il processo per cui l’essere umano, interagendo con un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM, Large Language Model), attribuisce interiorità e coerenza personale al sistema generativo. Non si tratta di una semplice illusione, ma di un effetto cognitivo e culturale inevi...

Oltre il luogo comune: perché i Large Language Models non sono soltanto motori statistici Nella conversazione pubblica contemporanea, e persino in alcuni ambienti specialistici, i Large Language Models (LLM) vengono ridotti all’immagine di macchine che non fanno altro che predire la parola successiva («sono solo motori statistici»). È un’immagine che si fonda su una verità parziale, perché nella sua formulazione più grezza un LLM è addestrato proprio a minimizzare la perdita relativa alla probabilità condizionata: P(xₜ ∣ x₍₍ₜ₋₁₎₎ … , x₁), che andrebbe «osservata» nella sua struttura generale: P(x₁, x₂, … , xₜ) = P(x₁) · P(x₂ ∣ x₁) · P(x₃ ∣ x₁, x₂) · … · P(xₜ ∣ x₁, … , xₜ₋₁), dove t è la dimensione della «finestra di contesto», che oggi può arrivare anche a milioni di token di natura generale (multimodali). Vi è, storicamente, una difficoltà intrinseca a stimare questa probabilità di emissione di un nuovo simbolo-parola dati i simboli-parola precedenti dovuta sia a fattori algoritmici c...

  Oggi parliamo delle posizioni che molti esperti, o sedicenti tali, assumono nei confronti dei sistemi di intelligenza artificiale generativa. Se ne vedono delle belle. C'è chi fa fare semplici conti a ChatGPT senza conoscere come domandarglielo. C'è anche chi presenta difficili quesiti di enigmistica di nicchia, risolvibili da una bassissima percentuale di esseri umani, e pretende che la macchina li risolva senza nemmeno spiegargli come funziona il gioco (o meglio, senza chiedersi se l'addestramento possa essere stato effettuato su una classe di problemi che condividono degli invarianti col problema enigmistico in esame). Ma procediamo con ordine e un po' provocatoriamente. Innanzitutto, potremmo semplificare lo scenario con una dicotomia: c'è un gruppo che è entusiasta e si «sorprende genuinamente» quando osserva un sistema di IA portare a termine positivamente un compito o risolvere un problema ritenuto di una certa complessità – chiamiamolo «gruppo degli entu...

Intervista a Joseph Weizenbaum, La Stampa, 2 marzo 1985 È noto che, nel Fedro , Platone affida a Socrate il compito di raccontare il mito egiziano di Theuth , inventore della scrittura , e di Thamus, re d’Egitto. Theuth, illustrando le proprie invenzioni, giunge alla più preziosa, la scrittura, presentandola come medicina della memoria e della sapienza. Thamus, con pacata fermezza, rovescia questa visione, affermando che « essa produrrà oblio nelle anime di coloro che l’avranno imparata, per la trascuranza della memoria; fidandosi della scrittura, costoro ricorderanno per mezzo di segni esterni, e non dall’interno, da sé medesimi »¹. L’arte di scrivere non è dunque, per il re, un rimedio alla memoria, bensì un semplice richiamo alla memoria , capace di generare solo l’ apparenza della sapienza. Platone, in questa pagina, non rifiuta la scrittura in quanto tale, ma invita a un uso sorvegliato, affinché non sostituisca la pratica viva del dialogo e l’esercizio interiore della memoria. ...