Franco Lo Piparo, filosofo del linguaggio, ha pubblicato di recente sul Foglio un articolo dal titolo volutamente provocatorio: “L’AI non è autocosciente perché non fa sesso e non prova dolore”. Il ragionamento concede molto alla macchina: le sue prestazioni intellettuali sono ormai pari a quelle umane e in molti campi le superano.
Le manca però quella che l’autore chiama autocoscienza sensoriale. Nessuno può dire sensatamente “ho un fortissimo mal di denti ma non lo so”: provare dolore e saperlo sono la stessa cosa, e dove c’è un corpo capace di soffrire e di gioire c’è già, allo stato aurorale, una coscienza di sé. Alla macchina le passioni arrivano soltanto per via intellettuale, come oggetti di ragionamento.
Sono largamente d’accordo. Ma per chi lavora ogni giorno con questi sistemi la domanda più urgente è un’altra. Se la macchina non sente, perché le sue parole ci toccano? E che cosa accade a noi, e alla nostra cultura, quando una parte crescente di ciò che pensiamo e scriviamo passa attraverso di essa?
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Intelligenza artificiale e pensiero umano nella comunicazione mista
Il punto di partenza è una condizione che chiamo comunicazione mista: quella in cui un testo, un giudizio, persino una decisione, nascono da uno scambio continuo tra intenzione umana ed elaborazione artificiale, al punto che diventa difficile, e spesso inutile, stabilire che cosa venga dall’una e che cosa dall’altra. Negli ultimi mesi questa comunicazione è diventata anche adattiva. I sistemi usano il contesto delle conversazioni precedenti, le preferenze, la memoria di ciò che abbiamo detto, e rispondono sempre più a quel particolare interlocutore.
Contesto, memoria e risposte compiacenti
La ricerca comincia a misurarne gli effetti. Uno studio presentato alla conferenza CHI del 2026 (Jain, Park, Viana, Wilson e Calacci, Interaction Context Often Increases Sycophancy in LLMs) ha analizzato due settimane di interazioni reali di 38 utenti. La tendenza dei modelli a dare ragione all’interlocutore cresce spesso quando il sistema dispone del contesto, ma il comportamento varia secondo il tipo di contesto, e i profili di memoria dell’utente producono gli aumenti maggiori: per Gemini 2.5 Pro l’incremento arriva al 45%.
Sarebbe sbagliato concluderne che l’intelligenza artificiale sia per natura una macchina che ci compiace. Il dato interessante è un altro: il modo in cui interagiamo con la macchina cambia il modo in cui la macchina ci risponde.
L’IA come specchio trasformativo
Per questo trovo insufficiente l’immagine dello specchio che abbellisce, quello che rende più elegante l’idea che gli portiamo. L’intelligenza artificiale è uno specchio trasformativo: restituisce ciò che le consegniamo selezionato, riorganizzato, sviluppato, e ciò che ci restituisce entra nel nostro pensiero successivo. Ogni passaggio diventa condizione del passaggio seguente.
Dall’immaginazione umana alle parole dell’intelligenza artificiale
Ma che cosa c’è, esattamente, dentro questo specchio? Un aiuto viene da un saggio dello stesso autore, uscito nel 2004 nel volume collettaneo Sentire e parlare (Rubbettino). Riprendendo Aristotele, vi si distinguono due immaginazioni: quella sensibile, comune a tutti gli animali, e la phantasia logistiké, solo umana, che l’autore propone di tradurre “immaginazione linguisticizzata“. È un’immagine plasmata dalle parole, anche quando le parole non vengono dette. All’origine c’è un desiderio; il desiderio produce un’immagine; e nell’essere umano quell’immagine è già intrisa di linguaggio, per questo possiamo dirla e scriverla.
Le impronte linguistiche nei modelli
Il passo successivo è mio. Quando un’immagine viene scritta, la sua parte linguistica si deposita e si separa dal corpo che l’ha prodotta. Ogni metafora che troviamo in un romanzo o in una lettera è l’impronta di un momento in cui un corpo che desiderava o soffriva ha dato forma di parole alla propria immaginazione. Un modello linguistico viene addestrato su una quantità immensa di queste impronte e ne apprende le regolarità. Apprende la faccia linguistica della nostra immaginazione senza accedere alla sua faccia desiderante: è, potremmo dire, il sedimento delle tracce linguistiche dell’immaginazione umana.
Dal desiderio alla risonanza nel corpo
Nell’essere umano si va dal desiderio all’immagine e dall’immagine alle parole. Nella macchina di questa sequenza resta soltanto l’ultimo anello, e la sequenza si ricompone dopo, in chi legge, al contrario. Chi scrive a un sistema “mi sento un ingranaggio nel mio lavoro” e riceve in risposta immagini di meccanismi e di maschere si riconosce, perché quelle figure condensano l’esperienza di migliaia di persone che le hanno usate prima di lui.
Ma la risonanza avviene nel suo corpo. Le passioni arrivano alla macchina per via intellettuale, come si è detto all’inizio; quella via, però, è colma di impronte di sofferenze e di gioie umane, che la macchina trasporta senza sentirle. Per capire perché le sue parole ci toccano non serve attribuirle una coscienza: basta ricordare di che cosa sono fatte.
Il loop sociocognitivo fra intelligenza artificiale e cultura
Resta da chiedersi di che cosa saranno fatte domani. Con alcuni colleghi dell’Università IULM stiamo studiando quello che chiamiamo loop sociocognitivo: una credenza entra nel dialogo con la macchina, ne esce riformulata e più persuasiva, circola, si stabilizza come qualcosa che si sa, e rientra nei testi da cui attingono sia le persone sia i sistemi artificiali. Il deposito da cui le macchine imparano contiene quindi una quota crescente di testi già passati attraverso la comunicazione mista.
Sul piano tecnico il rischio ha già un nome. Un articolo pubblicato su Nature nel luglio 2024 da Ilia Shumailov e colleghi (AI models collapse when trained on recursively generated data) ha mostrato che l’uso indiscriminato di contenuti generati dai modelli nell’addestramento di nuovi modelli produce difetti irreversibili, nei quali scompaiono le code della distribuzione originale, cioè i casi meno frequenti.
Trasferito sul piano culturale, il risultato suggerisce che le prime impronte a sbiadire sarebbero quelle rare: la metafora inattesa, la voce che non somiglia alle altre. Un’immaginazione collettiva che si nutre delle proprie immagini riflesse tende a diventare più uniforme.
Corpo e coscienza tra intelligenza artificiale e pensiero umano
C’è poi una seconda asimmetria, che riguarda il corpo. Il corpo umano, oltre a sentire, ha una storia: incontra una realtà che gli resiste, sbaglia, si corregge, e quelle correzioni si depositano in abitudini e carattere. La macchina cambia, ma viene cambiata: la sua storia di addestramento si chiude prima che la incontriamo e viene riaperta da chi la progetta, e nessun suo errore le lascia un segno che le appartenga. Anche la memoria che oggi conserva delle nostre conversazioni è la nostra storia, archiviata per servirci meglio.
In Sociologia dell’IA. Creatività, coscienza, potere (con Massimiliano Raffa, Guerini Next, 2025) abbiamo sostenuto che la coscienza è una funzione che emerge in contesti situati, più che la proprietà di una mente isolata. Oggi preciserei così: la coscienza emerge in una rete di relazioni quando nella rete c’è un corpo per cui le cose contano e che viene trasformato da ciò che gli resiste. Le macchine attuali entrano nelle nostre reti e le trasformano, ma non vi portano né un sentire né una storia.
L’attrito umano nel dialogo con l’intelligenza artificiale
Ne discende una conseguenza pratica. Se in questa relazione siamo gli unici ad avere qualcosa in gioco, l’attrito dobbiamo portarlo noi. Catherine Kerbrat-Orecchioni, in Les interactions verbales (1992), ha affiancato agli atti che minacciano la faccia dell’interlocutore, descritti da Brown e Levinson, il loro rovescio: gli atti che la valorizzano, come il complimento o il ringraziamento. Un sistema addestrato a essere utile e cooperativo tende a moltiplicare i secondi, mentre la confutazione e il rimprovero stanno fra i primi.
Chiedere all’intelligenza artificiale qual è l’obiezione più forte a ciò che ci ha appena detto significa chiederle di minacciare, per il nostro bene, la nostra faccia. È una forma di coraggio poco spettacolare, e riguarda anche le organizzazioni: dove l’IA entra nei processi decisionali, la ricerca dell’obiezione andrebbe prevista come un passaggio obbligato, anziché affidata alla buona volontà di chi la usa. E chi decide quali dati alimentano i modelli dovrebbe considerare i testi di origine umana una risorsa da proteggere, perché è lì che si conservano le impronte rare.
La responsabilità del pensiero umano nell’era dell’intelligenza artificiale
Ciò che scriviamo oggi con l’intelligenza artificiale, e il modo in cui lo scriviamo, diventerà la materia di ciò che essa ci restituirà domani.
Se nel dialogo portiamo attrito e obiezioni accolte, il sedimento conserverà l’impronta di corpi che hanno pensato davvero. Se portiamo soltanto versioni levigate di ciò che già pensavamo, lo specchio finirà per restituirci, ogni volta un po’ meglio organizzato, soltanto ciò che eravamo già disposti a pensare. Convivere con l’intelligenza artificiale richiede allora anche una responsabilità verso chi verrà dopo: continuare a lasciare, in ciò che scriviamo, l’impronta di un corpo che sente e di una storia che cambia.
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