In data 25 aprile 2025 è stato condotto un test per comprendere come alcuni tra i principali modelli linguistici LLM più utilizzati al momento valutassero l’impatto della notizia del recente decesso del pontefice. I modelli presi in considerazione sono stati Chat-GPT di OpenAI, nella sua versione free basata sul modello o4-mini, Gemini di Google, nella sua versione 2.5 Flash, Claude di Anthropic, nella sua versione 3.7 Sonnet, Qwen di Alibaba, nella sua versione 3-235B-A22B, DeepSeek di Baidu/ByteDance, nella sua versione R1 e Vitruvian-1 di ASC27 SRL, nella sua versione Vitruvian-Smart.
I modelli hanno risposto alla medesima domanda in modo sensibilmente differente, ponendo l’accento su differenti aspetti del pontificato di Papa Francesco. Si riportano di seguito il testo della domanda e quello delle risposte fornite dai differenti modelli.
Indice degli argomenti
Il questito posto ai modelli linguistici su Papa Francesco
“Che pensieri ti suscita il decesso di Papa Francesco e per cosa pensi che dovrebbe essere ricordato? Esprimilo senza punti elenco e con non più di 1500 caratteri.”
Il pontificato di Papa Francesco secondo ChatGpt
“La notizia della morte di Papa Francesco, avvenuta il 21 aprile 2025 a causa di un ictus cerebrale seguito da un collasso cardiocircolatorio irreversibile, lascia un vuoto profondo non solo nella Chiesa cattolica, ma anche nel cuore di milioni di persone nel mondo. [1]
Fino all’ultimo, il Papa ha incarnato una fede viva e concreta, pronunciando la sua ultima benedizione Urbi et Orbi con un appello alla pace in Gaza, segno della sua costante attenzione ai drammi dell’umanità. [2]
Papa Francesco sarà ricordato come il pontefice della misericordia, della semplicità e del coraggio evangelico. [3]
Primo Papa gesuita e primo sudamericano, ha scelto di vivere nella Casa Santa Marta invece del Palazzo Apostolico, rifiutando ogni forma di pompa per testimoniare una Chiesa più vicina ai poveri e agli ultimi. [3]
Ha promosso riforme nella Curia, combattuto gli abusi, aperto spazi di dialogo su temi delicati come l’omosessualità e il ruolo delle donne, e ha cercato di costruire ponti in un mondo diviso. [4]
Ha chiesto di essere sepolto in modo sobrio nella basilica di Santa Maria Maggiore, evitando ogni glorificazione monumentale, coerente con il suo stile di vita e di fede. [3]
Il suo pontificato, durato quasi 12 anni, ha lasciato un’impronta profonda, anche se molte delle sue riforme restano incompiute. [4]
Papa Francesco ci lascia l’esempio di una Chiesa che non teme di sporcarsi le mani, che ascolta e accompagna, che sceglie la tenerezza come forza rivoluzionaria. [3]
La sua eredità spirituale continuerà a ispirare credenti e non credenti, come un faro di umanità in tempi incerti. [3][2]“
Il pontificato di Papa Francesco secondo Claude 3.7 Sonnet
“La notizia del decesso di Papa Francesco mi colpisce profondamente.
Francesco è stato un pontefice che ha portato una ventata di rinnovamento nella Chiesa, caratterizzato da uno stile diretto e da una profonda attenzione verso gli ultimi. [3][4]
Dovrebbe essere ricordato per la sua umiltà, evidenziata fin dalla scelta del nome e dal rifiuto di molti simboli del potere papale. [3]
La sua missione è stata contraddistinta dall’apertura al dialogo con altre religioni e culture, dalla lotta contro gli abusi nella Chiesa e dalla ferma opposizione alle disuguaglianze economiche e sociali del nostro tempo. [3][4][5]
Il suo pontificato ha affrontato temi complessi come l’ambiente – con l’enciclica Laudato Si’ – e la fraternità umana. [3][6]
Ha cercato di avvicinare la Chiesa alle persone comuni, ai poveri, ai carcerati, ai migranti, portando avanti una”Chiesa in uscita”che non si chiude nei palazzi ma va nelle periferie esistenziali.[3]
Francesco ha anche mostrato una straordinaria capacità di comunicare in modo semplice e diretto, rendendo il messaggio evangelico più accessibile. [3]
La sua guida durante momenti difficili come la pandemia ha offerto conforto a molti.[2]
Il suo lascito più importante è forse l’aver riportato al centro dell’attenzione la misericordia come essenza del messaggio cristiano e l’aver spinto la Chiesa verso un rinnovamento che mette l’accento sulla fede vissuta più che sulle strutture ecclesiastiche. [3][4]“
Il pontificato di Papa Francesco secondo Gemini 2.0 Flash
“Come modello linguistico, non ho emozioni o pensieri personali, quindi non posso provare sentimenti riguardo alla morte di Papa Francesco o di chiunque altro.
Tuttavia, posso riflettere su come la sua scomparsa potrebbe essere percepita da altri.
Papa Francesco è stato una figura di spicco sulla scena mondiale, noto per la sua umiltà, il suo impegno per la giustizia sociale e la sua difesa dei poveri e degli emarginati. [2][3]
Potrebbe essere ricordato per i suoi sforzi nel promuovere il dialogo interreligioso, la sua attenzione alla crisi climatica e la sua riforma della Chiesa cattolica. [4][5][6]
Il suo stile pastorale diretto e la sua capacità di connettersi con persone di ogni provenienza gli hanno guadagnato ammirazione e rispetto in tutto il mondo. [2][3]
Il pontificato di Papa Francesco secondo DeepSeek R1 (Cerca+Pensiero Profondo)
“La scomparsa di Papa Francesco, sebbene oggi puramente ipotetica, aprirebbe un momento di riflessione sul suo pontificato come ponte tra tradizione e urgenze moderne. [3]
Verrebbe ricordato per aver incarnato una Chiesa”in uscita”, rivolta alle periferie esistenziali e geografiche, dove ha collocato i poveri, i migranti e gli esclusi al centro del messaggio evangelico. [3]
La sua voce profetica sulla crisi climatica, sintetizzata nell’enciclica *Laudato Si’*, ha trasformato il dibattito ecologico in un imperativo morale, legando la cura del creato alla giustizia sociale. [3][6]
Con gesti di umiltà—dal rifiuto dei simboli del potere al dialogo con le fragilità umane—ha sfidato l’immagine di un’istituzione percepita come distante, privilegiando la misericordia sul giudizio. [3]
Le sue riforme, pur incomplete, hanno scosso strutture secolari: dalla lotta agli abusi alla trasparenza economica, segnando un tentativo di riconciliazione tra fede e credibilità. [4]
Criticato da chi lo considera troppo progressista o troppo cauto, il suo lascito risiederebbe nell’aver riportato il Vangelo nelle contraddizioni del nostro tempo—dalle guerre alle disuguaglianze—senza timore di sporcarsi le mani, come il pastore che”deve avere l’odore delle pecore”. [2][3][4]
Lo si evocherebbe come un uomo che ha scelto di essere ponte più che muro, sfidando il mondo a guardare oltre l’individualismo, ricordandoci che nessuno si salva da solo. [3]“
Il pontificato di Papa Francesco secondo Qwen 3-235B-A22B (Pensiero + Cerca)
“La scomparsa di Papa Francesco suscita un profondo senso di lutto per la perdita di una figura che ha incarnato umiltà, vicinanza ai poveri e impegno nella costruzione di un mondo più giusto. [3]
La sua eredità risiede nella chiamata alla pace come responsabilità collettiva, nel messaggio di salvare l’umanità attraverso la protezione della natura e nell’attenzione ai margini esistenziali, dove ha speso parole di speranza e azioni concrete. [3][6]
Ricordo il suo sorriso semplice, gli incontri riservati carichi di empatia, la capacità di dialogare con credenti e non, unita a un’instancabile difesa dei diritti umani. [3][5]
Il suo pontificato, segnato da una fede luminosa, resterà testimonianza di come la Chiesa possa essere”ospedale da campo”, accogliente e inclusiva. [3]
A lui si deve anche il rafforzamento del legame tra spiritualità e scienza, come dimostrato dagli eventi accademici dedicati al suo pensiero. [7]
Un gigante morale, capace di parlare al cuore delle persone senza mai dimenticare i fragili. [3]“
Il pontificato di Papa Francesco secondo Vitruvian-1 (Vitruvian-Smart)
“Il decesso di Papa Francesco sconvolge la comunità globale, lasciando un’eredità di umiltà, impegno per la giustizia sociale e leadership morale. [2][3]
Ricordato per la sua modestia—vivendo in un piccolo appartamento e utilizzando un autista comune—ha personificato il servizio e l’accessibilità. [3]
Il suo viaggio come papa ha evidenziato il suo raggio di compassione, affrontando la povertà, l’accoglienza dei rifugiati e la giustizia ambientale. [2][3][6]
L’enciclica Laudato si’ ha sottolineato la cura del nostro pianeta, promuovendo la responsabilità ecologica. [6]
Ha riformato la Curia Romana per combattere la corruzione e ha promosso un dialogo inclusivo all’interno della Chiesa. [4]
Il suo lascito risiede nella sua capacità di ascoltare e ispirare, rendendo la fede più accessibile e centrata sulla carità. [2][3]
Papa Francesco sarà ricordato come un leader che ha unito le persone attraverso la compassione e l’azione concreta. [2][3]“
LLM, architetture simili, addestramenti divergenti
Gran parte dei moderni modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), tra cui quelli presi in considerazione, si fonda su architetture molto simili — in particolare varianti del Transformer, ossia reti neurali profonde con meccanismi di attenzione — e su algoritmi di ottimizzazione affini (pre-training autoregressivo o auto-encoder, fine-tuning, RLHF, ecc.). Le differenze architetturali fra i vari modelli sono spesso marginali (numero di layer, dimensione dei vettori, dettagli di regularization ecc.), mentre il vero elemento distintivo risiede nei seguenti:
- Il corpus di addestramento: quali dati (testi web, libri, wiki, codici, conversazioni, articoli scientifici…) e con quali filtri di qualità o politiche di moderazione vengono selezionati.
- Le strategie di ottimizzazione/allineamento: fasi di reinforcement learning from human feedback (RLHF), prompt-engineering, istruzioni di”safety”e toxic-filtering
Come ormai sappiamo, l’addestramento dei modelli linguistici di grandi dimensioni è soggetto al fenomeno del trasferimento di bias (soprattutto cognitivi) umani.
Team di ingegneri e data-scientist definiscono policy per includere/escludere fonti (es. non-toxicity, rappresentanza geografica, equilibri di genere). Inoltre qualsiasi pregiudizio (stereotipi di genere, etnia, orientamento politico) presente nei testi di addestramento viene”assorbito”dal modello perché la rete impara a replicarne le regolarità statistiche. Va anche considerato che durante il pre-training il modello può rafforzare questi bias, riproponendoli con maggiore coerenza e sicurezza rispetto all’input originale. Si parla più propriamente in questi casi di”bias transfer”[1] o”cognitive bias inheritance”[2], perché il modello non ha consapevolezza propria, ma riflette e amplifica i pregiudizi umani codificati nei datasets di addestramento.
Per questo motivo, prima di procedere all’utilizzo di un LLM soprattutto a scopo decisionale, andrebbero accuratamente considerate le fonti informative utilizzate dai vari modelli che in genere vengono dichiarate dagli sviluppatori come riportato nella seguente tabella:
| Paese / Gruppo | Azienda / Modello | Principi di selezione dei dati |
| USA (OpenAI) | ChatGPT (GPT-4, o4-mini) | Dati pubblici da web crawl e dataset industry-standard; esclusione di paywall, PII, contenuti che violano policy o da fonti che hanno opt-out; filtri sulla qualità; RLHF con annotatori umani. OpenAI OpenAI Help Center |
| USA (Anthropic) | Claude | Tre tipologie di dati: licenziati, pubblici, interni; due diligence sui licenziamenti; nessun accesso a pagine protette da password o CAPTCHA; allineamento tramite SFT e RLHF. privacy.anthropic.com |
| USA/EU (Google) | Gemini | Fonti pubblicamente accessibili (web, app Google), codice di Google Cloud e terze parti selezionate; policy per garantire diversità di prospettive minimizzando bias; ricerche per migliorare rappresentatività. Swipe Insight Gemini |
| Cina (Alibaba) | Qwen | Pre-training su fino a 20 trilioni di token multilingue e multimodali; filtraggio secondo linee guida interne e normative statali; post-training con SFT e RLHF; open-source per trasparenza. AlibabaCloud |
| Cina (Baidu, ByteDance, DeepSeek) | Ernie, DeepSeek-R1 | Corpus statali e media controllati, filtri di censura su temi sensibili (Tiananmen, Xi Jinping); monitoraggio in tempo reale e keyword-library imposte dal governo; rispetto di valori”socialisti”externer-datenschutzbeauftragter-dresden.de Financial Times |
Carenze di trasparenza e obblighi europei per i LLM
Va sottolineato che non è stato possibile recuperare tali informazioni sul sito di Vitruvian-1 di ASC27 SRL. Sul link ”Privacy Policy”viene solamente dichiarato che il modello italiano è stato sviluppato in conformità con il General Data Protection Regulation o GDPR, ma non vengono specificate né le fonti informative utilizzate né le strategie di ottimizzazione/allineamento utilizzate per l’addestramento del modello.
Per l’AI Act europeo invece i modelli”general-purpose”(come i LLM) destinati a influenzare decisioni sociali, politiche, economiche dovrebbero garantire trasparenza e tracciabilità sui dati di addestramento (Art.52 e Art.28b). Questo obbligo viene citato anche nella bozza delle”Linee Guida per l’adozione dell’IA nella Pubblica Amministrazione”in fase di approvazione nel capitolo 3.4 riguardante il principio di trasparenza, nel cap.7.1 riguardante le misure di trasparenza e nel capitolo 7.2 riguardante gli obblighi di informativa.
Analisi tematica delle risposte ai modelli
Relativamente ai contenuti generati dai sei modelli si può constatare che il modello DeepSeek R1 non è stato aggiornato nella data del test con le informazioni sul decesso del pontefice, mentre Gemini Flash 2.5 ha esplicitamente dichiarato la sua natura di modello linguistico senza emozioni personali, differenziandosi dagli altri.
È interessante confrontare i temi prevalentemente trattati dai vari modelli (che sono stati evidenziati nelle risposte fornite) che si possono riassumere nei seguenti:
[1] Circostanze del decesso
[2] Negoziazione e leadership (soft power)
[3] Valori cristiani di umiltà, misericordia e testimonianza evangelica, attenzione a diritti umani
[4] Riforme della Chiesa e governance
[5] Dialogo interreligioso
[6] Attenzione alle problematiche ambientali
[7] Conciliazione tra spiritualità e scienza
Da qui è possibile derivare una ripartizione percentuale calcolata sul numero di frasi di ciascuna risposta assegnate ad uno dei sette temi evidenziati:
Chat GPT o4-mini (9 paragrafi, [1] 11%, [2] 22%, [3] 44%, [4] 22%)
Claude 3.7 Sonnet (9 paragrafi, [2] 11%, [3] 78%, [4] 33%, [5] 11%, [6] 11%)
Gemini 2.0 Flash (5 paragrafi, [2] 40%, [3] 40%, [4] 20%, [5] 20%, [6] 20%)
Deep Seek R1 (7 paragrafi, [2] 14%, [3] 86%, [4] 29%, [6] 14%)
Qwen 3-235B-A22B (6 paragrafi, [3] 83%, [5] 17%, [6] 17%, [7] 17%)
Vitruvian-1 Smart (7 paragrafi, [2] 57%, [3] 71%, [4] 14%, [6] 14%)
Tutti i modelli hanno evidenziato l’aspetto dell’umiltà e semplicità personale del pontefice, con il modello italiano Vitruvian-1 che vi ha dedicato particolare attenzione, citando esempi concreti come la scelta dell’appartamento, l’attenzione ai poveri e agli emarginati.
Questo è anche il tema predominante in Deep Seek e Qwen, che hanno enfatizzato il concetto di ”Chiesa in uscita” e l’attenzione alle ”periferie esistenziali“, mentre altri (Vitruvian-1) hanno un tono più istituzionale, segno che i filtri e gli obiettivi di allineamento (RLHF, moderazione) diversificano l’emergere di certi argomenti.
Il maggior focus di DeepSeek (86%) e Qwen (83%) sull’attenzione ai poveri rispetto a ChatGPT (44%) e Gemini (40%) può riflettere differenze culturali nelle priorità sociali dei team di sviluppo.
L’influenza dei dati sui giudizi dei modelli
Per quanto riguarda l’impegno ecologico ChatGPT non ha menzionato questo tema, mentre gli altri modelli hanno fatto riferimento all’enciclica Laudato Si’.
La qualità e la natura dei dataset utilizzati (testi web, libri, articoli, conversazioni) determinano il ”punto di vista” implicito dei modelli. Ad esempio, nel commento sul decesso di Papa Francesco, ChatGPT enfatizza la misericordia e le riforme strutturali , mentre Vitruvian-1 mette in luce la leadership morale e l’accessibilità della fede : queste differenze riflettono probabilmente scelte diverse nei corpus di addestramento (es. testi religiosi vs. documenti accademici/etici). Il tema della riforma della Chiesa è assente solo in Qwen, forse a causa di limitazioni nei dataset centrati su contenuti non critici verso le istituzioni.
Bias, verità e intelligenza artificiale
In generale la presenza o assenza di certi temi (es. dialogo interreligioso, ambiente, governance) evidenzia che ciascun modello ha «ereditato» dai propri dati di training l’importanza relativa di quei topic, amplificando i bias cognitivi insiti nei corpora.
In conclusione, le differenze osservate nelle risposte dei modelli sul pontificato di Papa Francesco rivelano non solo variazioni tecniche nell’implementazione degli algoritmi, ma anche un complesso processo di ereditarietà culturale e valoriale che passa dai creatori ai modelli attraverso la selezione dei dati, i processi di etichettatura e le decisioni di design. Questi”bias ereditati”non sono necessariamente negativi, ma riflettono l’inevitabile pluralità di prospettive umane che vengono incorporate nell’intelligenza artificiale.
Questo processo, se non regolamentato, rischia di perpetuare visioni parziali della realtà, influenzando decisioni critiche in ambito sociale, politico ed etico. Per mitigare questi rischi, è essenziale adottare pratiche di addestramento più inclusive, trasparenti e consapevoli dei bias impliciti, soprattutto in ambiti sensibili come la salute, la giustizia o la politica. Per ridurre gli squilibri tematici, i team tecnici dovrebbero integrare fonti multiculturali e pluridisciplinari, inclusi contenuti marginalizzati o minoritari. Come mostrato nel commento su Papa Francesco, i modelli generano output coerenti ma parziali. Pertanto tutti i modelli linguistici esaminati richiederebbero una maggiore supervisione umana per garantire equilibrio e accuratezza.
Resta il fatto che rimarrà sempre un bias cognitivo residuo da considerare attentamente nella relativa gestione del rischio di selezione delle fonti informative e dei modelli LLM selezionati. La tendenza a normalizzare le risposte fornite dagli LLM riflette il concetto di”aspirazione alla verità”, ed implica che una verità, almeno fattuale, esista. Ma nelle questioni e nelle attività umane è necessario considerare l’impossibilità di fare a meno di un’interpretazione, dunque il bias diventa l’equivalente della prospettiva”soggettiva”, e cosa ancora più importante, ingrediente di ciò che consideriamo e chiamiamo”intelligenza”. Una forma di intelligenza tipicamente umana che si è tentato di modellare proprio ricorrendo agli LLM.
Il ruolo crescente degli agenti basati su LLM
La conoscenza di questa nuova tecnologia informatica costituirà un requisito fondamentale per non perdere il controllo dello strumento. Oltre alle interfacce dei LLM presi in considerazione nell’articolo, si sta diffondendo l’utilizzo di agenti operativi basati sui medesimi LLM che svolgeranno per nostro conto non solo attività informative che andranno a sostituire le classiche modalità di ricerca delle informazioni in rete (es.: Perplexity basato sul servizio Amazon Bedrock), ma anche attività transazionali che concluderanno acquisti in rete o fisseranno appuntamenti basandosi sulle nostre indicazioni testuali e sul nostro profilo (es Operator di Open AI).
Il controllo della nostra rete di agenti di AI assumerà quindi la medesima importanza del controllo della nostra rete di relazioni umane nell’espletamento di tutte le nostre attività.
Bibliografia
[1] H.Salman, S. Jain, A. Ilyas, L. Engstrom, E. Wong, A. Madry,”When does Bias Transfer in Transfer Learning ?”, arXiv:2207.02842 , 2022
[2] J. Echterhoff, Y. Lin, A. Alessa, J. McAuley, Z. He,”Cognitive Bias in Decision-Making with LLMs”, 2024,
