Da almeno quindici anni, quando uno studente deve fare una ricerca, il copione è lo stesso: apre Wikipedia, copia, incolla, consegna. L’intelligenza artificiale generativa rischia di essere lo stesso meccanismo elevato all’ennesima potenza: non serve più nemmeno scegliere quale paragrafo copiare, perché l’algoritmo scrive già tutto, su misura, pronto per essere consegnato. Come si fa, in pratica, a costruire un algoritmo che vada nella direzione opposta? La riflessione di Marco Iannaccone
Mario Caligiuri sostiene da tempo una tesi tanto semplice quanto dirompente: se gli algoritmi commerciali sono riusciti a catturare l’attenzione di milioni di persone per spingerle a comprare, non si vede perché non si possa costruire un algoritmo capace, con la stessa efficacia, di promuovere il pensiero critico invece del consumo compulsivo. È la proposta con cui ha rilanciato il dibattito sulla guerra cognitiva in corso nelle nostre società: una battaglia che non si combatte più solo con le armi, ma per il controllo dell’attenzione e del modo in cui le persone, soprattutto le più giovani, imparano a pensare.
Il rischio, nelle scuole, ha già un precedente facile da riconoscere. Da almeno quindici anni, quando uno studente deve fare una ricerca, il copione è lo stesso: apre Wikipedia, copia, incolla, consegna. L’intelligenza artificiale generativa rischia di essere lo stesso meccanismo elevato all’ennesima potenza: non serve più nemmeno scegliere quale paragrafo copiare, perché l’algoritmo scrive già tutto, su misura, pronto per essere consegnato. Come si fa, in pratica, a costruire un algoritmo che vada nella direzione opposta?
Una prima indicazione concreta arriva da uno studio della Banca mondiale condotto in Nigeria: alcuni studenti delle scuole secondarie hanno usato un tutor basato su intelligenza artificiale per sei settimane, ottenendo miglioramenti equivalenti a un anno e mezzo-due anni di scuola tradizionale. Il dato è incoraggiante, ma resta una domanda: cosa, esattamente, ha funzionato? Come ricercatore indipendente e informatico (con alle spalle l’esperienza della creazione nel 2012 di EdiTouch, il primo tablet per studenti con disturbi specifici dell’apprendimento, approvato da SSN e Commissione Europea) ho pensato che una soluzione poteva essere un sistema di tutoraggio basato su IA per la scuola media italiana. Da quest’idea è nata Proxima ZSP che non risponde alle domande degli studenti, le restituisce sotto forma di nuove domande. Se un ragazzo chiede di risolvere un’equazione, il sistema non gli dà la soluzione: gli chiede cosa ha già provato, dove si sente bloccato, e lo accompagna un passo alla volta finché non arriva alla risposta da solo. È la differenza tra un algoritmo che pensa al posto dello studente e uno che lo costringe, gentilmente, a pensare con la propria testa.
Per misurare se questo approccio funziona davvero, ho sviluppato un metodo scientifico che osserva non solo se lo studente risponde correttamente, ma come ragiona: se procede a tentativi alla cieca o costruisce un’ipotesi, se è consapevole di dove si è bloccato, se la stessa capacità di ragionare si ripresenta giorni dopo su un problema diverso. Ho scelto di condividere questo metodo integralmente, con una licenza aperta Creative Commons che chiunque può utilizzare e migliorare, indipendentemente dalla validazione sul campo attraverso la sperimentazione nelle scuole. È un gesto che ricorda il modo in cui è nata Internet stessa: una “richiesta di commenti” pubblica, lo stesso meccanismo con cui per decenni la comunità tecnica ha costruito e migliorato insieme i protocolli di rete che oggi usiamo tutti.
Il dibattito sulla tecnologia educativa si è sempre mosso tra due poli: il mercato, che rischia di chiudere il metodo migliore dentro un prodotto commerciale, e lo Stato, che spesso arriva quando il problema è già cambiato forma. Un metodo scientifico pubblico, aperto alla critica di chiunque voglia migliorarlo, disegna una terza possibilità: un bene comune che si costruisce e si corregge insieme, come dovrebbe accadere quando si parla della mente dei più giovani. È in fondo lo stesso movimento che propone Caligiuri quando parla di una pedagogia “sconfinata”, capace di integrare linguaggi e discipline diverse per difendere l’essenza della comprensione umana nell’epoca dell’intelligenza artificiale. Forse il primo confine da attraversare è proprio quello tra chi pensa la tecnologia e chi la costruisce.
Sogno un think tank europeo che spinga affinché venga definito un meccanismo pubblico e scientifico per un utilizzo dell’IA che stimoli il pensiero critico dei nostri giovani: l’apertura del mio modello vuole essere un passo in quella direzione. Chi è interessato a vederlo, criticarlo, contribuire al miglioramento, lo trova qui.
