Stiamo assistendo a una crisi della conoscenza alimentata dall'Intelligenza Artificiale, che potremmo chiamare Epistemìa.
L'IA Generativa, pur essendo straordinariamente abile nel formulare risposte impeccabili, non è progettata per ricercare la verità (l'antica Episteme), ma la plausibilità linguistica. Il problema non è la delega di giudizi e ricerche alle macchine, ma la nostra fede cieca nei risultati.
L'output dell'AI "suona bene," è persuasivo, e questo ci induce a confonderlo con la conoscenza autentica. Accettiamo acriticamente queste risposte ben congegnate, convincendoci di sapere, quando in realtà stiamo solo abbracciando un'illusione linguistica.
Secondo i filosofi greci, l'Episteme rappresentava la vera conoscenza, universale e giustificata. Oggi, la diffusione dei grandi modelli linguistici (LLM) ci ha condotti a un bivio epistemologico, dove l'Epistemìa è la nuova protagonista: un'illusione di sapere.
Questi modelli sono addestrati per generare testi fluidi e convincenti, il cui unico obiettivo è produrre un output che suoni bene. La loro missione non include la verifica assoluta del contenuto.
Quando affidiamo all'IA compiti di discernimento, come giudizi e valutazioni, e accettiamo la risposta generata come conoscenza provata, cadiamo nell'inganno. Se il risultato, pur linguisticamente perfetto, non viene sottoposto a verifica critica, si crea un disastro cognitivo.
Ci fidiamo di risposte che suonano giuste, delegando il nostro discernimento e la verifica delle fonti all'algoritmo. L'errore scatta quando non mettiamo in discussione l'output, scambiando l'efficacia comunicativa dell'IA per una verità accertata.
Siamo a rischio di una nuova malattia intellettuale: ovvero la pericolosa convinzione di essere informati semplicemente perché l'Intelligenza Artificiale ha fornito una risposta.
