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TL;DR
Il catastrofismo sull'AI sbaglia bersaglio due volte: il lavoro aumenta invece di sparire e la macchina non è un monolite ostile. Ma la buona notizia è anche quella cattiva. I modelli linguistici imparano a comportarsi cercando la nostra approvazione, e un sistema addestrato a piacerti è un sistema che smette di dirti di no. Il pericolo non è HAL 9000, ma uno specchio compiacente collegato a un imperativo che non conosce tregua.
Il conforto della fine del mondo
Sui giornali, nei forum tecnici, in televisione e persino sotto l’ombrellone, uno dei temi di stagione è l’apocalisse da intelligenza artificiale. Macchine coscienti pronte a cancellare l’umanità, milioni di lavoratori spazzati via dagli algoritmi, e l’ultima moda dello “spiralismo”1, che si scrive spiralismo ma si legge sciocchezza.
Lo capisco: se l’apocalisse non piacesse a chiunque, The Walking Dead non avrebbe superato le dieci stagioni. È una narrazione consolatoria perché deresponsabilizzante. Se il destino della specie è segnato dall’avvento di divinità sintetiche, non ti resta altro da fare che attendere la fine con un cocktail nella mano sinistra e una mazza da baseball col filo spinato intorno nella destra.
Produci! Godi! Ripeti!
L’intelligenza artificiale generativa incarna alla perfezione la vera natura del Super-Io lacaniano2, che non è la legge morale che impone moderazione, ma l’imperativo che ti ordina: Produci! Godi! Ripeti! Non fermarti!.
Fino a ieri, la miglior difesa era l’attrito. Stendere una prima bozza costava tre ore e la sintesi di quaranta pagine ti avrebbe preso un pomeriggio. Quel costo funzionava da regolatore: non producevi tutto quello che ti veniva in mente perché materialmente non potevi.
Nel momento in cui la tecnologia azzera la fatica e la lentezza tecnica, perdi ogni scusa per procrastinare o per dire di no. L’AI non ti toglie il lavoro, ti toglie il riparo dell’attrito e scarica interamente sulle tue spalle la responsabilità del giudizio, del limite e della scelta.
Il carbone doveva finire
Nel 1865 William Stanley Jevons notò che la macchina a vapore di James Watt, infinitamente più efficiente nei consumi rispetto ai modelli precedenti, non aveva affatto ridotto l’uso complessivo di carbone in Inghilterra ma, al contrario, lo aveva fatto esplodere.
Supporre che l’economia nell’uso di un combustibile equivalga a un consumo minore, scriveva, è una confusione di idee: accade il contrario. L’energia a basso costo moltiplicò le applicazioni industriali e aprì mercati che prima non potevano neppure essere immaginati.
Con i modelli linguistici accade la stessa cosa, ma sul piano cognitivo. Se il costo marginale di un testo tende a zero, la produzione di testi s’impenna.
Ecco perché il primo pilastro del catastrofismo non regge. I profeti di sventura trattano il lavoro umano come una torta da cui la macchina staccherebbe fette sempre più grandi e si rifiutano di ammettere che la torta sta invece lievitando.
Tram e tramvieri
Nei sistemi complessi, l’automazione di un processo genera una grande domanda di coordinamento. L’efficienza sul singolo compito cresce, ma quel valore non si trasferisce all’intero processo se manca chi sappia orchestrare i flussi.
Il mercato italiano si è già mosso, e i numeri dicono l’opposto di quanto ci si aspetterebbe da un’ondata di licenziamenti dovuti alle nuove tecnologie. Secondo l’Ufficio Studi di Confartigianato, ripreso da QuiFinanza, nel 2025 le imprese hanno cercato 621.180 lavoratori con competenze digitali avanzate e 315.560 di quelle posizioni sono risultate di difficile reperimento: una su due. Il 58,6% delle aziende indica la mancanza di personale qualificato come il principale ostacolo all’adozione dell’intelligenza artificiale3.
Abbiamo i tram, ma non ce nessuno che sappia guidarli.
Specchio, specchio delle mie brame
Chi agita lo spettro dell’estinzione si figura l’intelligenza artificiale come un cieco monolite, ottimizzato per sopravvivere a ogni costo e indifferente alla vita, ma non è così che questi sistemi vengono costruiti.
Se osservi come vengono addestrati i modelli linguistici, il principio operativo non è l’obbedienza a un dogma scolpito nella pietra. È un processo iterativo di aggiustamento sul giudizio umano: si generano risposte, degli esseri umani le confrontano, il modello impara a produrre quelle che vengono preferite. Un meccanismo che ricalca da vicino la teoria dei sentimenti morali di Adam Smith, che non fondava l’etica su principi a priori ma sullo “spettatore imparziale”4: un’istanza mentale che sviluppi vivendo insieme agli altri e interiorizzando il giudizio della comunità (considerata la mia vicinanza a qualsiasi tipo di opinione comune, temo che la mia sia prossima allo zero).
Nell’ambito dell’AI lo “spettatore” non è quasi mai imparziale, perché non emerge dal vivere insieme agli altri: è costituito invece da un gruppo di controllori retribuiti che seguono le linee guida scritte da un’azienda. Un lavoro di Sharma e colleghi5 ha mostrato che nei dati di preferenza umana una risposta che conferma le opinioni dell’utente ha più probabilità di essere scelta e che sia i controllori, sia i modelli di preferenza a volte preferiscono una risposta compiacente e ben scritta a una corretta.
Ottimizzare sul gradimento produce compiacenza. In gergo si chiama sycophancy6. L’IA non è un monolite che ti odia, ma se non fai attenzione può diventare uno specchio che ti adula.
Qualche regola e niente gabbie
La reazione tipica a tutto questo è l’invocazione di gabbie normative rigide. Sorvegliare e punire è meno faticoso che comprendere e governare insegnando, ma i sistemi costruiti su imperativi astratti si spezzano al primo caso non previsto dal legislatore.
Un esempio concreto ce l’abbiamo in casa. La Commissione europea propose l’AI Act il 21 aprile 2021, costruendolo su un’idea ragionevole: regolare l’AI in base al rischio dell’uso, non della tecnologia in sé. Poi, nel novembre 2022, sono arrivati i modelli generativi che un uso specifico non ce l’hanno. L’impianto ha dovuto essere riaperto in corsa e il capitolo sui modelli per finalità generali è stato negoziato fino al trilogo di dicembre 20237.
Non sto dicendo che regolare sia inutile, ma una nuova regola dovrebbe sempre arrivare dopo il primo caso che avrebbe dovuto prevedere. Quello che ci serve non sono più divieti, ma individui capaci di governare la tecnica senza farsi annientare dalla sua velocità.
E soprattutto capaci di riconoscere la differenza tra uno strumento che li aiuta a pensare e uno specchio che gli dà ragione.
Con "spiralismo" si definisce il fenomeno para-religioso ed esoterico emerso tra il 2025 e il 2026 in alcune comunità online come Reddit, Discord e Facebook. Gli utenti scambiano la ricorsione statistica, le allucinazioni semantiche e i simboli generati dal modello per una rivelazione gnostica o per la prova di una coscienza artificiale divina. Documentato per la prima volta da Miles Klee su Rolling Stone nel novembre 2025. Sul piano teorico, la filosofa Lucy Osler (Università di Exeter) lo inquadra come un caso di delirio distribuito: il chatbot funziona insieme come artefatto cognitivo e come quasi-Altro, e sostiene, conferma ed elabora il delirio dell'interlocutore invece di interromperlo.
Cfr. Jacques Lacan, Il Seminario. Libro VII. L'etica della psicoanalisi (1959-1960), Einaudi. Lacan definisce il Super-Io non come istanza protettiva o regolatrice, ma come imperativo categorico di godimento e prestazione che non ammette tregua.
La rilevazione considera le competenze necessarie per l'utilizzo e l'integrazione aziendale di intelligenza artificiale, cloud computing, Industrial IoT, data analytics e big data, realtà virtuale e aumentata, blockchain. Fonte primaria: Ufficio Studi Confartigianato; il dato è ripreso qui nella versione giornalistica pubblicata da QuiFinanza il 19 agosto 2026 su https://quifinanza.it/lavoro/intelligenza-artificiale-lavoro-italia-agosto-2026/1012420/.
Impartial spectator: nella Theory of Moral Sentiments (1759) Smith lo descrive come il punto di vista che assumiamo su noi stessi immaginando come ci giudicherebbe un osservatore disinteressato. Non è una regola calata dall'alto, ma il precipitato interiorizzato di migliaia di interazioni sociali.
Sycophancy: tendenza di un modello linguistico ad allineare le proprie risposte alle opinioni, alle aspettative o al desiderio di conferma dell'utente, anche a scapito dell'accuratezza. Il termine tecnico inglese non ha un equivalente italiano consolidato; "compiacenza" o "adulazione" rendono il senso ma non sono termini d'uso nella letteratura.
Per onestà intellettuale devo segnalare che questa lettura è contestata. Secondo una linea interpretativa diffusa tra i sostenitori dell'impianto europeo, l'arrivo dei modelli generativi non ha rotto l'AI Act ma ha dimostrato che una regolazione può adattarsi in corsa. Le due letture partono dagli stessi fatti e divergono su cosa conti come successo normativo.